2026年3月27日，AAC瑞聲科技精彩亮相第二屆焉知人形機器人大會。

會上，AAC以《聽見未來，感知世界》為題發表演講，聚焦環境噪聲干擾、機器人頭部形態差異帶來的拾音挑戰，以及狹小空間內語音交互受限等行業痛點，展示了包括自適應ECNR解決方案、智能拾音算法解決方案、柔性拾音解決方案在內的軟硬件協同感知聲學解決方案。

此外，憑借在機器人聲學感知領域的創新突破，AAC一舉斬獲大會“知鼎獎·供應鏈卓越企業獎”。這不僅是行業對AAC感知技術實力的深度認可，更是對其加速具身智能工程化落地貢獻的有力肯定。

跨界賦能：

構建可遷移的感知能力體系

隨著具身智能產業爆發，人形機器人正從實驗室走向真實的生產與生活。

AAC機器人聽覺與發音部研發總監孫舒遠在大會分享中指出：“AAC正將深耕消費電子與智能汽車領域多年、經受過百億級出貨驗證的成熟感知能力，系統性地遷移至具身智能領域。”

通過打通執行、感知、結構及散熱四大系統，AAC構建了從核心零部件到系統集成的完整技術鏈條。這種系統能力的遷移、垂直一體化的整合力、100%國產化全棧自研能力以及多場景驗證能力，共同鑄就了AAC在機器人賽道的核心競爭力，為人形機器人打造了堅實可靠的物理智能底座。

攻克痛點：

破解人形機器人的三大“聲學困境”

在人形機器人實際應用中，語音交互是最直接的人機交互方式，同時也是最容易受到外部環境影響的關鍵能力。面向真實應用場景，人形機器人的語音交互能力面臨三大挑戰：

本體設計挑戰：ID設計復雜度高、拾音系統性能妥協

人形機器人空間有限，傳統麥克風陣列難以兼顧結構設計需求與拾音性能。

物理環境挑戰：外部噪聲混雜、自身噪聲反射

展會、街道、商場等開放場景中不可預測的高強度環境噪聲，會嚴重干擾人形機器人的語音識別。同時其本體電機、關機運作產生的機械噪聲也會影響拾音質量。

交互性能挑戰：多人語音分離難題、語音反饋不自然

在多人同時說話的場景中，人形機器人難以精準鎖定目標指令，存在聲源定位與語音分離的難題。同時，機器人語音響應容易出現延遲或方向不匹配的問題，影響交互的自然性與連貫性。

針對這些痛點，AAC帶來軟硬件深度融合的機器人聽覺與發音解決方案，助推機器人實現從“聽見”到“聽清、聽準、順暢交互”的跨越。

本體設計挑戰

Q：如何在機器人有限的ID設計空間，實現性能最優解？

A：柔性拾音解決方案，重塑設計與性能的自由度。

柔性拾音解決方案創新采用柔性FPC設計，能完美貼合異形頭部結構，無需為性能妥協外觀。同時，該方案具備360°全向拾音能力，即使身后有人說話，機器人依然能夠精準響應。AAC 80dB光麥克風提供專業錄音棚級的聲音采集能力，即便在遠距離、嘈雜環境下，也能清晰捕捉語音細節，為機器人裝上聽清一切的“順風耳”。

物理環境挑戰

Q：如何讓機器人，在嘈雜環境中精準捕捉指令？

A：自適應ECNR解決方案，讓交互告別雜音。

該方案集成了自適應回聲消除算法與環境噪聲抑制算法，使機器人在復雜環境中能夠穩定進行語音交互。其中，自適應回聲消除算法支持全雙工通話，使機器人能夠在與用戶語音交互的同時，精準聆聽指令，不受回聲干擾。環境噪聲抑制算法則能保證機器人在復雜環境中依然能保持極高的喚醒率與識別準確性，保障語音交互的穩定性與自然度。

交互性能挑戰

Q：如何讓機器人，從混雜人聲中迅速鎖定“主人”？

A：智能拾音算法解決方案+目標語音智能聽覺解決方案：讓機器人實現“聞聲識人，瞬時響應”。

AAC通過智能拾音算法解決方案與目標語音智能聽覺解決方案的深度協同，解決了讓機器人“聽得準”與“聽得懂”的雙重挑戰。智能拾音算法解決方案基于KWS關鍵字算法與DOA聲源角度識別能力，結合BF定向拾音算法，實現機器人在復雜環境下的高效喚醒與快速響應，實現“快、準、穩”的交互響應。目標語音智能聽覺方案能讓機器人精準識別目標聲紋，過濾旁人干擾，輸出純凈的目標語音。

智造未來：

共同打造具身智能新圖景

從消費電子、智能汽車到具身智能，AAC瑞聲科技始終堅持以技術創新驅動產業升級。我們提供的不僅是領先的感知技術方案，更是從研發到量產的一站式交付保障。

未來，AAC將繼續發揮系統性能力優勢，在感知技術的前沿陣地持續深耕，賦能人形機器人更敏銳的感官、更聰慧的交互。

聽見未來，感知世界。AAC將與全球合作伙伴同行，在具身智能的浪潮中，共同探索更廣闊的未來感知。