Sonicite 亮相 WAIC：它想让 AI 帮 DJ 找歌，也帮店铺安排一天的声音

哇哦AI

Sonicite 官方博客关于 DJ 如何寻找音乐的配图。团队把“发现下一首合适的歌”视为声音智能要解决的核心问题之一。 来源：Sonicite 官方博客

生成一首 AI 歌曲已经不稀奇，难的是在成千上万首歌里找到下一首：它要接得住现场情绪，也要符合 DJ 的审美；放进咖啡店和零售空间，还得跟一天中的时间、人流和品牌气质一起变化。

进入 WAIC 2026 OPC 项目名单的 Sonicite，正把这个问题拆成三款产品。Flow 帮音乐创作者理解和选择音乐，Atmos 为商业空间编排声音，Vibe 则把生成音乐、现场互动和视觉放进实时共创。它没有把口号定成“替代 DJ”，而是想把原本依赖经验和反复试听的判断过程，变成一套可使用的声音系统。

第一步不是生成，而是先听懂
音乐平台已经能按流派、年代和热度推荐歌曲，但 DJ 和策展人面对的并不只是“我喜欢什么”。他们要判断一首歌的结构、能量、情绪和衔接位置，还要考虑现场的人群正在发生什么。

Sonicite Flow 瞄准这段工作。官网把它描述成面向 DJ 与音乐工作流的工具，希望更快理解音乐，并帮助用户做选歌和编排判断。当前产品状态标为已上线。

这意味着 AI 的角色不是凭空生成更多音乐，而是先把人已有的音乐库变得更容易理解和调用。对内容已经过剩的行业来说，筛选和组织有时比继续生产更值钱。

同一套声音能力，被放进了店铺和现场
第二款产品 Atmos 面向品牌和商业空间。它试图让店铺里的音乐随时间、天气和人流变化，同时保留统一的品牌感觉。官网同样把 Atmos 标为已上线。

Vibe 则更接近现场实验：让 AI 音乐生成、观众互动和实时视觉一起变化。它目前仍是预览状态，说明产品方向已经公开，但距离稳定、规模化使用还有一段路。

三款产品共用一个核心想法：声音不是固定播放列表，而是一套会根据创作者、空间和人群作出反应的系统。

四位创始人，先从自己找不到音乐的时刻开始
Sonicite 官网介绍，团队由产品、技术、工程和增长背景的四位创始人组成，成员经历覆盖音乐、酒店与空间、微软、IBM、腾讯和华为非洲等方向。

项目在 2025 年第四季度从一次黑客松开始，2026 年 1 月开放 Flow 内部测试，3 月形成 Atmos 演示，5 月发布 Vibe，6 月开始与空间和活动合作。

这条时间线很像小团队做垂直 AI 产品的现实路径：先抓住自己反复遇到的具体问题，用一个窄工具验证，再把底层能力扩到相邻场景。

最难的不是懂节拍，而是懂人的审美
音乐推荐可以计算相似度，现场判断却很难只靠数据。两首技术参数接近的歌，可能带来完全不同的情绪；一个空间今天需要热闹，明天也许需要让人愿意多坐一会儿。

Sonicite 在官网上写得很清楚：审美不应该被自动化，AI 应该扩展人的判断。这句话也给产品划出了一条重要边界——工具可以提供结构、候选和反馈，但最后的选择仍要留给创作者和空间经营者。

如果它能坚持这条边界，Sonicite 的竞争力就不只是一个音乐模型，而是把人的偏好、场景变化和编排经验积累成工作流。

WAIC 之后，看它能不能从现场好玩走向每天好用
音乐与现场共创很适合展会：观众很快就能听到变化，也容易形成传播。但展会里的惊喜，不等于 DJ 会每天打开，也不等于连锁门店愿意长期部署。

接下来值得关注的是 Flow 的真实工作流能否节省选歌时间，Atmos 能否适应不同门店而不失去品牌一致性，以及仍在预览的 Vibe 能否从一次性活动变成可复用产品。

Sonicite 让人看到，AI 音乐创业不一定只盯着“生成下一首歌”。在音乐已经足够多的时代，帮助人听懂、找到和安排声音，也可能是一门新生意。

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