人工智能（AI）技术正在受到关注，它能够通过声音识别异常现象，从而发现机械故障。这项技术通过分析机器声和连接声等微小差异，判断制造现场产品的异常情况。
音响AI公司迪普利成立于2017年，由毕业于KAIST电子工程专业并在首尔大学获得脑认知科学硕士学位的李秀智代表创办。她曾在首尔大学医院担任研究员，并担任医疗企业的产品总负责人，随后创立了迪普利，致力于音响AI技术的开发。
以往，熟练的检验员常常依赖自身的听觉来判断异常情况，而Listen AI则通过数据分析来实现。公司表示，这是一种量化声音基础的质量和连接检查的解决方案，减少了对熟练工人个体判断的依赖。
迪普利目前已积累超过52万小时的音响数据，数据量超过20TB。这相当于178名熟练检验员在一年内每天工作8小时所需的听音量。Listen AI基于这些数据，实时分析量产线上的产品声音。
目前，该系统每小时能够对超过1.8万件产品进行100%的在线判定。公司表示，按年计算，分析的产品数量超过1.5亿件。每件产品的声音可以在0.1秒内做出判断。
此外，依赖人耳的检查局限性也得以降低。通过减少检验员的熟练度或疲劳度对判断的影响，安装和运营无声室的成本也降低了60%。尤其是在制造现场，连接不良可能导致后续产品召回，因此对量化检查体系的需求非常充足。
该解决方案目前正在汽车制造现场扩大应用范围。2025年5月，迪普利开始向H集团的子公司在国内和墨西哥的现场供货，今年1月又向全球汽车电机制造企业提供了解决方案。目前，迪普利的解决方案在包括H集团子公司、全球汽车电机制造商效能电气、韩国铁路等在内的全球30个行业现场运行。
迪普利还在积极拓展海外制造现场。公司与英国当地合作伙伴签署了Listen AI的独家销售合同，开始进军欧洲市场。在北美，迪普利正在美国南部的“电池带”地区（如乔治亚州、阿拉巴马州和田纳西州）扩大制造现场的引入，计划在年内在该地区引入3个以上的制造现场解决方案。
随着制造现场无人化进程的加快，迪普利认为音响AI的应用场景也将不断增加。随着越来越多的工厂使用机器人进行连接器或螺栓的连接，立即判断连接结果的需求也在增加。因此，迪普利正在将Listen AI与视觉检测结合，扩展为多模态AI。
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
