摘要：去年秋天的上海，刘益帆在接受《财富》团队的第一次专访时，把大部分时间都用来解释“声全息”这项看似晦涩的技术。在那次对话里，他像一位典型的工程师，拿出笔在纸上写写画画，耐心描绘如何通过有限的麦克风采集点，推断出整个空间的声场分布。他强调最多的一句话是：“要尊重行

去年秋天的上海，刘益帆在接受《财富》团队的第一次专访时，把大部分时间都用来解释“声全息”这项看似晦涩的技术。在那次对话里，他像一位典型的工程师，拿出笔在纸上写写画画，耐心描绘如何通过有限的麦克风采集点，推断出整个空间的声场分布。他强调最多的一句话是：“要尊重行业的本质。”

彼时，安声科技凭借智能声学技术在核心领域的应用突破和创新入选了2024年《财富》中国最具社会影响力的创业公司榜单，刘益帆本人也在去年8月入选了2024年《财富》“中国40岁以下最具潜力的商界精英榜”。时隔不到一年，当我们再次相见时，刘益帆已经入选2025年《财富》中国40位40岁以下的商界精英榜单，所聊话题的重心也已然转变。

壹

刘益帆依然保持着“技术人”的本色，此次对话他没有急于讲解算法参数，而是更愿意把对话拉向战略层面。刘益帆说：“云端的模型各有特点，但最终决定体验和成本的，很大程度还是在于端侧。”这句话像是一根线，把两次采访连接起来。既延续了“尊重本质”的判断，也一语道破了安声科技的差异化路径。在这个天下英雄如过江之鲫，大模型热潮的背景下，大量AI公司都在追逐算力和语料，但真正能够“鱼跃龙门”的企业恐怕凤毛麟角。安声科技选择在声学这个冷门而复杂的环节扎根。用刘益帆的话讲，声学并不是显而易见的赛道。在消费电子领域，视觉与芯片往往更容易成为关注焦点；在AI语音交互中，算法与模型往往被视为核心。相比之下，声学的复杂性和模拟属性，使它长期处于行业边缘。刘益帆的判断是，正因为边缘，所以更有机会。“声音是一种最复杂的信号，它既是物理波动，也是语义信息，还关乎心理体验。任何单一算法都不可能覆盖所有场景，只有跨学科的整合，才可以让它真正落地。”

以过去二十年为时间线来观察，本土大多数声学厂商将精力主要放在了器件层面的竞争，依赖材料学、腔体设计和调音经验来改善效果，基本上还停留在“器件—制造”的逻辑里。这些企业靠贴近代工体系、追求规模效率来生存。这种模式在改革开放后支撑起了一个以劳动密集为代表性特点的产业，但在当下智能化浪潮的冲击下，竞争力和产业活力逐渐下滑。

AIGC元年之后，一些算法公司试图用云端能力一劳永逸地解决问题，但是也往往容易忽视端侧场景的复杂性。品牌厂商则更关注用户体验，却缺乏底层的跨学科积累。安声科技的位置，就在这二者之间：既不局限于元器件制造，也不依赖纯算法，而是把算法、硬件、材料和基础声学原理放在同一个可应用框架里考虑。在离用户最近的地方，让声音和应用真正结合。

这种选择背后有清晰的逻辑。刘益帆认为，过去三年，资本市场和产业界的注意力都集中在大模型上，无论是硅谷的巨头还是中国的新秀，竞逐的焦点都是云端算法、算力和语料。然而，在云端叙事之外，场景化产品落地问题越来越成为客户与投资人真正关心的痛点。算法能够在实验室跑通，但当它需要进入汽车座舱、工业工厂或消费设备时，端侧的信号处理与系统集成往往决定了体验能否达标，也决定了产品的生死。

安声科技正是瞄准了这个“最后一公里”。它既不满足于传统声学厂商的单纯元器件依赖，也不卷入大模型的军备竞赛，而是专注于“系统化的端侧声学解决方案”。降噪只是最初的入口，刘益帆解释道，真正的目标是通过算法、硬件、声学设计与工艺的协同，把声音从“感知”扩展到“控制”。

贰

相比于消费市场里“刺刀见红”的角逐，安声科技从一开始就没有想过要“亲自下场”。选择与整个产业链共生共谋是刘益帆生死熟虑的结果，从一开始他就把自己定位为“方案提供商”。当然，与消费市场相比，企业客户的需求更复杂、更苛刻，也更注重系统交付的确定性。但在兑现交付后，双方信任的累积也会带来足够的用户黏性，在业内的影响力也会逐步扩圈。

安声科技的模式，既不是单纯的技术供应商，也不是消费品牌的竞争者，而是把自己定义为“系统赋能者”。这种角色，虽然低调，却可能在未来的行业格局中，形成不可替代的价值。

消费电子领域最早验证了安声科技的商业逻辑。早期与小米生态链、魅族、科大讯飞等品牌的合作，让公司在开放式耳机、AI语音交互、空间音频等应用上积累了大量跨场景经验。消费端的迭代速度快、容错率低，这也促使安声科技形成了“模块化复用”的研发思路。一个耳机项目上开发成熟的算法，可以快速迁移到车载或工业场景；一个在消费产品上验证的低功耗芯片，也能够用于更严苛的工业传感器。刘益帆总结说，安声科技不和客户争用户的认知，而是帮助客户完成从设计到落地的最后一公里。

汽车产业是最可以体现这一逻辑的领域。随着电动化与智能化的加速，车企之间的竞争已经不再局限于动力系统，而是更多地落在用户体验上。用刘益帆的话来说，大家已经“卷到顶了”，必须要在更细节的地方上博弈。车载语音交互、主动降噪、空间声场分区，这些原本被视作“锦上添花”的功能，如今正在被规划进新一代智能座舱的设计中。一个新的车型，如果能够在导航播报、车内娱乐和隐私保护之间形成明显的区隔，就可以迅速建立起与竞品的差异。在这个过程中，车企并不缺乏宏观的产品规划，也不缺乏对用户场景的理解，但真正要把设想落实到车厢的每一个角落，难度远超想象。

同样的五个扬声器，安装位置不同、材料不同、车体结构不同，声学特性就会完全改变，算法需要随之调整。对很多主机厂而言，这样的工程量与调试难度，既不具备经验，也难以在有限开发周期内完成。安声科技的价值，正是在这些高复杂度的系统性问题上给出整体解决方案——它不仅提供算法，还能够在器件选型、结构设计、信号处理与工艺落地上形成完整闭环。对主机客户来说，这意味着可以把声学模块当作“交钥匙工程”来对待，而不用担心在SOP前夜还在为算法与硬件的兼容性焦头烂额。

类似的逻辑同样出现在工业生产领域。不同于消费端追求娱乐性和舒适度，工业客户更关注安全性和效率。一个典型的案例是电网与工厂的设备监测。过去，这类监测依赖人工巡检和经验积累，熟练的工人能够通过声音判断出设备是否存在隐患。但在大型厂区或关键设备上，这种方式既不可规模化，也难以保证稳定性。刘益帆解释道，其难点在于机器声音与人声的逻辑完全不同。

就终端设备而言不管是针对人声还是机器设备的声音信号都需要做前端信号降噪提纯，但很多常规针对人声的处理方法剔除的“噪声”可能在机器设备场景确包含了重要的故障信息。所以每个场景目标不同端侧的软硬件新系统和算法都需做完全针对性的开发，不能简繁相互套用。只有理解了这种差异，才可以真正让AI在工业场景中落地。安声科技提供的方案是在设备上部署端侧麦克风和信号处理单元，通过算法把原本混杂在一起的噪声拆解，提取出与故障相关的特征，再交由AI模型进行识别和预警。

值得注意的是，刘益帆对企业的定位并不是偶然，而是近些年中国制造业快速发展下的必然产物。他认为中国在供应链和工程体系上的优势，让安声科技能够搭上“顺风车”。与国外一些声学企业相比，中国公司在部署速度和供应链成本上具备天然优势，而安声科技则在此基础上叠加了跨学科的系统能力。在国际竞争中，这种能力显得尤为突出。美国和欧洲的AI企业在算法和模型层面不乏优势，但一旦进入端侧场景，往往受制于法律合规、硬件设计与商业落地，且硬件的研发制造也离不开中国支撑。正是这种差异，使得安声科技不仅能够在国内市场立足，还可以跟随中国产业链走向全球。目前，安声科技不仅服务本土市场企业，更是与中国的出海企业与海外企业都展开了深度合作，这些企业在全球市场需要声学方案来提升竞争力，而安声科技正好提供了稳定的支持。这一点，对投资人而言，也意味着跨周期的增长潜力。

安声科技满足ToB需求的方式，本质上是一种“确定性”的竞争力。在这个过程中，一次次成功的交付，从车企到工业厂商，从消费电子到海外企业，安声科技通过解决客户的具体问题，逐渐在行业中确立了自己的位置。

叁

如果说企业客户需要的是系统性的确定性，那么消费者要的往往就是直观的体验。声音的微妙变化，也许在技术人员看来只是频率曲线的一点偏移，却能够在用户耳中转化为“更清晰”“更沉浸”甚至“更安心”的差别。但这里是一个简单的因果问题，只有大众消费者的需求得到满足，企业才可以认同方案供应商的成果。

回顾过去四十年，消费电子的声音体验经历过几个重要阶段。最初是能够听到，用外接设备和解码器从个人PC和便携设备上获得视听服务。之后则是音质的提升，从随身听到高保真耳机，用户为“更好听”的声音买单。随后是功能的迭代，主动降噪成为便携设备的标配，让声音变得“更安静”。再到最近几年，体验的核心逐渐转向“场景化”——在嘈杂的地铁里，耳机要屏蔽外界噪声；在办公室的会议中，麦克风要准确识别说话者；在车载舱内，不同乘客要听到不同的声音内容。这些需求不断分化，推动着声音技术从单点功能走向整体体验。

安声科技在消费者需求上的定位，并不是直接面对终端用户，而是通过为品牌厂商提供方案，间接塑造最终体验。但这种模式反而要求它比任何单一品牌更敏锐地捕捉趋势。消费者的需求往往是模糊的，他们不会用“信号处理”、“声学建模”这样的词汇来描述，只会说“声音要清楚”、“不想被打扰”、“希望隐私可以被保护”。刘益帆和安声科技便是需要把这些感性的诉求，翻译成能够实现的技术方案，再通过企业客户的产品传递到大众消费者手中。

消费者需求的另一层变化，是个性化的兴起。耳机发烧友的“小尾巴”解码器，曾经是小众圈层的宠儿，他们追求的是对细节的极致还原。而在更广泛的市场里，个性化则体现在“因人而异”的适配上。不同人的耳廓结构、听力敏感度甚至审美偏好都不同，过去的标准化产品难以满足这种多样性。刘益帆描述了安声科技正在努力的方向，通过算法让耳机和设备可以根据用户的使用习惯自动调节参数，甚至在一定程度上“学习”用户的听音偏好。这种能力并不直接出现在产品宣传里，却能够在长期使用中积累口碑，让消费者觉得“这款设备懂我”。

从更长远的角度看，消费者对声音的需求正在朝着去中心化的方向演进。过去，声音体验往往是统一的，厂商定义产品，用户被动接受。而现在，用户希望在不同场景下拥有不同的声音逻辑。在刘益帆的描述中，安声科技并没有把消费者需求理解为单一目的性。安声科技强调人因工程和心理声学，把舒适度和安全性纳入算法设计的源头。比如，在车载座舱的降噪方案里，算法不能一味追求安静，因为过度降噪可能让驾驶者错过关键的环境提示，带来安全隐患。安声科技的做法是，在算法目标函数中加入人因工程参数，让系统自动权衡安静与安全之间的平衡。这种方法论的差异，使它在满足消费者体验的同时，也能够兼顾长期的可持续性。

从语音助手到空间音频，从沉浸式娱乐到智能家居，从车载体验到工业环境，智能化声音的应用边界在被持续拓展。刘益帆判断，未来十年，声音会越来越多地承担起连接人与机器的角色。“屏幕趋同之后，声音是最后一个可以被重塑的接口。”刘益帆这样总结。在智能声学的未来版图中，消费者的需求仍将持续分化。有人会追求极致的音质，有人会追求个性化的适配，有人会追求安全和隐私的保障。安声科技不需要在市场上树立一个直接的品牌形象，它在不同的产品背后，提供那些支撑多样化体验的底层能力。这种模式虽然低调，却让它能够在快速变化的消费市场里，保持稳定的存在感和不可替代的价值。

肆

当然，资本市场的逻辑往往与技术圈和消费圈截然不同。对于投资人来说，技术的先进性只是故事的开端，真正决定估值的，是它能否转化为长期的现金流和稳定的增长曲线。在AI的大背景下，这种逻辑尤其明显。

过去几年，资本的注意力主要集中在大模型的潜力上——无论是最初引爆时代的GPT，还是国内的各类替代方案，投资人似乎更愿意押注在“想象空间”上。然而，随着技术的发展和市场逐渐冷静，资本市场开始重新审视：潜力已经被验证，但落地能力究竟如何？哪些公司可以把技术变成实际的商业价值？安声科技恰到好处地没有参与大模型的正面竞争，而是选择成为“应用放大器”，专注于端侧智能声学的落地。这种定位让它能够向投资人提供一个更容易理解的逻辑：大模型的能力再强，也需要落地到具体的场景中；而每一个需要声音采集和处理的场景，都离不开端侧的支撑。

在接受采访时，刘益帆用了一个比喻：AI就像电动机，模型和算法是电能，而端侧的应用才是驱动机器运转的装置。但是从第二次工业革命开始，近百年的时间，电动汽车才成为主流。在他看来，资本市场在评估企业时，已经从关注“电能有多少”，转向评估“驱动效率如何”。对安声科技而言，它的价值在于把抽象的能量转化为具体的运转，让电真正带动机器。

资本市场还特别关注商业模式的可扩展性。在这一点上，安声科技的战略选择显得尤为重要。它没有走品牌路线，而是坚持做方案商。这种模式虽然缺乏直接的品牌溢价，但换来的是更广的客户覆盖面和更强的场景复用能力。对于投资人来说，这种“跨场景的复用”意味着更高的研发回报率和更强的扩张潜力。同时，刘益帆还介绍道，安声科技与中国的产业优势紧密相连。凭借完整的供应链和快速迭代的能力，安声科技把复杂的工程问题转化为可落地的方案。这种模式对于海外投资人尤其有吸引力，因为这让他们看到一个符合商业普遍逻辑又“不可替代的中国故事”：即便在云端模型的竞争中，中国企业未必具备绝对优势，但在端侧落地上，中国企业拥有天然的竞争力。

当然，投资人不会只看优势，他们同样敏锐地关注风险。安声科技的挑战在于，海外市场的资源整合能力仍然不足。尽管公司已经与一些中国出海企业建立了稳固合作，但要在国际市场上进一步扩展，可能需要通过收并购或战略合作来获得关键资源。管理层也在积极探索这一路径，例如考虑与海外的专业公司建立授权合作，用以补充自身在高端市场的话语权。这些动作虽然尚处于早期，但向投资人传递了一个重要信号：安声科技并不满足于守住现有市场，而是有意图在全球范围内构建新的竞争格局。

在资本市场的叙事里，安声科技还必须回答一个核心问题：它的价值究竟在于技术，还是在于模式？从外部观察来看，这家公司显然不是依靠单一技术突破取胜，而是依靠一种系统性的落地能力。它既懂声学的底层规律，又可以把算法与工艺结合，还能够把方案打包成可以量产的产品。这种能力并不容易被复制，因为它需要长时间的跨学科积累和与供应链的深度绑定。投资人看重的正是这种“护城河”，一种建立在整个产业链和组织能力之上的长期优势。从目前看来，安声科技的回答能够归结为三点：第一，智能声学市场规模大且增长快，应用场景多样；第二，公司模式以方案为核心，具备跨场景复用和更强的附加值；第三，中国供应链和产业链的优势，让它在全球竞争中拥有不可替代的地位。这三点结合在一起，为投资人提供了一个清晰的判断依据。

后记

采访的最后，刘益帆没有回到复杂的算法，也没有展开对声全息技术的进一步阐释。他只是重复了一句话：“清晰和模糊，都是需求。关键看场景。”在他的叙述中，过去三四年是大模型的时代，不断迭代的大模型让资本和产业自上一次危机后重获信心。但这种信心更多建立在潜力之上，而不是落地。接下来的三五年，决定胜负的将是应用场景的落地能力。换句话说，从“可能性”走向“可用性”，才是真正的挑战。

他很少用华丽的语言去包装公司，他更倾向于以一种工程师的视角来解读未来。对他而言，AI不是一次性的爆发，而是一条螺旋上升的曲线：每一次技术的突破，都需要在制度、流程和工艺上找到对应的支点，才能真正释放价值。当刘益帆回顾公司走过的路径时，他常常把“代表性”这个词挂在嘴边。他并不急于把公司定义为“第一”或“唯一”，而是希望安声科技可以成为端侧智能声学领域里最具代表性的企业。这种表述显得克制，却也透露出一种长远的雄心。

不过，在这个尚无成熟上市公司的赛道里，成为代表性本身，就是一种稀缺的价值。

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来源：财富中文网一点号