近日，被誉为“年度科技与商业风向标”的36氪WISE2025商业之王大会，在北京798艺术区传导空间落地。今年的WISE不再是一场传统意义上的行业峰会，而是一次以“科技爽文短剧”为载体的沉浸式体验。趣丸千音作为WISE首位AI视频翻译官，为大会的精彩演讲视频提供多语译制支持，助力中国AI企业发出全球之声。

     会上，趣丸千音CTO张强与尼尔森、华硕电脑、萌友智能及星世线STARAY等行业嘉宾围绕《用科技做品牌创品类》主题展开讨论，拆解AI商业实践中的真实逻辑。

     张强表示：“大模型拉平了很多技术团队的基础能力，又把基础能力天花板抬到了很高的位置。在这个背景下，把AI应用得好会变得更难，这也要求AI应用公司必须在自己行业里面要做得够深够透，才能真正把大模型这个技术范式用得好。趣丸千音基于对影视漫出海场景的深入理解，AI译制工作流一天可以量产30-40部短剧译制剧，成本较人工降低20倍以上，速度提升10倍以上，为‘国剧出海’注入了全新动能。”

     以下为经整理后的圆桌对话实录：

     主持人：第一个问题是谈增长，谈科技创新品类，科技突破品牌。在各自所在的行业当中，如果用科技去驱动创新或者创造品类，大家觉得是什么时候？以及科技是如何改变了各自行业的底层逻辑？

     张强：作为一个程序员，从技术角度谈一下我的想法。首先大模型的这种开发范式拉平了很多技术团队的基础能力，又把基础能力天花板抬到了很高的位置，在这个技术不断变强的背景下，其实把工具用得好会变得更难。所以我们必须要在这个领域里面，在自己行业里面要做得够深，才能真正把大模型这个技术范式用得好。

     另外，因为我们天花板变高了以后，我们能够站得更高，以前我们觉得不能做的事情，很多高价值的点我们看不到的，现在变成了可能，所以允许我们利用技术手段，在更多的高价值方向进行探索。

     主持人：明白，我们刚才其实提到了很多新品类的瞬间，但是我觉得有一类瞬间有的时候可能是被忽略掉的，就是声音，我不知道大家有没有感受到，其实声音这个行业，大概有十几年的历史了，我们最开始听到那个机器感的声音，一耳朵就能听起来，但是现在我们看到这个声音越来越有人感了，所以强总我的第一个问题想问，从语音技术的发展来看，这么多年了，您觉得现在有了一个质的飞跃吗？存在着这样的时刻吗？

     张强：当然存在这样的时刻，从去年到今年，一年多的时间里面，语音的技术取得了长足的进展，尤其得益于结合大模型的技术范式。我们在去年开源了一个语音大模型，叫MaskGCT ，当时刷新了全球多项SOTA，取得了很大范围的关注。但是以现在的技术水平再看那时候的模型，完全不是一个水准了。

     今年以来诞生了很多优秀语音模型，包括我们自己也迭代了几个版本。在这过程中，我们发现可以不只关注TTS的自然度，不只关注克隆像不像的问题。而是技术允许我们能够从语义、情绪、音色、韵律等多个维度对语音进行解耦。如果我们能实现这样的解耦的话，那我们对声音的每个维度都可以进行一个精确的编辑，然后每个维度不同的组合又能满足不同的场景的。比如，我把中文的语义换成英文的语义，那它可以做语音翻译，基于此我们孵化出了趣丸千音。又比如，节目中的主持人说错一句话，我们可以把它中间的内容进行修改，并保持本人的音色，省去了重新录制的麻烦。如果我们把音色换掉或者对音色进行编辑，它就是一个声音转换器。所以不同的组合可以满足不同的场景，也带来了不同的应用落地机会。

     主持人：我知道像我们的语音技术，更多的还是应用在了很多B端的场景，在B端这一块，您现在整个发展的状况，或者是说对于B端的应用场景要求更高、批量更大，您这边从效率或者流程上能跟得住吗？

     张强：趣丸千音上线不到半年，已经服务了几十家短剧出海的公司，我们在服务这些B端客户的过程中，无论是自己的认知还是对客户业务的理解都是逐渐加深的。像我们做短剧译制，真正用的人是短剧公司里负责海外发行的译制人员或运营人员。这些人真正的痛点不是在如何提高AI配音的自然度、发音地道上面，而是人工译制周期长、成本高、审校繁琐等问题，那解决这些问题的最终本质就是在帮助客户解决ROI问题。

     所以对应到趣丸千音这个产品，我们把AI能力与客户业务场景紧密结合，针对性地打造一站式AI译制工作流，AI一键完成“字幕擦除-翻译-配音-后期-成片交付”整个流程的工作，一天可以量产30-40部短剧译制剧，成本较人工降低20倍以上，速度提升10倍以上。另外，基于这个标准化的流程框架，我们也会推出定制化的解决方案。例如，针对做海外社媒变现的短剧客户，我们会推出“快译”的版本，在译制效率这个层面做到更快、更稳，满足不同客户的出海需求。

     主持人：还是回到了能够真实的帮助我们无论是C端还是B端，去解决这些真实的痛点。

     张强：是。对To B的企业来说，除了要懂客户的业务，更要懂客户的生意。只有理解了商业本质，你提出的AI解决方案才能直击要害，让客户愿意买单。

     主持人：我们最后这一题问在场的嘉宾，如果以各位的专业去预见，在各自的领域当中，未来24个月可以想见的科技催生品牌创新的机会在哪里？

     张强：我想说两点。第一点，我觉得Transformer会变成传统技术，虽然大模型现在还在快速演进但最终会变成“传统技术”，未来一定会诞生可持续学习、交互式学习一种新的算法框架。第二个，我觉得可以关注的点是有专业深度的智能硬件，AI 语音会在硬件层涌现出更大的商机。

     主持人：专业深度的智能硬件，好，收到。