AI行业正在经历一次静默的重心转移。

最近一年多来，以语音为代表的对话式AI，正逐渐成为大模型落地的兵家必争之地。

市场模型侧，放弃Sora的OpenAI ，前段时间一口气发布了语音推理、翻译、转写三款语音模型，补全交互入口的短板。

市场也先后涌现出了硬件侧的plaud、软件侧的typeless输入法等红极一时的硅谷新贵。

市场似乎正在悄然释放一个信息：对话式AI，或许会成为最早一批跑通AI PMF（Product-Market Fit，完成商业闭环）的玩家。

近日，思必驰向上交所递交招股书，有望成为智能终端对话式 AI 第一股。

这背后，一个被长期低估的事实正在浮出水面——如今AI竞争的焦点，正在从谁发了更多模型、刷了多少榜，转向产品出货量、方案落地深度，这些更实际的维度。

连续增长六年的AI公司

对此时的资本市场来说，智能终端对话式AI，的确是一个恰当其时的好故事。

语音是人类最自然、最低成本、最高频的交互方式，它的潜力，可以超越被屏幕限制的文字，覆盖汽车、手表、耳机、家电乃至任何电子设备，成为万物智能化的超级入口。

思必驰的财报数据也很好地支持了这一点。

招股书显示，2023 年至 2025 年，思必驰营业收入分别为 5.39 亿元、6.01 亿元和 6.88 亿元，报告期内连续增长；其中 2025 年收入同比增长约 14.47%，2023~2025 年收入复合增速约 12.94%。

与此同时，过去，AI 公司被诟病最多的，是研发投入大、营收不稳定、持续亏损。但翻开思必驰的财报，可以看到另一个变化：亏损正在明显收窄。2023 年至 2025 年，扣非归母净利润分别为 -1.29 亿元、-1.75 亿元和 -0.84 亿元。到 2025 年，亏损已经较 2024 年显著改善。

这里我们必须注意的是，剔除股份支付影响后，公司扣非归母净利润从 2023 年的 -2.19 亿元、2024 年的 -1.44 亿元，进一步收窄至 2025 年的 -4,825.60 万元。

也就是说，这家公司仍处于高研发投入阶段，但经营杠杆已经开始出现，属于国内少有的AI企业稳定增收增利的公司。

增长来自何方？答案藏在产品结构里。

过去，交互式AI属于定制化项目，毛利率高但规模有限，每拓展一个新客户都要从零开始。

所以在早期阶段，对话式 AI 公司的毛利率与盈利能力往往并不算亮眼。一方面，当时的语音对话技术本身还停留在NLP（自然语言处理）时代，尚未与大模型深度融合；另一方面，终端算力的限制下，使得AI难以承接复杂交互。

但从2023年起，情况变了：随着大模型本身的逐渐成熟，大模型智能体让语音交互完成了从"命令识别"到"意图理解与执行"的进化，说话本身变成了生产力。相比单纯的工具，用户更愿意为看得见的结果付费。

让思必驰快速承接起这次机遇的，是其早已推出DUI平台。

招股书披露，思必驰的业务体系由“智能化定制中台 DUI”与“垂域业务产品服务体系”组成，前者负责全链路大小模型的标准化封装，以及端云协同、软硬结合的智能定制和系统级协同优化，后者则面向智慧出行、智慧办公、智慧物联三大垂直领域大规模交付产品与服务。

简单说，DUI 平台把原本一单一做的定制能力，拆解成可复用、可配置、可模块化交付的产品能力。其底层，来自思必驰自研的对话基座大模型DFM，以及“1+N分布式智能体系统”。

其中，DFM是思必驰在2023年发布的对话基座大模型，也是江苏省首个人工智能语言大模型。和通用型问答大模型不同，它更聚焦垂直场景里的任务执行、工具调用和端侧适配。

“1+N分布式智能体系统”则承担的是调度角色：由一个中枢模型统一理解用户意图，再联动多个垂域智能体完成协同任务。

简单来说，DUI平台统一了技术体系、加快了迭代速度，打通了云端内容生成与终端任务执行，让对话式 AI 方案能更快落地商用。

这一变化直接反映在了财务质量上。

2023 年至 2025 年，思必驰整体毛利率从 53.69% 提升到 57.81%，再提升到 63.24%。招股书显示，公司一方面减少毛利率较低的集成类定制开发业务，另一方面加强自主品牌 AI 硬件产品研发与推广，产品结构调整推动毛利率整体上升。

这也是思必驰此时上市带来的启示——当AI的估值逻辑从"模型参数"切换为"终端交付能力"，那批最懂终端的公司，反而能成为市场瞩目的焦点。

做终端市场，比云端复杂得多

如果我们相信对话式AI背后的潜力是万物智能化，那就必须接受一个现实——真实世界的AI，远比想象中复杂。

当前市场存在一个结构性矛盾：人们的目光总是过分聚焦于通用大模型公司，它们技术先进、故事精彩。但离开手机电脑之后，在车载、家电、办公、机器人等真实场景中，始终绕不开延迟、成本、隐私的三重瓶颈总被忽略。

另一方面，这些垂直场景对AI的需求真实且庞大，对企业的要求也更细碎：要克服弱网离线、环境降噪、场景碎片化，既需要基础算法能力，又需要算法+硬件+端侧部署的整合能力，还要具备跨场景的工程化与规模化复制能力。

这也正是思必驰最深的护城河。这家公司2008年起就在终端场景里摸爬滚打，构建了从云端到终端的闭环，做到了端云协同、软硬一体。在B端，稳定出货与完整方案交付的能力，远比单一模型参数重要得多。

一个典型的例子是追觅。扫地机工作时噪音可达70分贝，用户站在两米外喊话，环境噪声叠加机器噪声，传统语音识别几乎失效。

思必驰提供的方案让扫地机在高噪环境下依然能听懂“指哪扫哪”，彻底摆脱对手机APP的依赖。这一方案后来几乎成为扫地机行业语音落地的标准解法。

还有在智慧办公领域，思必驰推出的AI办公本，内置会议大模型，2025年已拿下彩屏办公本单品全网销售额第一；智能吸顶麦等产品进入华为、阿里、北京大学、新加坡国立大学等海内外数千家政企单位及百余所高校。

更难啃的是汽车。前装市场意味着要满足车厂的严格测试标准、漫长的适配周期、高可靠性的交付要求；后装则要面对各种极端的非标准环境。这是一条hard模式的路。

但思必驰已经跑出了规模。招股书披露，截至报告期末，公司赋能比亚迪、梅赛德斯奔驰、上汽集团、吉利集团等车企在内的客户车型近 300 款，累计“上车”超过 2,500 万辆。

根据盖世汽车研究院数据，以国内整车终端销售为统计口径，2025 年公司车载语音装机量市占率达 22%，位居行业第二，较 2023 年的 6.8%提升超过 15 个百分点。

这些数字背后，是用十几年时间烧出来的终端经验。他们不是今天才起跑——而是懂端侧、懂场景、懂怎么把AI变成生意的那一批人。

平台化才是技术复用的正解

过去两年时间里，对话式AI产品能够被广泛关注，其优势在于能快速跑通PMF，但硬件产品常常面临“一代版本一代神”的焦虑。

尤其，对企业来说，如果长期只掌握产业链某一环节，宿命必定是在市场饱和后逐渐丧失竞争力。

2017 年前后，许多 AI 公司都依赖项目制、定制化收入，项目定制类业务占比普遍在50%以上。项目来时增长很快，项目结束后收入又容易波动。单一大客户、单一爆款、单一硬件形态，都很难构成长期复利。

思必驰早一步想通了这一点。

它不仅在端云协同与软硬一体上将能力做深，更在2023年，在原有DUI平台基础上，打造了DUI2.0，实现了大规模个性化定制与批量产出爆款的能力。

简单来说，这个模式的真正价值在于跨场景的能力复用：为汽车开发的降噪算法，可以低成本迁移到扫地机场景；智慧办公场景锻炼出的听得准、能总结、会执行的能力，对智能座舱同样有价值。

这意味着，思必驰既能满足客户个性化的需求，又能保持较高的毛利率。

财务结果也印证了这一点。智慧出行领域，软件产品及授权业务毛利率近三年稳定在 99%左右；智慧物联领域，软件产品及授权最近毛利率也维持在 92%以上。高毛利的软件授权，正在成为公司长期盈利能力的重要基础。

而当一家AI公司的估值逻辑从单点技术溢价、单一硬件爆款转向平台复利效应，其天花板将完全不可同日而语。

端侧AI的黄金时代，才刚刚开始

早在2007年，思必驰成立于剑桥。如今，经过十九年的行业深耕，时代已把它塑造成一家能快速奔跑的“重资产"AI公司。

但今天再讨论它时，行业的语境已经完全不同。

现在，对话式AI从一个单点技术赛道，跃升为AI应用层与终端层之间的核心入口。而占住这个入口的玩家，最有可能吃到三波增长：

第一，终端智能化升级带来的存量替代与新增需求。 汽车、家电、耳机、手表、家电，每一类设备的语音交互渗透率都在快速提升。

第二，从硬件一次性销售转向持续性服务收入。 转写、总结、Agent、行业技能订阅，这些结果导向的软收入毛利率远高于硬件，且具备极强的用户粘性。

第三，深度进入供应链体系后形成的高替换成本。 当思必驰的软硬件交付体系成为车企、家电、办公设备厂商的核心供应商，其替换成本高到让任何挑战者望而却步。

而随着AI技术从云上走向终端、交互层和交付层，它所产生的，是比所谓的超级应用更有潜力也更有确定性的价值。

在此过程中，那些真的懂端侧、懂场景、懂怎么把AI变成生意的AI公司，恰恰是这轮AI浪潮里，最稀缺的存在。

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4863249.html?f=wyxwapp