一席×通義實驗室：鏡頭轉向普通人，看見AI熱浪中的每個“我”

4月10日，28歲的邱生峰完成了人生第一場公開演講。他出生時因缺氧導致腦癱，發音不太清晰，這一次，AI幫助他達成了演講的心愿。和他一起站上演講臺的，還有一位63歲的退休建筑師、一位機械工程專業的大四學生、一位為家人病歷焦頭爛額的產品經理，以及為7億東南亞人打造母語大模型的團隊負責人。他們各自探索AI工具，解決了困擾自己和他人多年的真實問題。

演講活動由一席聯合阿里通義實驗室舉辦，AI熱浪下，將鏡頭轉向了普通人。五位演講者的故事指向同一個趨勢：AI正在從專業工具變成通用能力，讓不懂代碼的你我，也能定義產品、填補世界缺口。

讓AI聽懂更多聲音

性格外向的邱生峰總有很多問題想和朋友探討，可發音不清讓他少了開口的勇氣，性格逐漸收斂，這種角色轉換并不好受。他深刻體會到，構音障礙者的困境從來不是生理上的“說不清”，而是環境里的“不愿等”。考上重慶大學數學系、成為算法工程師的邱生峰發現，中國有超過一千萬構音障礙者，卻缺乏一款成熟的輔助產品，開發AI產品的核心難點不在算法，而在數據——中文構音數據極其稀缺。2025年，在參加通義實驗室與魔搭社區舉辦的“小有可為”AI向善比賽后，他創辦了產品“燃言”——聽懂他的話，再翻譯成文字，呈現在屏幕上。他拉著三十多位種子用戶每天錄音打磨，獨自去北京路演爭取支持。“有用戶說他討厭在外面被家人替代表達，有用戶說希望用自己的聲音參與社交。”邱生峰說，“這些需求定義了我們的產品。”

上海生聲不息科技公司創始人邱生峰

邱生峰為千萬構音障礙者找回聲音，在新加坡，AI Singapore的Jian Gang Ngui和他的團隊，也試圖讓7億東南亞人擁有懂自己語言的大模型。東南亞擁有1200多種語言，基于全球主流大模型架構，Jian Gang團隊開發了SEA-LION——專為東南亞設計的大模型家族，參數規模從40億到700億不等，團隊還邀請母語者參與數據質量評估與文化篩選。在一場開發者挑戰賽中，參賽者基于SEA-LION構建了手語實時翻譯來服務聽障人士；團隊還為新加坡外籍勞工部署了母語聊天機器人，幫助他們了解權益和醫療資源。一位勞工在測試時說：“SEA-LION說到了我心里。”

SEA-LION模型開發負責人Jian Gang Ngui解決問題不需要專業對口

邱生峰和Jian Gang聚焦填補溝通鴻溝，63歲的趙偉程則用AI重新激活了四十年的行業積累。他所在的裝配式建筑領域，需用盡量少的構件適配多樣的項目，長期依賴人工翻圖、逐行錄入。退休后，趙偉程把行業規則“教”給AI。一個曾需3名博士、4名碩士耗時3個月的項目，他1個人用5天就完成了。他還將一位自閉癥兒童的話語轉化為視覺作品《媽媽來了》，受邀參加海外AIGC藝術展。自己會玩AI還不夠，趙偉程開設AI公益課程，學員已超千人，從學會注冊、登陸賬號開始，退休老人開始用AI解讀體檢報告、整理日記里的人生故事。AI會不會替代我？對于這個年輕人感到焦慮的問題，老趙的回答是：“它能不能讓我重新成長一次？只要你還在生長，你就還在未來里面。”

AI創作者、面向退休人群的AI公益講師趙偉程

趙偉程證明了年齡不是門檻，范文涵則證明了專業也不是。這位鄭州輕工業大學機械專業的大四學生，在好朋友的農學院實驗室發現，他們真正頭疼的不是“養麥子”而是“判麥子”——數據全靠手記，判斷全靠經驗。這喚起了他兒時干旱導致小麥減產的記憶，都2026年了，能不能用AI幫他們省點力氣？他拉著幾個機械電子背景的同學開始研究，發現不需要從頭搭建AI，只需要找到“投喂”數據的現成工具，對比了很多開源大模型后，他們選擇了Qwen3-1.7B模型。借助千問開發者社區完整的技術鏈路，歷經七八個月、兩千多份真實育種數據分析，AI最終輸出抗旱評分與育種建議，人工記錄時間縮短2/3，準確率穩定在92%以上。“解決問題，不應該受到專業的限制。”這成為范文涵現在的口頭禪。

千問大模型00后開發者、鄭州輕工業大學機械工程專業大四學生范文涵

產品經理戴嘉瑋也把AI對準了另一個長尾需求。作為慢性病患者家屬，他十幾年間跑遍十幾家醫院，每次換院都要口頭復述冗長病史。他搜遍應用市場找不到合適工具——多年的經驗告訴他，不是技術做不到，而是需求太個人化，沒有商業動力去解決。于是，他基于Qwen3-VL的多模態能力開發了“Aura”智能健康助手，拍照上傳化驗單即可生成病程時間線和就診簡報，數據完全留在本地。他還在演講中分享了其他的故事：百元成本的AI導盲眼鏡、罕見病社區的信息助手——那些曾因太小眾被忽略的需求，正被AI激活。

AI產品經理、獨立開發者戴嘉瑋

“技術的溫度，或許不在于它能實現多偉大的敘事，而在于它愿意為多小的需求彎腰。”正如戴嘉瑋在演講結尾所說，在AI降低技術門檻的時代，這句話適用于每一個人。