AI照亮人生：發音不清的他，用自己做的AI，讓全場聽懂了他

4月10日，杭州，演講臺上。

一個年輕人剛開口，臺下有人下意識皺了下眉。他的聲音含混、吃力，像含著一朵厚棉花。

但下一秒，所有人的目光都被屏幕吸引。左右兩塊大屏上，文字一行行跳出來，準確、流暢，和他嘴里發出的音節一一對應。沒有人需要費力去猜他在說什么。

那個幫他“翻譯”聲音的工具，叫“燃言”，這是他自己開發的。

這是28歲的邱生峰人生第一場公開演講。他出生時因缺氧導致腦癱，發音不清。這一天，他用自己的AI產品，讓自己被完整地聽見了。

“最大的困難不是說不清

而是不愿等”

邱生峰是四川隆昌人，重慶大學數學系畢業，后來成了一名算法工程師。在MBTI測試里，他是典型E人。他總對外界充滿好奇，喜歡和人交流。但現實生活中，發音不清讓他一次次把想說的話“咽”了回去。

高三那年，大家學習緊張，很少有人愿意花時間聽他講完一句完整的話。他一度陷入低落，不知道怎么開口，也很少有人主動和他溝通。后來他考上大學、進入職場，以為技術能改變一切，但現實的摩擦從未消失。

職場里，效率是第一語言。在開會、談合作的很多瞬間，讓邱生峰逐漸意識到一個更根本的問題：他最大的困難，從來不是生理上的“說不清”，而是環境里的“不愿等”。

中國有超過一千萬人面臨構音障礙的困擾。腦癱、漸凍癥、中風、聽力損傷……他們中的很多人因此不敢出門、不敢社交。市面上幾乎沒有一款成熟的輔助產品，因為絕大多數AI語音工具只能聽懂標準發音，而構音障礙者的聲音千差萬別，數據極其稀缺。

邱生峰突然想到：我懂AI，我為什么不自己做？

從“不清”到“燃言”

去年，邱生峰參加了通義實驗室與魔搭社區舉辦的“小有可為”AI向善比賽。看到助盲眼鏡、智能輪椅，他深受觸動。賽后，他創辦了“燃言”，一個能實時將不清的發音翻譯成文字的工具。

技術上最難的不是算法，而是數據。中文構音數據幾乎為零，不同病因、不同程度的發音差異巨大。他和兩位伙伴翻遍全球60多篇論文，整理成開源倉庫。然后他拉來30多位種子用戶，每天錄音、標注、迭代。他還一個人跑去北京路演，過程很辛苦、很笨拙，好在換來了訓練資源。

一個用戶告訴他：“我討厭在外面被家人替代表達。”另一個說：“我希望能用自己的聲音主動參與社交。”

“這些需求定義了我們的產品。”邱生峰說。燃言的核心功能有三個：實時輔助溝通、語句訓練反饋和個人記憶管理。讓AI記住每個人的說話習慣，越用越準。

今天，邱生峰第一次帶著他自己研發的產品站上舞臺。臺下坐著幾百個陌生人。他講了二十多分鐘，沒有一次需要重復，沒有一個人露出不耐煩的表情。

演講最后，他說了一段話，被“燃言”一字不差地打在屏幕上：

“過去我常想，如果有一天我能流暢地表達，我想說什么？現在我覺得，說什么沒那么重要。重要的是，我終于可以說了。”

臺下掌聲雷動。

那些被“微小需求”卡住的人

每次坐進醫生診室，戴嘉瑋都會先深深吸一口氣。

在外，他是杭州一家公司的產品經理，回到家里，他是慢性病患者的家屬。過去十幾年，他積累了厚厚一摞的紙質報告、化驗單和手術記錄，帶著它們跑遍了北京、上海的十幾家醫院。

每次換一家新醫院，醫生都要問同樣的問題：什么時候發病的？用過什么藥？做過什么手術？盡管十幾年時間他已經爛熟于心，但每次面對醫生還是免不了緊張。因為醫生面診時間非常有限，一旦漏掉了某個關鍵信息，或者一時找不到對應的報告單，又或者說錯了某個專業術語，就會影響了醫生的診斷。

他去應用商店搜過，沒有一款工具能幫他。不是技術做不到，而是需求太小眾，沒有商業動力去做。

“那我就自己做一個。”一個念頭閃過。

但對一個非程序員來說，獨立開發一款支持圖像識別和自然語言處理的軟件，以前幾乎是天方夜譚。不過現在，有了AI編程工具的輔助，有了千問開源模型以及背后強大社區的支持，這個“不可能”變成了現實。

基于Qwen3-VL的多模態能力，他開發了“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。從此，他再也不用對著新醫生反復背誦那十幾年的病史。

作為一名身在AI熱浪之下的從業者，戴嘉瑋最大的感受可以用兩個字來概括——釋放。

“AI正在以前所未有的方式，滿足著那些長尾的、個性化的、在過去長期被壓抑的人類需求。”戴嘉瑋說。

有件小事對戴嘉瑋的啟發很大。

對普通人來說，洗澡的時候用沐浴液和洗發液是一件再普通不過的事。但對視障人士來說，沐浴液和洗發液必須放在固定位置，要不然就會弄錯。市面上也沒有任何工具去可以解決生活場景里這樣的小問題。

去年，在“小有可為”AI向善比賽中，他見到了一位名叫“帆哥”的 95 后開發者，僅僅花了100 多元成本，通過調用開源的千問大模型，就“手搓”出了一副專門給視障人群使用的 AI 眼鏡。

這副眼鏡非常神奇，它能實時識別盲道、紅綠燈，甚至能給盲人講解超市貨架上的商品。他戴著這副眼鏡在街頭進行實地測試，在 27 分鐘的時間里，安全地穿越了 4 個沒有信號燈的復雜路口。

其實，在 2024 年，戴嘉瑋也嘗試開發過類似的眼鏡。但受限于當時模型的性能，大約有1 秒以上的延遲，這種體驗始終無法滿足日常生活的安全需求。但僅僅不到一年的時間，模型的發展速度超乎了所有人的想象，“帆哥”開發的這副眼鏡，使用延遲已經降到了不超過200 毫秒。

戴嘉瑋在演講中分享了一句話，后來被很多人記下來：“技術的溫度，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。”

AI熱浪之下的普通人：

用AI照亮人生

你還記得九年前最火的是什么？共享單車。9年后的今天，讓全世界瘋狂的是一個叫“小龍蝦”的AI智能體。

過去兩年，大模型技術狂飆突進，但聚光燈大多打在科學家、工程師和資本身上。AI浪潮之下的普通人，或焦慮，或逃避，或在焦慮與興奮之間橫跳。

今天，在阿里巴巴西溪園區，國內知名的演講平臺“一席”聯合阿里通義實驗室，把鏡頭對準了AI熱浪中的普通人。

演講的舞臺上，包括邱生峰、戴嘉瑋在內的五位普通人，用自己的生活經歷告訴每個熱浪之下的普通人：AI正在從專業工具變成通用能力，即使不懂代碼，也能定義產品、填補世界的缺口。

邱生峰不是天才程序員，他只是一個被生活卡住了很久、然后決定自己動手的人。

63歲的趙偉程退休后才開始學AI，現在教上千個退休老人用AI解讀體檢報告、整理人生故事。

大四學生范文涵用AI幫農學院解決了“判麥子”的苦活：人工記錄時間縮短三分之二，準確率超過92%。

在新加坡，Jian Gang Ngui和他的團隊為7億東南亞人打造了母語大模型SEA-LION，讓外籍勞工能用母語了解自己的權益。

他們都不是技術大牛，沒有寫論文、發頂會。他們只是普通人，被生活里某個具體的難題卡住了很久，然后發現：AI能幫上忙。

當然，不是每個人都有能力從零開始寫代碼、調模型。很多人連第一步都不敢邁，怕踩坑，怕搞不懂。這兩年的變化在于，像通義這樣的實驗室每季度都會舉辦多場開發者黑客松比賽，動手門檻也是越降越低，同時模型使用教程、線下沙龍一應俱全。

據說今年參賽的“小白”開發者比例大幅上升，有人結合小時候家里養羊的經驗做了“羊臉識別”，希望能幫助小型家庭養殖戶；有人為自己定制了籃球姿勢識別矯正器，讓訓練更專業。普通人正在從“用技術的人”變成“造技術的人”。

這可能也是AI浪潮里最動人的部分：它不再是實驗室里冷冰冰的參數，而是彎下腰，去撿起那些被忽略的、微小卻真實的需求。

文｜沈積慧

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