01、起點：當銷售管理成為一場“盲人摸象”

2016 年，我創立了武漢賽思云科技有限公司，起初專注于車企CRM SaaS服務領域，服務的都是那些極度重視銷售流程的客戶。2018年起，我們開始合作比亞迪，為它的全系品牌做銷售系統支撐。這讓我們得以深入扎根到一線銷售服務場景。在服務這些客戶的過程中，我們逐漸發現一個問題：“CRM 記錄的是結果，而不是過程；數據存的是“發生了什么”，而不是“怎么發生的”。尤其是那些依賴于線下溝通進行銷售或服務的企業，他們最真實的一線數據，其實都“沉在了聲音里”。銷售現場到底發生了什么，組織完全“聽不見”。

這導致：企業管理者如同“盲人摸象”，只能通過結果倒推過程，而員工則在缺乏反饋的循環中重復低效溝通。

一位汽車經銷商客戶告訴我們，在他們公司長期存在以下問題：

行為黑洞：大量基層員工與客戶互動、與服務對接的具體操作過程永遠消失在系統之外。銷售人員的推薦是否精準，服務工程師的維護是否標準？這些全都不知道。

溝通鴻溝：客戶需求、產品反饋、一線建議等關鍵信息在層層傳遞中被稀釋甚至扭曲，導致企業決策與一線實際嚴重脫節。

成本迷思：靠傳統人工填表記錄、事后總結的方式收集分析數據，如同給企業套上一件沉重的“數據鎧甲”。時間成本、人力成本、效率折損構成的巨大無形成本遠超企業預估。

這正是為何許多數字化改革在辦公端流暢運轉，但落地到一線卻如泥牛入海。

那一刻我意識到：聲音不僅是信息載體，更是企業數字化升級的最后一公里。企業真正的數據金礦不在服務器里，而在每天數百萬次被遺忘的線下對話中。這些聲音里藏著客戶最真實的需求、服務最致命的漏洞、組織最稀缺的經驗，但它們就像宇宙中的暗物質，明明構成了商業世界90%的質量，卻從未被數字化工具捕捉。

于是，DuDuTalk的種子悄然萌芽——我們要用技術讓每一段對話“被聽見、被理解、被賦能”。

02、破局：從硬件入手，在無人區建立新規則

確定方向和目標后，在怎么設計產品形態和到底進駐什么領域，我們團隊初期還產生了不小的分歧。一開始，我們想對標國外銷售智能獨角獸Gong，直接接入企業的語音，簡單的做后端分析即可。但長期的銷售一線軟件產品服務經驗讓我們意識到，“AI革命的真正瓶頸，不是算法不夠先進，而是數據采集的“時空斷裂”。

線上場景的語音數據往往很容易獲得，一些企業也有現成的。但線下場景之所以成為企業數字化盲區，很大一部分原因就是因為數據采集的困難。因此當友商爭相布局單一云端分析軟件和大模型時，我們要打造“智能硬件+AI應用+場景洞察”三位一體軟硬結合的解決方案，實現從語音采集到分析到應用賦能的全鏈路閉環。

在采集端，一開始，我們想用手機App采集銷售對話。但現實給了當頭一棒——銷售因抵觸心理刻意遠離手機，數據完整度不足40%，且手機作為一個通訊和娛樂工具，無法達到專業音頻采集設備的音頻采集質量，難以用作后續分析，在續航、集中管理上也硬傷重重。

這時候我們又嘗試隨市場主流，做一款WiFi的語音采集設備，結果在實際推到門店的過程也是發現困難重重。

一是給員工增加很大工作量，他們不僅要配合給設備配對，還因為wifi上傳大文件容易卡頓問題導致每次工作完都要放回充電塢進行數據上傳。

二是數據不具備實時性，往往信息隔夜才能知曉。

三是場景受限，像一些外出脫離wifi或者店里wifi信號覆蓋弱的地方，設備就無法進行語音數據的傳輸，更無法與后臺保持長連接，這也導致企業無法實時知曉這些設備的運行情況和人員使用情況，增加管理難度。

正是這些挫敗，讓我們看清真相：沒有硬件的場景穿透力，就沒有數據革命的根基。目前市面上的語音采集硬件，都沒有從根本上解決現場銷售和服務場景的語音采集難題。

于是歷經數月打磨和研發，我們于2022年推出了業內首款4G智能工牌，顛覆性的解決因環境嘈雜、場景多樣、傳輸延時、續航不足、部署復雜、管理困難等造成的現場語音采集難問題，真正實現“無感知、全量級”線下行為數字化。并在后續相繼推出面向營業廳柜臺服務場景的4G桌面拾音盒子，業內首款面向門店銷售服務場景的4G拾音胸牌以及80小時業內頂配續航的4G拾音胸牌SX401，不斷引領著行業創新和進化。

我們剛推出4G拾音工牌的時候行業主流的是wifi和藍牙的方案，當時不僅我們的客戶甚至我們的同行都不認為4G是個很好的方案。

在市場推廣初期，有些首次接觸工牌產品的客戶選擇了wifi的工牌，但是一段過去后，這些客戶都紛紛轉頭來選擇了我們。他們無一例外都表明，我們的4G拾音工牌無論是在傳輸實時性、穩定性、使用便捷性、場景適配性還是管理便捷性上都明顯優于藍牙和wifi方案的產品。

更有意思的現象是，從2024年開始，那些當初不看好4G拾音方案的同行，也開始紛紛關注這個賽道。

而目前，我們的4G拾音終端也早已成功在20+行業的近200家客戶中落地，是4G拾音工牌領域單體客戶出貨量最大的品牌。

03、進化：從工具到語音驅動的企業“AI大腦”

當硬件破局解決了數據采集的「時空斷裂」，我們也同步開始思考如何讓算法與場景深度融合，真正釋放出 AI 的生產力。

過去幾年，人工智能技術的快速發展為我們提供了破局的契機。自然語言處理（NLP）、語音識別、情感分析等技術的成熟和ChatGpt、DeepSeek這樣的大模型的橫空出世，使得機器能夠更精準地理解人類語言，并在復雜場景中提供智能化的輔助。

但問題是，這些技術大多集中在云端、實驗室、或者高凈值用戶的場景中。而在現實世界的大量中小企業、傳統行業、實體門店里，尤其一線的銷售和服務場景里，AI的存在感非常低。

不是他們不需要AI，而是AI還沒有學會如何“落地”。

AI必須“貼地飛行”——它需要足夠輕量、足夠貼近實際工作流程、足夠低成本部署，并且能夠迅速產生可見的價值。這也是我們設計DuDuTalk軟硬件產品的核心理念。

在硬件層，我們已經通過輕量化的4G便攜式拾音設備硬件，快速適配企業門店銷售 、上門服務、窗口服務等多場景的語音采集需求。且無縫嵌入業務流程，實現無感知采集（佩戴工牌即可自動完成錄音、上傳）。

在軟件層，結合對不同行業客戶的具體業務場景的深度理解，我們實現AI對銷售和服務場景的深度洞察，解決了以往存在在線下銷售和服務過程中的這幾個關鍵問題：

1、從過程盲區到可視化呈現：還原真實的溝通場景，無論是線下門店的服務對話，還是上門服務的溝通互動，都能完整記錄并生成結構化數據。

2、從模糊感知到精準營銷：真實呈現每一位客戶的訴求、每一個服務的流程執行情況。從海量對話中提取客戶需求、識別銷售瓶頸甚至通過"高轉化話術"的提煉，幫助普通員工快速提升技能。

3、從被動響應到主動預測：快速識別、自動預警一線銷售和服務過程中的違規行為及風險話術，讓管理者從傳統的事后追溯和補救，進化為提前的預測和防患。

4、從經驗驅動到數據決策：管理者不再依賴結果數據，而是通過對話分析，實時監控團隊表現，真正讓一線聲音直達核心管理層，打造端到端的數字驅動決策鏈。

這種"技術-場景-價值"的三重閉環，使DuDuTalk真正實現了AI能力從實驗室到業務場景的跨越式落地。而這種革新的本質，是讓 AI 成為組織的「數字神經元」—— 它不僅記錄業務流程，更能預判趨勢、優化決策、提升組織效率、創造增量價值。

04、啟示：線下場景的AI滲透法則

回望 DuDuTalk 的發展歷程，我們總結出實體經濟 AI 滲透的「黃金三角法則」：

1、硬件筑基：沒有場景化硬件，AI 就是無源之水。我們用 4G 工牌、桌面拾音盒子等產品，在物理世界建立數據采集的「毛細血管網絡」。

2、算法深耕：通用大模型需要「場景化訓練」。針對特定行業和場景沉淀垂直模型和行業術語庫，正是 AI「貼地飛行」的關鍵引擎之一。

3、生態共生：拒絕「技術孤島」，通過 API 開放、SaaS 集成，讓 AI 真正融入企業的業務流程。

05、未來展望：做企業數智化轉型的“聲音密碼”

曾有人問：“你們究竟賣軟件還是賣硬件？”我的回答是：“我們提供的是銷售和服務過程的可視化能力。”

這種能力正在改變行業規則：

在上門服務場景，打破上門服務合規監管盲區，服務全程記錄，關鍵信息自動提取，投訴率降低60%。

在汽車4S店場景，告別神秘客暗訪，DuDuTalk智能工牌自動記錄銷售接待全過程，并對服務流程SOP進行質檢，生成評分報告和問題匯總。

在高端零售領域，AI通過自動分析客戶需求，生成客戶動態畫像，轉化率提升40%。

當前，全球線下場景的數字化仍處于早期階段—— 據 IDC 預測，2028 年中國數字化轉型支出將達7330億美元，其中線下場景占比不足20%。這意味著，萬億級的商業價值仍沉睡在未被數字化的聲音里。未來，我們將繼續深耕「智能硬件+ AI應用+場景生態」的戰略三角，讓每一次溝通都成為企業增長的燃料。

審核編輯 黃宇