在设备巡检与工位报工场景里，工人常戴手套、双手被占用，语音是最自然的输入方式。但车间背景噪声普遍在 80~95 dB，风机、气动与金属碰撞集中在低频段，直接套用通用语音模型时，识别表现会明显下滑。
本阶段我们在两条产线做了小规模验证：以四麦阵列加波束形成做前端拾音，叠加噪声抑制与回声消除，再将工位、设备、工序名词表接入解码器做热词增强。原始条件下 3~5 字短指令的识别准确率约 72%，加入前端处理后回升到 88% 左右；连续长句仍不稳定，误唤醒在 24 小时内出现 6~9 次，主要来自相邻工位的高声交谈。
要点：
- 当前阶段把「少误唤醒」放在「高识别率」之前——一次误触发打断作业的代价，高于让工人重说一遍；
- 下一步计划将自由文本收敛为结构化短指令（设备编号+动作+状态），并引入工位声纹与距离门限，观察能否在保持准确率的同时把误唤醒压到每天 1 次以内。
结论尚属阶段性：语音在车间可用，但前提是词表、声学环境与交互句式一起被约束，而非单点替换模型。
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