会议场景AI加速MAXHUB的想象空间在哪里？

发布日期： 2025-04-24 阅读量： 作者： 小编

　　而在很多低效的办公环境中，最大的协作瓶颈并不是人与数据的割裂，而是空间与人的割裂。

　　因此，AI协作能力的不确定性，很大一部分也来自空间感知能力的缺失：视觉、听觉、触觉等信息采集的质量和数据化不足，严重阻碍了AI被企业和用户“拿来就用”的可能性。

　　作为像企业“大脑”一样运转的决策环节，会议涉及到的空间、人员、数据的复杂性，让其成为数字化转型的难点。与此同时，会议也是空间化的，AI的力量需要走出云端和数字屏幕，做到在整个物理空间和数字系统内无处不在。

　　“在AI参与决策之前，首先要做到的是让AI能够无感地贯穿在人与设备之间。”

　　国内头部会议解决方案厂商MAXHUB副总裁陈思炯告诉36氪，无论是Teams、腾讯会议等SaaS，还是像MAXHUB这样的软硬件一体化解决方案，当下都在致力于通过AI弥合空间协作的割裂。

　　最近，MAXHUB发布了AI会议解决方案2.0，以“空间智能化”作为核心价值，致力于让AI更好地助力会议场景，进而切入企业的智能化转型需求。

　　但由于远程会议缺少了面对面的“空间场景”概念，视频会议在信息效率上的局限性也非常明显：传递延迟、声音重叠下的发言受限、肢体和面部表情等非语言线索的缺失，造成了议程的固化和理解上的偏差。

　　《哈佛商业评论》今年3月一项调查显示，在5000多名知识工作者中，超过90%的受访者表示“会议后遗症”对工作流程或效率产生了负面影响：比如观点停留在大脑里，反复思考回忆片段，或者讨论了无关的话题、缺乏明确的议程目标、缺乏后续执行跟进等，从而产生挫败感。

　　因此，仅仅是拥有空间感知能力还不够，还需要让空间向智能化发展，做到总结观点、厘清待办及辅助决策。

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　　如何解决远程会议缺乏空间感的问题，MAXHUB已经通过沉浸式会议解决方案给出了务实的回答：比如，通过说话人的声纹、唇动，增强空间内的信息采集。

　　而下一步的空间智能化，则是在空间优势的基础上，通过技术融合增强AI的输入和输出能力，缩小人与人之间专业能力、认知水平、语言表达方面的差异，同时贯穿整个场景的流程，弥合人、场景、数据之间的割裂，从而达到人机协同。

　　比如，迄今为止，不少企业还在用纸质化、拍照记录的方式留存会议信息，数据化程度较低。而AI的多模态理解能力则可以静默地为参会人数据化这些内容，并通过Agent化的指令，传送留存到企业需要的办公场景中。

　　虽然目的都是“连接人与场景”，但是在技术维度，空间智能化和目前已经广泛应用的语音转文字等工具是截然不同的。

　　真正的空间智能化代表着AI能够参与辅助决策、甚至主动参会。而陈思炯认为，当下这一阶段，考验的主要还是厂商的沉浸式技术积累，如增强AI感知的能力。

　　“过去做视频会议的时候，需要把很多噪声过滤掉，但同一套过滤体系对AI来说可能就成为了一个影响精准度的减分项。所以我们花了很多精力研究新的感知逻辑。”

　　AI会议解决方案2.0的优势在于：在MAXHUB已经实现了跨设备协同和高质量多模态的输入环境下，空间场景中丰富的信息维度能强化AI的感知和理解，为实时翻译、关键帧提取、会议总结等应用引入更完整、准确、迅速的推理能力，从而帮助企业打造“拿来就用”的会议智能体。

　　自从企业用上“大屏”以来，会议空间经历了三个阶段：从硬件+数字化的工具阶段，到多端协同的协作阶段，认知增强的智能阶段。

　　软硬件是智能化迭代的地基，在引入了AI以后，变成“会思考”的会议空间，也就更接近企业决策的神经中枢。

　　硬件、模型、应用形成了“三位一体”的技术维度，如何将会议空间内的人机协同持续到空间以外，挑战不仅仅在于AI的认知能力。

　　传统会议场景总是和办公生产力“脱节”、被看作一个相对封闭的空间，主要是因为会议流程没有被接入企业的生产力流程。协作工具链极其分散，会前、会中、会后要用到不同的协作工具。

　　基于此，MAXHUB的AI会议解决方案，借助AI会思考、有上下文记忆的特点，贯穿了会议预约、会议材料准备分析、会中沟通辅助和记录分析，再到会后代办执行。

　　想要实现以上场景的一致化表现，持续的模型调优很重要。MAXHUB用了大量内部真实会议数据来训练分析，对讨论会、培训会、面试等不同细分场景的语义识别理解做了针对性优化，确保环境感知和信息采集是端到端的，从而“无感”地延伸到会议前后的办公流程中去，没有学习和流程上的门槛。

　　陈思炯表示，让空间协作打破“空间”，在企业中流动起来，单一技术突破是不够的，需要的是技术架构的理解和成熟的技术融合。

　　MAXHUB将智能空间理解为四个架构层，从后端到前端分别是决策层、认知层、应用层、感知层，分别对应着不同的技术融合。

　　在决定了输入的感知层，语音、图像、触摸、环境传感器数据采集的精准和稳定性，考验的不只是设备的质量，还有其自身调度择优的能力，同样需要智能化的创新和迭代。

　　认知层和决策层也是如此，不但涉及到调用多模态混合模型和动态知识图谱，还需要通过实时协作协议、决策路径优化算法来完成复杂的识别与理解。

　　凭借国内会议平板“首创者”的身份，MAXHUB目前也推出了AI+PC产品，从会议场景切入企业智能化转型的全流程，帮助企业将“脑力”释放到日常办公场景，贯穿员工个人能力的成长。

　　新质生产力要求技术应用到千行百业中去，而对于绝大多数只关心“好不好用”不关心技术原理的企业客户，创造“新质场景”往往比创造单点应用更有力。

　　会议作为高价值密度的场景，与大量产业端场景不同的是，尽管每一场会议的内容、议程、参会人职业习惯不同，会议空间自身却具有跨行业的共性。

　　凭借母公司视源股份“三院一站”和多个实验室的科研投入以及AI技术的前沿探索，MAXHUB在高清显示、人机交互、人工智能等方向进行了场景化创新。在母公司的研发效率和既有产品能力“托举”下，MAXHUB做出了国内相对最完整的会议空间整体解决方案，并且能够专注于开发解决方案、服务客户的本地部署实例。

　　过去，各行各业会议中的最大差异在于专业语料库不同，这一点在同一行业的不同企业内也存在壁垒。而MAXHUB AI会议解决方案2.0支持多语言实时互译、行业术语理解，并能够结合企业自身的语料库识别优化专业词汇，也让会议场景的“跨行业”理解痛点不复存在。

　　这也就是为什么，在会议领域专注耕耘了八年之后，MAXHUB的客户群已经包括国内超过80%的五百强企业。

　　QYResearch数据显示，2025年全球会议解决方案市场销售额达到了39.23亿美元，未来五年年复合增长率为8.7%，市场潜力巨大。但包括微软、GoogleZoom在内的主要厂商，提供的解决方案仍然以软件和SaaS为主，产品功能集中在视频会议、文件共享等基础需求。

　　2024年，毫无疑问是AI应用元年。随着一众虚拟会议平台等创新模式的出现，会议空间也有望成为AI最早规模化落地B端的场景之一。

　　陈思炯也表示，MAXHUB现在也在致力于从交互体验的细节培养企业客户的智能化协作习惯，从组织端激发AI的协作想象力，而不是让AI“强行赋能”。

　　而与会议领域息息相关的相关屏显、传感器、多模态智能硬件等软硬件技术方面，国内供应链领先于世界，且与模型应用能力融合速度很快。从MAXHUB的产品路线也能看出，厂商自身一直在做硬件上的all in one精简化，为企业IT部门减少负担。

　　随着AI的成本越来越低，空间智能化也将顺应科技普惠的趋势，逐步渗透到更多小微企业中去。

　　根据MAXHUB的技术周期，近一年内，空间智能化的探索重点是将多模态数据标准化，结合AI Agent等应用，为企业完成更多待办和生成需求。

　　在MAXHUB目前的会议AI解决方案中，企业已经能通过空间智能化来生成待办事项，比如在开会的时候自动预约下一次会议。此外，除了会议纪录之外，AI还会针对演示场景等生成关键帧，帮助参会人员更好地理解和执行。而这只是个开始。

　　其次，接入企业知识库和动态知识图谱，帮助参会人员对齐信息差，随之提高实时协作效率。

　　最后，在MAXHUB的构想下，未来，AI也将以数字参会人的身份，拥有像人一样的空间感知能力，从被动输出到主动参会，给出切实的决策建议。

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