语音生成+情感复刻，Cosyvoice2.0 极简云端部署
语音合成技术正快速发展，广泛应用于智能座舱、儿童教育等领域。CosyVoice2凭借多语言生成、零样本生成等优势，成为企业优选。然而，企业仍面临GPU算力依赖、部署运维复杂及成本高等挑战。阿里云函数计算Function AI推出Serverless化语音合成方案，支持CosyVoice2一键部署与弹性扩容，简化调试与运维流程，显著降低成本，助力企业高效落地AI语音应用。
手把手基于ModelScope MCP协议实现AI短视频创作：零代码自动化工作流
本文介绍了基于ModelScope MCP协议的AI视频生成解决方案，涵盖核心机制解析、零代码工作流搭建、性能优化策略及全链路异常处理。通过统一上下文描述符抽象异构AI服务，实现图像生成、语音合成与视频剪辑的自动化编排。结合缓存优化与错误重试机制，大幅提升生成效率（如5分镜视频从91.7s降至22.4s）。最后展示《夏日海滩》生成案例，并探讨个性化风格迁移与商业场景集成等进阶方向，揭示零代码本质为服务、流程与资源的三层抽象。
大模型应用实践：2025年智能语音机器人厂商推荐和方案详解
随着数字化转型加速，AI客服机器人市场规模预计2025年突破500亿美元，年复合增长率超25%。其发展由语音交互升级、垂直场景解决方案成熟及多模态融合与边缘计算普及三大趋势驱动。文章分析了智能语音机器人的选型核心维度，包括技术性能、场景适配、数据治理与成本效益，并对比了国内外代表厂商如合力亿捷、Zendesk等的方案特点，为企业提供选型策略与落地建议，助力实现服务模式的根本性变革。
与阿里合作的《人工智能（导论）》出版编辑中
《人工智能导论——深度学习大模型基础》由赵卫东编著，清华大学出版社出版。本书旨在帮助读者理解深度学习与大模型技术的底层逻辑，通过机器视觉、语音处理及自然语言处理等章节，结合实际应用场景，深入浅出地讲解相关理论。书中引入低代码开发平台和云端实验室资源，助力读者实践所学。无论专业背景如何，本书都能成为进入AI领域的理想入门书籍。特别感谢阿里云及参与编校工作的同学们的支持。
2025年国内主流智能客服系统：技术架构与能力深度解析
本文分析了2025年国内智能客服市场的技术格局与系统能力，从核心技术栈（NLP、知识图谱、语音技术等）到市场梯队划分，深入探讨了第一梯队的综合型平台和第二梯队的场景化服务。以合力亿捷为例，剖析其端到端AI技术栈、大模型融合、全渠道融合及运营优化能力，并对比国际顶尖通用AI在语义理解、多模态交互和自主学习方面的启示。最后为企业提供选择智能客服系统的五大考量因素，强调技术与业务场景的深度融合，助力企业实现更高效、智能的客户服务体验。
《探秘边缘智能：ESP32搭载TinyML实现语音唤醒的深度解析》
TinyML（微型机器学习）是一种将机器学习能力引入资源受限的边缘设备（如微控制器和物联网设备）的技术。与依赖云端计算的传统方法不同，TinyML通过算法优化、模型压缩和量化技术，在低功耗设备上实现实时智能决策。ESP32作为一款集成Wi-Fi和蓝牙功能的微控制器，凭借其强大的处理能力和低功耗特性，成为TinyML应用的理想平台。
以语音唤醒为例，TinyML结合ESP32可实现设备在待机状态下实时监测特定唤醒词的功能。这一过程需克服环境噪音、多样化人声特征及资源限制等挑战。构建语音唤醒模型涉及数据收集与预处理、轻量级神经网络设计（如CNN）、模型训练与优化、量化以及部署到ESP32上运行。
Spark-TTS: AI语音合成的"变声大师"
Spark-TTS 是一款革命性的语音合成模型，被誉为“变声大师”。它通过创新的 BiCodec 技术将语音分解为语义和全局两种 Token，实现对音色、性别、语速等属性的精细控制。结合统一的 LLM 架构，Spark-TTS 简化了传统 TTS 的复杂流程，同时提供了前所未有的灵活性。此外，团队还发布了 VoxBox 开源数据集，为行业提供标准评估基准。尽管在零样本场景下仍存改进空间，但 Spark-TTS 已经开启了语音合成新时代，让个性化、可控的 AI 语音成为可能。