2026 年语音 AI：预示未来的 9 个数字

摘要：

• 语音 AI 在 2025 年成为主流：部署规模迅速扩大（实时代理数量增长4 倍），需求从批量分析转向即时响应。
• 延迟现在只是基本要求：各家都在努力将延迟控制在250 毫秒左右，但在嘈杂的真实世界音频环境中，准确性才是真正的区别所在。
• 采购关注的是结果，而不是演示：以医疗保健为主导，具有可衡量的影响（3000 万分钟的恢复时间、投资回报率 + 保留率 + 容量提升）。
• 2026 年的护城河是专业化 + 信任 + 边缘：领域优化模型可减少错误（最多减少 70%），而深度伪造欺诈的压力使得验证至关重要，并且设备端采用正在加速。

2025 年是语音技术发展史上具有里程碑意义的一年。

该技术已从演示阶段过渡到部署阶段，并产生了可衡量的回报：

• 医疗系统为临床医生节省了3000 万分钟。
• 北欧各银行在118个城市推出了语音平台。
• 联络中心已做好基础设施准备，以应对 2029 年的390 亿次通话。 

限制因素不再是能力，而是找到能够真正消除语音交互摩擦并带来团队可以衡量的价值的工作流程。

以下是定义这一转变的关键数据及其对2026年的预示…

YC最新一批创业者中有22%是语音代理公司

最新进展：根据 Y Combinator 最新一批孵化企业的数据，近四分之一的公司正在开发语音优先产品。这一比例比 2024 年初增长了 70%。语音 AI 领域的融资总额达到 21 亿美元，并出现了数轮巨额融资。与以往 AI 浪潮集中在旧金山和伦敦不同，此次语音创业公司遍布全球，从新加坡到斯德哥尔摩均有涌现。

这标志着语音基础设施已足够成熟，可以推动各个受监管行业的业务流程发展，例如法律文件审核、财务合规和供应链协调。如今的瓶颈不再是技术能力，而是如何真正利用语音技术消除摩擦。

3000万分钟还给临床医生

事件回顾：2025年标志着医疗等高度监管行业从单纯衡量延迟时间转向评估运营影响。Sully.ai追踪“人力增效分钟数”(MAW)指标，该指标衡量智能代理 AI 如何提升医疗场景效率。截至2025年12月，该技术已为医疗工作者节省 3000 万分钟工作时间。Sully.ai 观察到：

• 利用多个协同代理的自主操作系统可实现 21 倍投资回报率
• 患者留存率提高 5% 以上
• 每位医生每天节省 2.4 小时以上
• 预约容量增加18.5%

这预示着采购的重点已从“速度多快？”转向“价值多大？”。速度固然重要，但运营效益才是制胜之道。预计到2026年，招标书（RFP）将优先考虑可衡量的劳动力效益，而非技术规格。医疗保健行业已验证了这一模式：每位医生节省的时间、患者留存率、预约容量的提升。能够在首次沟通中量化运营成果的团队将缩短销售周期。而那些以延迟基准为先导的团队则会止步于试点阶段。

深度伪造欺诈案件激增162%

事件回顾：据预测，到 2025 年，深度伪造欺诈将激增162%，呼叫中心欺诈造成的损失可能达到 445 亿美元。英国政府预测，到 2025 年，将有800 万个深度伪造视频被分享（高于 2023 年的 50 万个，两年内增长了 16 倍）。 

这表明信任基础设施已从安全方面的附加功能转变为核心需求。活体检测、语音生物识别和审计跟踪如今与准确性和低延迟一样，成为基本要求，尤其是在金融服务和政府部门。

“诈骗分子发起大规模诈骗活动是个大问题。如果人们不断受到垃圾邮件机器人的骚扰，我们将彻底失败。”—— Thibault Mardinli（T-Bot） ， Voice AI Space 创始人

使用专业模型可减少 70% 的错误

通用模型能够出色地处理大多数工作负载。但到了 2025 年，出现了第二层级的模型，专门用于那些对误差容忍度要求极高的工作负载。 

基于超过160亿个临床对话词汇训练的医疗模型，其关键词错误率比通用系统低70%。法律合同审查、财务合规性检查以及基于品牌术语训练的客户服务系统也都呈现出相同的模式。

它所传递的信息是 “医疗级”、“法律级”、“金融级”不再是营销术语，而是具有可衡量性能差异的采购类别。在受监管行业中，专业系统更容易获得认可，因为即使是微小的精度提升也能直接降低风险。

“我们需要顶尖的语音模型，能在真实临床环境中发挥作用：应对复杂医学术语、快速重叠对话、口音差异、音频质量不佳等挑战，而不仅仅是处理干净的测试片段。” —— Sully.ai 创始人兼首席执行官Ahmed Omar

挪威十大银行中有九家使用语音AI

事件回顾：随着语音AI的应用范围扩展到英语市场以外的地区，多语言部署在2025年加速推进。北欧地区引领了这一转变。挪威十大银行中有九家部署了语音AI，这就要求系统能够准确地在芬兰语、瑞典语、挪威语和丹麦语之间运行。 

Boost.ai 的服务范围已扩展至 118 个市政区域，所有区域都要求跨语言的一致性。我们也看到阿拉伯语也面临着类似的复杂程度，服务提供商迅速扩展了其语言服务范围。数据显示，北欧语言的实时增长了 10 倍，阿拉伯语的实时增长了 6 倍，这印证了上述观点。

这表明多语言功能已从高级功能变为基本配置。那些投资于方言级准确性的供应商赢得了区域市场。而那些将语言视为单一整体的供应商则遭遇了部署停滞。在大规模应用场景下，能否在数百万分钟的通话时长和语言切换中保持一致性，决定了试点项目能否最终转化为正式版本。

4倍增长——实时语音代理的爆发

2025年实时语音代理迎来爆发式增长。在Speechmatics平台，实时处理首次超越批量处理。实时使用量同比增长4倍；尽管批量处理仍实现93%的年增长率，但已被实时需求所超越。

市场信号：用户更青睐即时响应而非通话后分析。语音客服需要在语音结束的瞬间获取转录文本，而非数秒之后。通话后分析仍有价值，但2025年的市场趋势是实时客服——在对话过程中即时响应、转接和处理，而非事后补救。

250毫秒——决赛的新标准

传统的转录引擎在完成文本处理之前会强制执行 700-1000 毫秒的静音缓冲：每一步都要缴纳“等待税”。

新方法将轮次检测与转录分离，让客户端在语音结束时发出信号，而无需等待静音。先进的系统现在可以实现从发出信号到最终转录约 250 毫秒的速度。

使用自定义 VAD 逻辑或集成框架的团队可以立即触发最终化，从而将延迟预算完全掌握在自己手中。

这预示着豪秒级延迟在2025年将成为基本要求。生产系统如今致力于毫秒级优化（流式转录、流式语言学习模型、并行处理、预测式文本转语音），同时在嘈杂的真实环境中保持准确性。速度固然重要，但在高风险环境下，准确性才是制胜之道。到2026年，这种平衡将成为竞争的关键所在。

2026 年 OpenAI 的设备播放功能预示着设备端加速的到来

OpenAI 确认了其备受期待的设备端硬件将于 2026 年发布，该硬件由 Jony Ive 设计。

这预示着设备端不再是一种妥协，而是一种战略选择，尤其适用于需要即时响应、离线功能或数据主权的工作流程。将处理转移到终端用户设备可以彻底消除延迟、解决连接问题并降低托管成本。OpenAI 的这一举措表明，2026 年将加速从云优先部署架构向边缘部署架构的转变。

语音 AI 市场预计到2034年价值将达到475亿美元

语音 AI 市场（涵盖语音识别、文本转语音、对话代理）预计到2034年将增长至475亿美元，复合年增长率达34.8%。其中，语音识别市场预计将从2025年的190.9亿美元增长至2032年的815.9亿美元。

预测由实际部署驱动，例如呼叫中心准备到 2029 年处理 390 亿次呼叫。

它所表明的趋势是：实时性如今占据主导地位，反映出人们正朝着实时对话和即时自动化方向发展。这种宏观趋势的利好因素毋庸置疑。

预计在2026年我们会看到的景象

鉴于 2025 年的情况，我们对 2026 年的预测如下。

基础设施将持续扩展。到2025年，这项技术将足够成熟，周末项目可以扩展到处理数百万分钟的生产系统。实时使用量增长了4倍，并非因为技术速度大幅提升，而是因为它变得足够可靠，可以运行关键工作流程。到2026年，瓶颈将从“这能行吗？”转变为“我们能否在整个运营中部署它而不出现故障？”

可靠性催生了新的应用场景。2026年的护城河不再是那些在受控环境下运行的演示程序，而是那些能够处理西班牙语和英语混杂的句子、在 API 超时时优雅地恢复、并在生产环境中无错误地完成复杂工作流程的系统——在生产环境中，停机意味着收入损失。可靠性让以往无法承担风险的行业也能进行部署。

价值终将胜于速度。毫秒级延迟如今已成为基本要求。采购团队会不断追问：这能节省多少时间？对运营有何影响？医疗保健行业已证明，可以节省 3000 万分钟的通话时间。呼叫中心正在为 2029 年 390 亿次通话做好准备。关键在于投资回报率，2026 年的预算也将体现这一点。

专业化释放了大规模高风险应用的潜力。通用模型开启了机遇之门，而领域特定系统则确保了机遇之门的畅通。到2025年，医疗工作流程中采用专业模型后，错误率降低了70%。到2026年，受监管行业将把这种精准度作为基本要求。一次失误意味着失去一位客户、一次误诊、一次合规失败。哪怕是微小的准确率提升，都能直接转化为竞争优势。

信任仍将是核心。安全在2025年将从可选项升级为核心要求。到2026年，它将与准确性和延迟并列为不可妥协的要素。语音生物识别、活体检测和审计跟踪不再是高级功能，而是基本要求，尤其是在深度伪造威胁日益加剧的情况下。

2026 年的问题不在于语音 AI 是否重要，而在于谁能构建足够可靠的系统，从而运行工作流程，为医疗保健行业节省 3000 万分钟，处理 390 亿个呼叫中心电话，并扩展到所有受限于人力时间而语音技术能够突破瓶颈的行业。