在卷屏幕數量、卷平臺算力、卷大模型參數的智電汽車時代，NVH（噪聲、振動與聲振粗糙度）依然是衡量汽車舒適性、產品質量、豪華度的關鍵指標。

前不久，問界M8產品經理特別提出，問界M8純電版搭載華為800V高壓七合一智能電驅系統，在高度集成化設計中兼顧NVH性能，將電驅嘯叫降至幾乎無感。理想MEGA也在官方實測中表示，其80km/h車內噪聲為56.2分貝，低于奔馳邁巴赫S680的59.2分貝。車企密集的宣傳攻勢，讓NVH測試的重要性愈發凸顯。

 

昇騰技術（深圳）有限公司首席技術官李志鋒

 

前不久，昇騰技術（深圳）有限公司首席技術官李志鋒在2025世界智能汽車大會上接受了《汽車觀察》的獨家專訪，他詳細介紹了機器聽覺感知技術的研發與應用，以及新能源汽車時代NVH測試的創新之處。

 

從“金耳朵”到“AI聽覺”，NVH檢測的變革之路

 

昇騰技術成立于2018年，專注于機器聽覺技術的研發與應用。昇騰的機器聽覺技術通過高精的數據采集、信號分析、邊緣計算和人工智能，貫穿感知層、傳輸層、分析層到應用層。其將產品質量物理數據與數字模型融合，通過云服務器及物聯網平臺、大數據對產品可靠性及質量進行管理，為分析診斷提供有效的支撐。

李志鋒介紹，昇騰技術的核心競爭力在于其20年NVH檢測經驗與AI技術的融合：“我們既懂汽車聲學、振動的原理，又能將其與AI結合，形成獨特的機器聽覺技術。”

李志鋒以更加通俗易懂的方式介紹了機器聽覺技術的工作原理：機器聽覺技術是AI技術的分支，其對聲學（或振動）的大數據進行分析，提取特征。“大模型可以對汽車數據進行學習，識別汽車零部件正常的聲音與異常聲音的差異，從而確定汽車零部件的產品狀態。”

在機器聽覺技術出現前，汽車產品出廠前都需要依賴人工聽音判斷是否合格，但這種方式存在明顯短板：

第一，專業人員難培養，需長期訓練。汽車零部件的聲音信號復雜，包含正常運行音、異常摩擦音、松動異響等多種細微差別。專業聽音人員需要經過長期訓練，才能對不同類型、不同程度的異響形成精準判斷能力，這個過程可能需要數年時間。培養出的專業人員還需不斷積累經驗，才能辨別不同批次、不同型號產品的差異，人力成本投入巨大。

第二，人工易疲勞，工人注意力不集中可能導致不良品流出。李志鋒分析：“以汽車電機為例，我國每年大概生產200億臺電機，每個電機生產完都要專業人員去聽一下，長時間重復聽音工作會導致人員疲勞，注意力下降，極易出現漏檢、誤判，使得不良品流入市場，影響產品質量和品牌聲譽。”

第三，判斷標準主觀，受情緒等因素影響，且無客觀數據追溯。“汽車零部件的聲音就像一段音樂，工人心情好的時候聽是一種感覺，心情不好的時候，可能就是另一種感覺，這樣的產品數據是不可靠的。”

這些問題讓機器代替人去做NVH測試成為必然，李志鋒介紹：“機器聽覺技術能24小時不間斷工作，靈敏度遠超人類耳朵，可捕捉到所有人工能聽到的異響；更重要的是，它能生成客觀數據，幫助企業追溯問題、持續改進產品質量。”

 

機器聽覺技術，新能源汽車NVH檢測的得力助手

 

在新能源汽車NVH檢測中，機器聽覺技術的優勢更為明顯。

在傳統內燃機時代，NVH測試的重點集中在發動機、排氣和變速系統上。在新能源汽車時代，靜音電驅取代了傳統噪聲源，汽車上曾經不起眼的小噪聲暴露出來，直接影響消費者對汽車產品品質的認知。

針對新能源汽車NVH檢測，昇騰的機器聽覺技術創新集中在動力系統、底盤系統和車身三大部分。

動力系統檢測主要側重于三電技術，李志鋒提到：“比如減速器里有很多齒輪和軸承，一旦出現磨損、咬合異常或松動等問題，就會發出與正常狀態不同的細微聲響。昇騰的機器聽覺技術能夠捕捉到這些特異性聲音信號，通過算法模型快速分析比對，實時定位出具體是哪一個齒輪或軸承出現了故障。”相比之下，傳統人工檢測需要逐一拆解部件進行排查，耗時費力。

底盤系統是新能源車行駛安全與舒適性的重要保障，其中空氣懸架、線控轉向、線控制動等核心部件的性能直接影響著汽車的整體品質。空氣懸架在調節車身高度和減震過程中，若存在氣泵異常、管路漏氣等問題，會產生異響；線控轉向與制動系統的電機、傳動結構一旦出現卡滯或磨損，也會發出異常聲音。昇騰的機器聽覺技術能夠敏銳捕捉這些關鍵部件運行時的聲音變化，對其工作狀態進行持續監測。

機器聽覺技術對車身NVH檢測直接關系到智能座艙的檢測效果。隨著車輛智能化升級（如電動座椅、智能懸架），越來越多部件的聲音品質需要把控，機器聽覺能幫助車企提升座艙靜謐性和豪華感。

此外，伴隨著智能駕駛技術升級，車輛需要對“人車路”進行全方位感知，視覺、激光雷達等可能忽略一些隱藏信息，而機器聽覺能夠對其進行補充。比如識別車輛自身的故障（如制動系統異響）、路面的潛在風險（如看不見的障礙物聲音），為自動駕駛提供多模態數據，提升判斷準確性。

昇騰的機器聽覺技術對汽車全生命周期的管理，還可以幫助新能源汽車檢測出新出現的噪聲問題：在研發階段，機器聽覺技術可以在耐久測試中監測異響；在生產階段，這項技術可以把關電機、減速器、空氣懸架、線控制動等核心部件的出廠質量；在售后階段，這項技術可以幫助企業快速定位用戶投訴的聲音問題，提升用戶滿意度。

機器聽覺技術是長期聲學經驗與AI能力結合的產物，技術壁壘高。歐美國家在聲學領域領先，但AI的發展帶給我國彎道超車的機會。“我們正通過技術創新，讓更多企業和用戶受益于機器聽覺技術。通過機器聽覺技術，AI正在重新定義汽車NVH的檢測標準：從依賴人工經驗走向數據驅動的智能化。”李志鋒強調。