而在很多低效的辦公環境中，最大的協作瓶頸并不是人與數據的割裂，而是空間與人的割裂。

當AI有了好的輸入，才能擁有好的輸出。

因此，AI協作能力的不確定性，很大一部分也來自空間感知能力的缺失：視覺、聽覺、觸覺等信息采集的質量和數據化不足，嚴重阻礙了AI被企業和用戶“拿來就用”的可能性。

會議就是其中一個非常高頻的場景。

作為像企業“大腦”一樣運轉的決策環節，會議涉及到的空間、人員、數據的復雜性，讓其成為數字化轉型的難點。與此同時，會議也是空間化的，AI的力量需要走出云端和數字屏幕，做到

在整個物理空間和數字系統內無處不在。

“在AI參與決策之前，首先要做到的是讓AI能夠無感地貫穿在人與設備之間?！?/span>

空間智能化，為什么能解決協作問題？

全球化辦公越來越普遍的當下，遠程視頻會議逐漸成為了主流。

但由于遠程會議缺少了面對面的“空間場景”概念，視頻會議在信息效率上的局限性也非常明顯：傳遞延遲、聲音重疊下的發言受限、肢體和面部表情等非語言線索的缺失，造成了議程的固

化和理解上的偏差。

但即使是面對面的會議，也仍然存在嚴重的協作問題。

《哈佛商業評論》今年3月一項調查顯示，在5000多名知識工作者中，超過90%的受訪者表示“會議后遺癥”對工作流程或效率產生了負面影響：比如觀點停留在大腦里，反復思考回憶片段，

或者討論了無關的話題、缺乏明確的議程目標、缺乏后續執行跟進等，從而產生挫敗感。

因此，僅僅是擁有空間感知能力還不夠，還需要讓空間向智能化發展，做到總結觀點、厘清待辦及輔助決策。

如何解決遠程會議缺乏空間感的問題，MAXHUB已經通過沉浸式會議解決方案給出了務實的回答：比如，通過說話人的聲紋、唇動，增強空間內的信息采集。

而下一步的空間智能化，則是在空間優勢的基礎上，通過技術融合增強AI的輸入和輸出能力，縮小人與人之間專業能力、認知水平、語言表達方面的差異，同時貫穿整個場景的流程，彌合

人、場景、數據之間的割裂，從而達到人機協同。

比如，迄今為止，不少企業還在用紙質化、拍照記錄的方式留存會議信息，數據化程度較低。而AI的多模態理解能力則可以靜默地為參會人數據化這些內容，并通過Agent化的指令，傳送留

存到企業需要的辦公場景中。

雖然目的都是“連接人與場景”，但是在技術維度，空間智能化和目前已經廣泛應用的語音轉文字等工具是截然不同的。

真正的空間智能化代表著AI能夠參與輔助決策、甚至主動參會。而陳思炯認為，當下這一階段，考驗的主要還是廠商的沉浸式技術積累，如增強AI感知的能力。

“過去做視頻會議的時候，需要把很多噪聲過濾掉，但同一套過濾體系對AI來說可能就成為了一個影響精準度的減分項。所以我們花了很多精力研究新的感知邏輯。”

AI會議解決方案2.0的優勢在于：在MAXHUB已經實現了跨設備協同和高質量多模態的輸入環境下，空間場景中豐富的信息維度能強化AI的感知和理解，為實時翻譯、關鍵幀提取、會議總結等

應用引入更完整、準確、迅速的推理能力，從而幫助企業打造“拿來就用”的會議智能體。

技術融合，讓空間協作“流程化”

自從企業用上“大屏”以來，會議空間經歷了三個階段：從硬件+數字化的工具階段，到多端協同的協作階段，認知增強的智能階段。

軟硬件是智能化迭代的地基，在引入了AI以后，變成“會思考”的會議空間，也就更接近企業決策的神經中樞。

硬件、模型、應用形成了“三位一體”的技術維度，如何將會議空間內的人機協同持續到空間以外，挑戰不僅僅在于AI的認知能力。

傳統會議場景總是和辦公生產力“脫節”、被看作一個相對封閉的空間，主要是因為會議流程沒有被接入企業的生產力流程。協作工具鏈極其分散，會前、會中、會后要用到不同的協作工具。

基于此，MAXHUB的AI會議解決方案，借助AI會思考、有上下文記憶的特點，貫穿了會議預約、會議材料準備分析、會中溝通輔助和記錄分析，再到會后代辦執行。

想要實現以上場景的一致化表現，持續的模型調優很重要。MAXHUB用了大量內部真實會議數據來訓練分析，對討論會、培訓會、面試等不同細分場景的語義識別理解做了針對性優化，確保環

境感知和信息采集是端到端的，從而“無感”地延伸到會議前后的辦公流程中去，沒有學習和流程上的門檻。

陳思炯表示，讓空間協作打破“空間”，在企業中流動起來，單一技術突破是不夠的，需要的是技術架構的理解和成熟的技術融合。

MAXHUB將智能空間理解為四個架構層，從后端到前端分別是決策層、認知層、應用層、感知層，分別對應著不同的技術融合。

在決定了輸入的感知層，語音、圖像、觸摸、環境傳感器數據采集的精準和穩定性，考驗的不只是設備的質量，還有其自身調度擇優的能力，同樣需要智能化的創新和迭代。

認知層和決策層也是如此，不但涉及到調用多模態混合模型和動態知識圖譜，還需要通過實時協作協議、決策路徑優化算法來完成復雜的識別與理解。

憑借國內會議平板“首創者”的身份，MAXHUB目前也推出了AI+PC產品，從會議場景切入企業智能化轉型的全流程，幫助企業將“腦力”釋放到日常辦公場景，貫穿員工個人能力的成長。

AI應用，向企業“新質場景”縱深

新質生產力要求技術應用到千行百業中去，而對于絕大多數只關心“好不好用”不關心技術原理的企業客戶，創造“新質場景”往往比創造單點應用更有力。

會議作為高價值密度的場景，與大量產業端場景不同的是，盡管每一場會議的內容、議程、參會人職業習慣不同，會議空間自身卻具有跨行業的共性。

因此，會議解決方案需要的是場景的縱深，而非行業垂直。

憑借母公司視源股份“三院一站”和多個實驗室的科研投入以及AI技術的前沿探索，MAXHUB在高清顯示、人機交互、人工智能等方向進行了場景化創新。在母公司的研發效率和既有產品能力

“托舉”下，MAXHUB做出了國內相對最完整的會議空間整體解決方案，并且能夠專注于開發解決方案、服務客戶的本地部署實例。

過去，各行各業會議中的最大差異在于專業語料庫不同，這一點在同一行業的不同企業內也存在壁壘。而MAXHUB AI會議解決方案2.0支持多語言實時互譯、行業術語理解，并能夠結合企業自

身的語料庫識別優化專業詞匯，也讓會議場景的“跨行業”理解痛點不復存在。

這也就是為什么，在會議領域專注耕耘了八年之后，MAXHUB的客戶群已經包括國內超過80%的五百強企業。

QYResearch數據顯示，2025年全球會議解決方案市場銷售額達到了39.23億美元，未來五年年復合增長率為8.7%，市場潛力巨大。但包括微軟、Google、Zoom在內的主要廠商，提供的解決方

案仍然以軟件和SaaS為主，產品功能集中在視頻會議、文件共享等基礎需求。

2024年，毫無疑問是AI應用元年。隨著一眾虛擬會議平臺等創新模式的出現，會議空間也有望成為AI最早規模化落地B端的場景之一。

陳思炯也表示，MAXHUB現在也在致力于從交互體驗的細節培養企業客戶的智能化協作習慣，從組織端激發AI的協作想象力，而不是讓AI“強行賦能”。

而與會議領域息息相關的相關屏顯、傳感器、多模態智能硬件等軟硬件技術方面，國內供應鏈領先于世界，且與模型應用能力融合速度很快。從MAXHUB的產品路線也能看出，廠商自身一直在

做硬件上的all in one精簡化，為企業IT部門減少負擔。

隨著AI的成本越來越低，空間智能化也將順應科技普惠的趨勢，逐步滲透到更多小微企業中去。

未來，空間智能化還需要什么？

根據MAXHUB的技術周期，近一年內，空間智能化的探索重點是將多模態數據標準化，結合AI Agent等應用，為企業完成更多待辦和生成需求。

在MAXHUB目前的會議AI解決方案中，企業已經能通過空間智能化來生成待辦事項，比如在開會的時候自動預約下一次會議。此外，除了會議紀錄之外，AI還會針對演示場景等生成關鍵幀，幫

助參會人員更好地理解和執行。而這只是個開始。

其次，接入企業知識庫和動態知識圖譜，幫助參會人員對齊信息差，隨之提高實時協作效率。

最后，在MAXHUB的構想下，未來，AI也將以數字參會人的身份，擁有像人一樣的空間感知能力，從被動輸出到主動參會，給出切實的決策建議。