作者 ｜ Yoky
郵箱 ｜ yokyliu@pingwest.com

今年以來，AI玩具、AI吊墜、AI眼鏡像潮水一樣涌上眾籌首頁，AI硬件創業者們憑借著敏銳的市場嗅覺開發出了一輪一輪的創新硬件。但熱潮背后，挑戰也逐漸浮現：大部分產品在用戶首次激活后三十天內開始被"冷落"，有些陷入了"偽需求"誤區，有些在交互體驗上栽了跟頭，還有不少設備純粹"為AI而AI"，功能故事講得天花亂墜，實際體驗卻輸給一部舊手機。

問題的根源其實很清晰：創業者們從不缺腦洞和想法，缺的是一顆真正“永遠在線、低功耗、可量產、買得起”的AI心臟，一顆能讓算法持續跳動、讓創意順利落地、讓用戶愿意長期開機的技術內核。

2025年，問題回到了起點：要讓AI硬件創新真正成功，到底需要先攢什么樣的技術裝備？如何在避免“出道即翻車”的同時，讓創造者專注創造，讓生產者高效生產？

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做AI硬件，要先做好硬件

做AI硬件的第一道難關在于做出一個合格的硬件，比如聯網穩定、響應迅速、續航持久，這些基礎體驗不過關，再聰明的AI也難以獲得用戶認可。

對于AI創業者而言，硬件開發的現實挑戰遠比想象中復雜。供應鏈管理就像一場精密的協調舞蹈，從芯片采購、傳感器選型到最終組裝，整個鏈條冗長且容錯率極低，任何一個環節出現問題都可能讓產品交付計劃泡湯。成本控制更是讓人頭疼的難題，初創企業往往無法像大廠那樣通過規模化采購攤薄成本，最終產品售價高得讓市場望而卻步。更要命的是，實驗室里跑得完美的demo，到了量產階段卻可能變成翻車現場，實驗室中的精度和穩定性很難在大規模生產中完全復現。

面對這些挑戰，聰明的AI創業者開始采取更務實的策略。與其什么都自己做，不如充分利用成熟的模組和解決方案，就像搭積木一樣，選擇高度集成的通信和AI模組，或者直接采用融合了電源、麥克風陣列、喇叭等組件的一體化方案，既能有效降低開發難度，又能規避不必要的技術風險。這種策略的核心思路是：讓專業的人做專業的事，創業者把精力集中在產品創新和用戶體驗上，而不是重復造輪子。

在這樣的背景下，一些成熟廠商的全棧式AI解決方案應運而生。比如傳統的通信模組只負責“連接”，AI時代則需要”連接+算力“的一體化能力，廣和通的做法是將通信與AI算力深度融合，打造“主控+連接+算力”一體的智能基座。

這種架構變化帶來了實際的工程價值：OpenCPU架構直接替代了傳統的“MCU+模組”雙芯片方案，減少了一顆主控芯片的成本和復雜度。同時在軟件層面打通了從云端模型訓練到端側推理的完整鏈路，讓通信節點本身就具備AI決策能力。

具體到產品層面，廣和通在不同算力等級的模組中部署了主流AI模型，覆蓋消費電子、智慧零售、車聯網、工業機器人等多個應用場景。這種做法的實際效果是降低了端側AI的技術門檻和成本結構，讓更多硬件廠商能夠快速集成AI能力。

同時廣和通自主研發了Fibocom AI Stack，支持從模型訓練到部署的全流程。這套技術架構具備高效AI工具鏈、高性能推理引擎、海量的端側模型倉和垂直行業模型，提供數據訓練、模型微調、模型評測、算法適配等全方位服務，真正實現了云-端協同的混合部署模式。

基于這套全棧AI解決方案，廣和通推出了覆蓋多個垂直領域的產品矩陣：從AI陪伴解決方案到AI語音助手，從5G AI MiFi到AI會議翻譯，從AI無人零售到各類機器人解決方案。以AI陪伴解決方案為例，它面向外出便攜類包寵終端產品，提供以4G模組為核心的整機方案，具備超輕、小巧、在線長續航等優勢，云端支持個性化配置Agent，可還原角色性格并實現IP音色復刻，方案支持高效傳輸與低延遲對話，并具備低功耗、回聲消除和降噪處理等功能。

另一方面，廣和通在無線通信領域的深厚積淀為這套解決方案提供了堅實的技術底座。經過26年的持續投入與交付，公司累計獲得了150多個國家地區的法規與運營商認證，形成了一套覆蓋射頻、協議棧、天線設計、功耗管理及全球物流的完整工程體系。這意味著，創業者無需重復投入巨額的認證、供應鏈與運維資源，就能在短時間內完成從原型到批量交付的完整流程，不僅顯著降低了新設備的開發風險，也大幅壓縮了總體成本和上市時間。

這種“站在巨人肩膀上”的開發模式，讓AI硬件創業變得更加可行和高效。創業者可以將有限的資源集中在最核心的用戶價值創新上，而不必在基礎技術實現的泥潭中掙扎。

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拼快速量產，還得軟硬一體解決方案

AI硬件不只比創意，還比誰先做出來，誰先賣誰先搶占市場。在硬件集成的基礎上，許多開發者為了完成模型部署和產品功能，會進行二次開發，但他們往往缺乏二次開發的經驗，在不斷試錯中白白消耗時間，結果很可能是產品創意被別人搶先做了出來。這種“起個大早趕個晚集”的情況在AI硬件圈屢見不鮮。

更棘手的是，當下軟硬件生態割裂嚴重，缺乏統一的開發標準和平臺，顯著增加了開發難度。一個基礎的語音交互功能往往需要對接多家供應商：通信模組、AI算法、云服務分屬不同廠商，每個環節都需要重新磨合適配。面對這種挑戰，創業者開始探索新的路徑：要么選擇融入現有成熟生態（如手機廠商的AIoT生態），要么選擇開放度高、支持完善的技術平臺，直接采用軟硬件一體化解決方案，規避重復開發的時間成本。

正是在這樣的市場需求下，廣和通今年發布了全新的軟硬件一體化全棧式AI解決方案——MagiCore靈核。這套方案以“硬件設計+無線通信+AI音頻算法+云端大模型+全球AI云服務”深度融合為核心，重新定義了AI對話交互的開發范式。它實現了從通信模組到AI應用層的全鏈路垂直優化，為AI玩具、AI鬧鐘等消費電子和智慧家居場景提供真正“即插即用”的AI升級方案。

MagiCore的技術架構設計頗具巧思：以4G通信模組為核心，整合了移動網絡流量與大模型服務資費，讓開發者無需為復雜的資源整合而煩惱。方案支持WebSocket與RTC架構，確保了低延遲、高穩定的云端與端側協同運算。更貼心的是，它還具備離線喚醒與端側降噪處理功能，即便在網絡不穩定的環境下仍能保持基礎交互能力，這意味著用戶不會因為網絡問題而徹底“失聯”。

以AI奶龍項目為例，基于MagiCore解決方案，產品實現了全域4G聯網能力，無論室內室外還是城市郊野都能穩定在線，徹底解決了WiFi覆蓋限制的痛點。在功耗控制上，MagiCore采用低功耗設計，支持云端和本地多重喚醒方式，在休眠狀態下功耗僅為微安級，大幅延長了設備續航時間。更貼心的是，MagiCore緊湊型的尺寸設計能夠完美融入AI奶龍的內部結構，為產品的工業設計提供了更大的優化空間。從原型驗證到量產交付，整個周期被壓縮到幾個月以內，讓創業團隊能夠快速搶占市場先機。

當然，也有不少創業者在嘗試端側AI路線，希望減少對云端的依賴，獲得更好的隱私保護和響應速度。但現實很骨感：要么芯片算力不足，AI體驗大打折扣；要么為了追求算力而選擇昂貴芯片，最終產品定價過高，在激烈的市場競爭中毫無優勢。針對這一痛點，廣和通提供了完整的端側AI解決方案，產品矩陣覆蓋從0-100TOPS的全算力梯度，分級算力支持從智能玩具到復雜多模態AI任務的不同應用場景，開發者可以根據具體需求和成本預算靈活選擇。

更重要的是，廣和通不僅提供硬件模組，還提供端側AI模型適配調優、端側AI算法定制等全套服務。基于自研的Fibocom AI Stack平臺，開發者可以獲得高效的AI工具鏈、高性能推理引擎以及海量的端側模型庫支持。這套技術棧支持從模型訓練到部署的全流程，提供數據訓練、模型微調、模型評測、算法適配等專業服務，大大降低了端側AI的開發門檻和部署難度。

比如在商務會議場景和出行旅游場景中，廣和通的解決方案支持接入主流AI大模型，集成ASR與TTS技術，能夠精準捕捉意圖、解析復雜指令、理解模糊語義并進行邏輯推演，即使在復雜工況下仍能保持高識別率。在AI翻譯場景中，方案采用廣和通自研的Fibocom ASR和TTS模型，具備音頻預處理、模型優化與糾偏、多語言實時翻譯等能力，為用戶提供高效、順暢的多語言交互體驗。

這種“云端+端側”雙輪驅動的策略，讓創業者既可以選擇成本更低、部署更簡單的云端AI方案，也可以根據具體需求選擇隱私性更強、響應更快的端側AI方案，甚至可以采用混合部署模式，在不同場景下靈活切換，真正做到了“一套方案，多種選擇”。

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結尾：

AI硬件創業的核心矛盾已從"算法是否有用"轉向"硬件是否可靠、供應鏈是否可控、生態是否完整"，這標志著行業正從技術驗證階段邁向商業化落地的關鍵時期。當下創新硬件遭遇用戶冷落，并非因為AI技術不夠先進，而是在追求技術炫酷的同時忽略了硬件產品的基本素養。

AI硬件的下半場，拼的不再是誰的算法更炫酷，而是誰能更快地將好創意變成好產品，更快地將好產品推向市場。在這場速度與效率的競賽中，選擇合適的技術伙伴和解決方案，往往比單打獨斗更能贏得先機。廣和通正是在這樣的背景下，為AI硬件創業者提供了一條更加高效的路徑選擇。畢竟，在瞬息萬變的科技浪潮中，時間窗口稍縱即逝，而最先抵達終點的，往往不是跑得最快的，而是選對路徑的那一個。

如果您是 AI 硬件創業者或對 AI 硬件感興趣，可點擊閱讀原文，聯系廣和通。

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