体验完豆包 AI 播客功能,我才知道知识可以这么轻松进脑子

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体验完豆包 AI 播客功能,我才知道知识可以这么轻松进脑子

大多数想认真阅读的人 , 都栽在了 PDF 第三页 。
剩下的 , 只能躺进收藏夹 , 成为「留着以后读」的文件 。 而随着豆包昨天上线 AI 播客功能 , 现在 , 它们终于有了一个更实用的去处 。
只要上传 PDF、网页链接、单词或论文 , 就能快速生成一段双人对话播客:AI 提问 , AI 解读 , 把原本晦涩难啃的内容 , 讲成一场有逻辑、有节奏的对话 。
信息轻了 , 理解快了 , 豆包 AI 播客也更贴近当下的生活节奏 。 我们也将本文用豆包制作成了播客 , 边听边看体验更佳 。

难啃的论文报告 , 几分钟就能讲明白使用方式很简单 , 打开豆包 , 点击或者 @ 就可以使用 AI 播客功能 , 接着上传 PDF 文档 , 或者添加网页链接即可 , 不过 , 遗憾的是 , 目前还不支持直接输入纯文本生成 。
比如我上传了一份最近爆火的苹果英文论文:The Illusion of Thinking 。
整篇论文结构复杂、论点犀利 , 普通人容易被各种术语绊住节奏 , 读完至少得花上小半天 。 但豆包播客能够提炼逻辑、编排结构、模拟对话、生成语音 , 最后还自动配封面、全流程几分钟搞定 , 完全不需要插手 。
响应速度也很快 , 即传即播 , 体验主打一个丝滑流畅 。
豆包 AI 播客最打动人的地方还在于 , 它不是一段单向朗读 , 而是模仿播客中典型的 A/B 双人角色 , 一人提问 , 一人回应 , 不时带点幽默吐槽 , 节奏灵动 , 不呆板 。
多听几段你会发现 , 它的内容节奏就很有「播客」范 。
开场会有一段快速摘要 , 提炼要点 , 接着切入对话 , 展开解读 , 通过「疑问—解答」「吐槽—科普」的方式 , 把本来抽象晦涩的长文本变得鲜活易懂 。
让 AI 对话本身不难 , 但没有人想听两个机器人机械化地聊天 。 这里面还有很多微妙的细节 , 除了声音要像人 , 还得模拟人讲话时常出现的口吃、停顿和插入语等不流畅的表达 , 才会让我们感到是两个聪明亲切的朋友在对话 。
这种互动式的语言表达方式 , 在心理学上有个名字:Social Presence(社会临场感) 。 当声音有互动 , 有节奏、有情绪 , 你的大脑会更自然地调动注意力 , 形成参与感 。
这也是豆包 AI 播客比传统朗读工具更容易「听下去」的核心原因 。
除了论文 , 我更喜欢把它当成读书工具用 。
比如我最近被朋友推荐一本《基督山伯爵》 , 但纸书太厚 , 时间太紧 。
我随机上传了前六章左右的内容试试看 , 没想到豆包 AI 播客给了我不小的惊喜 , 原本我以为它会干巴巴朗读章节 , 没想到它迅速筛选出开头提到的人物关系 , 几分钟就带我进入这个庞大的故事世界 。
你别说 , 听完之后 , 顿时就觉得这本书值得好好花时间精读 。
有意思的是 , 豆包 AI 播客还支持追问书籍的相关内容 。
比如听完生成的播客之后 , 我萌生了想知道这本书结局的念头 , 只需输入一句「结局是怎样的」 , 豆包便能结合我之前上传的文档内容章节 , 判断用户可能没有读过全书 , 然后自动控制剧透比例 。
既交代结局 , 也不过度透露细节 , 还会补上一段升华的主题 。
值得一提的是 , 豆包 AI 回答用户提出的问题之后 , 通常支持二次追问 , 而在播客的场景下 , 这个功能设计反而派上了大用场 。 底下这几个引导式的问题 , 能够帮助我进一步发散思考 , 深入理解这本书籍的内容 。
哪怕是《道德经》这种晦涩难懂的文本也能讲得明白 。 聊到原文的时候 , 可以很明显察觉到 , 豆包 AI 的语气是带有情绪的 , 语调会刻意放缓 , 听起来不那么艰深 , 反而多了一点真实交流的温度 。
互联网打工人的高频痛点 , 就是报告太多、时间太少 。
前不久 , 互联网女皇 Mary Meeker 发布首份「AI 趋势报告」 , 长达 340 页 , 引发业界围观 , 于是我们也上传了这份报告 , 试图看看它能不能讲清楚重点 。
由于整份报告信息量巨大 , 以及图表密集 , 这对豆包 AI 播客的解读能力提出了不小的挑战 , 但尽管如此 , 它还是很好提炼出主要的趋势与发展脉络 , 原本埋在文档里的干货 , 被转化为通俗易懂的口语内容 , 既节省了阅读时间 , 也让复杂信息变得更易吸收 。

备考、刷歌、听演讲 , 用豆包 AI 播客打开另一种方式如果你备考六级还会拼错「Abandon」 , 那是时候该换种学习方式了 。
你还能把豆包 AI 播客当成语言学习工具 。 我上传了一份英语六级高频词汇 PDF , 它没有照本宣科 , 而是选择重点词讲解 , 并结合用法、语境、出题规律等角度 , 像良师益友逐层讲透 , 也更容易代入 。
将播客作为六级备考的辅助材料 , 实在是再合适不过了 。
最近 , 《李白》这首改编歌曲在舆论场上爆火 , 评价至今褒贬不一 。
我也很好奇 , 这首歌词如果交给 AI 会得到怎样的解读 。 结果来看 , 豆包播客的处理方式相当克制 , 不情绪化 , 而是拆解每段歌词的结构和隐喻 , 这种解读方式 , 倒是有些像翻书讲故事 , 反而听出了点新鲜感 。
20 年前 , 乔布斯在斯坦福大学的演讲让人记忆尤深 。
在上传公众号网页链接后 , 豆包 AI 播客功能将这篇精彩的演讲转录成了播客 , 重述没有套用「鸡汤式」的语言 , 也没有过度煽情 , 反而同样是采用提问的方式 , 更聚焦核心信息本身 。
解读过程有条理 , 也能察觉出 AI 主播里的情绪层次 。 乔布斯的演讲 , 我们早就读过、背过 , 但以这种对话形式重新听一遍 , 反而有了新的理解 。
你只需上传 , 剩下的交给豆包 。
如果你还不知道从哪开始 , 现在 , 不妨随手找一份 PDF、歌词、网页、教材扔给豆包试试看 。 讲真 , 这可能是你打开 AI 播客的第一个理由 , 但绝对不是最后一个 。

AI 播客是技术的「人性化」语言 , 是比阅读更早诞生的能力 。 医学期刊《神经影像》一项研究显示 , 爱阅读的人 , 恰恰对声音也更敏感 。
我们可以一边听一边走路 , 一边听一边做饭 , 注意力的结构 , 决定了「听」这种信息传入方式 , 比看更轻量 , 也更贴近生活节奏 。
但我们每天眼睛盯屏幕的时间已经接近生理极限 , 将冗长文字信息快速提炼并转换为轻松易懂的形式 , 正是用户所渴望的 , 这也是播客这种产品在近几年快速增长的背景 。
豆包 AI 播客这类音频产品 , 实际上是试图用 AI 的拟人对话 , 去触及我们作为人类最深层、最古老、最根本的部分 。 用曾打造 NotebookLM 的产品经理 Raiza Martin 的话来说:
这种技术是「人性化」的 , 就是当你意识到它与你非常相似 , 以一种不同的方式引起共鸣 。
根据 Cartesia 的数据 , 在最新一届 Y Combinator 创业营中 , 22% 的 YC 新创公司都在做语音 Agent , 从底层模型到垂直 SaaS 形成完整堆栈 。 语音是极佳的切入点 , 落地快、连接场景多 , 更能横向扩张为全栈 AI 产品 。
这个趋势在播客领域也已显现 。 以往优质播客/有声读物需要人工录制生产 , 写稿、录音、剪辑、发布 , 一个小时的节目可能要花十几个小时 , 而现在生成式 AI 可以大幅提升音频内容的生产速度。
豆包 AI 播客只需要几分钟 , 能从文档自动生成一段完整流畅的播客, 语音不露痕迹 , 逻辑还很顺畅 。 低门槛、零剪辑、全自动 。
播客的门槛 , 从来没这么低过 。 但 AI 播客的意义 , 其实不在于和现有的播客生态竞争 , 而是让内容以更合适的方式来进入我们的大脑 。
不久前我们对话了小宇宙的 CEO Kyth , 他提到 AI 生成内容注定会越来越多 , 用户会更想要独特的、不一样的、有活人感的内容 。
所以说 , AI 播客要复刻的不只是人类的声音 , 更重要的是再现人类主播的陪伴感与身份认同 。 现在 , 豆包 AI 播客作为一个工具 , 其实是可以让更多人制作并触达这样的内容 。
你听不出它是 AI , 却能被它说服 , 大大降低了收听长篇内容的疲劳感 , 也就更能理解、记住并集中注意力 。
内容没变 , 姿势变了 , 效率也就上来了 。
上班族可以把行业报告或竞品分析链接发给豆包 , 瞬间获得一段通俗易懂的播客摘要 , 在忙碌间隙就能快速抓取关键信息;学生也可以把课程教材要点交给豆包 , 能听懂的知识 , 才是真正用得上的知识 。
归根结底 , 所有 AI 产品的长期命题 , 都是成为用户的使用习惯 。
答案或许不是更强的模型 , 而是越不被察觉的交互 。 屏幕打断注意力、键盘需要操作 , 不打扰、不打断、不需要被注意 , 却一直存在 , 成了语音作为 AI 「外壳」的独特价值 。
作者:李超凡、莫崇宇
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