重磅发布！国家队出手解决企业跨省通信「老大难」，语音识别错误率暴降20%

在过去，企业想要布局全国语音通信业务，往往需要对接31个省份、300多个本地网络，项目交付周期长、AI应用门槛高，成为制约企业数字化进程的两大「堵点」。

中国联通推出的联通云犀平台，以「全云化架构+语音AI基座」双轮驱动，重塑企业级通信服务模式。该平台不仅实现了23款应用正式商用，更构建了六大行业智能体，目前已服务政府、金融、物流、新能源汽车等近4万家客户。

企业语音通信的两大痛点：

跨省难、AI贵

1. 跨域项目交付周期长

企业若想实现全国业务一点开通，传统模式下需逐一对接各省通信网络，流程复杂、周期漫长，无法实现「一点签约、一点受理」。

2. 语音AI「用不起、用不好」

尤其在客服质检、销售管控等场景中，企业面临方言识别准确率低、模型研发投入大、见效慢的困境。特别是小众方言，语音识别效果难以保障。

云犀平台的两大突破：

架构重构+AI进化

突破一：

分级解耦的全云化通信架构

实现全国资源「一盘棋」

云犀将传统通信硬件「打散」为虚拟模块，部署在云端，形成灵活可扩展的通信能力池。具体来说，平台从三个层面实现架构升级：

图1：分级解耦融合开放的CT全云化通信平台架构

突破二：

声学-语言分解的语音AI

低成本攻克方言识别

为解决方言识别难题，联通云犀提出「机器分工」式语音识别路径，将任务拆解为「声学模型」与「语言模型」两大模块：

• 声学模型（耳朵）：专注声音辨识，支持跨语言共享训练，一次训练可识别多种方言；
• 语言模型（大脑）：基于纯文本训练，理解语言逻辑，不依赖大量标注语音数据。

该方案在千小时数据规模下，识别错误率降低20%，尤其适合低资源方言场景。

图2：基于势能的声学与语言分解建模的端到端语音识别技术

基于元景大模型

构建「专家协作」智能调度中枢

联通云犀以联通元景大模型为基座，整合阿里、火山、讯飞等多方模型能力，构建出以CoE（专家协调模型） 为核心的智能调度中枢。

该中枢依托模型上下文协议（MCP），实现任务自动化规划与执行，具备四大模块：

• 上下文接口模块：解析管理MCP上下文包；
• 规划中枢模块：分解任务并生成执行计划；
• 调度执行模块：调用专家工具执行业务；
• 专家能力注册中心：统一注册与管理AI能力。

图3：联通云犀AI能力体系

实战效果：多行业实现降本增效

目前，联通云犀已在政务热线、物流调度、金融客服等场景中规模化落地：

• 政务领域：智能质检提升政务热线处理效率；
• 物流行业：语音转写优化货运调度流程；
• 金融机构：通话合规审查降低人工审核成本。

结语：从「通信孤岛」到「智能云网」

企业通信正在重构

三十年未变的传统语音服务，正在被全云化架构与AI能力重新定义。联通云犀通过十年的技术攻关，打破「孤岛、笨重、不智能」的旧有局面，为企业提供了一条「连接即服务」的数字化转型新路径。

未来，随着更多行业接入，这套「全云化+AI」通信方案，或将成为企业智能升级的标配基础设施。

平台日均通话连接量达4000万次，触达用户超13亿人次，成为企业数字化转型中的通信「新基座」。

文章来自于微信公众号 “新智元”，作者 “新智元”