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端側AI+低成本模組,中國廠商將改寫全球玩具市場規(guī)則

Simon觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:黃山明 ? 2025-05-30 00:06 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/黃山明)在AI技術深度滲透消費電子的浪潮下,AI玩具正從簡單的娛樂工具演變?yōu)槿诤锨楦薪换?、教育輔助與場景化服務的智能終端。這一變革背后,通信模組廠商的技術突破成為關鍵驅動力。

市場爆發(fā)與技術重構的雙重機遇

全球AI玩具市場規(guī)模預計在2033年突破600億美元,中國作為核心增長極,2025年市場規(guī)模預計超300億元。這一爆發(fā)源于三重驅動力:一是Z世代父母對兒童教育產品的智能化需求激增,二是老齡化社會對陪伴型智能硬件的剛性需求,三是生成式AI技術突破帶來的交互革命。

傳統(tǒng)玩具廠商雖深諳產品設計與渠道運營,卻在AI能力整合上面臨三大痛點:端側算力部署成本高、多模態(tài)交互開發(fā)周期長、云端依賴導致響應延遲。如何解決這些痛點,模組廠商們給出了解決方案。

例如移遠通信的AI玩具解決方案以通信模組為核心,構建了從硬件適配到云端服務的全鏈路能力。其最新發(fā)布的RTC實時交互方案,通過火山引擎豆包大模型的深度集成,將端到端語音交互延遲壓縮至2秒以內,相較傳統(tǒng)WebSocket方案效率提升60%。

這一突破源于端側全鏈路音頻算法的優(yōu)化:ANS環(huán)境降噪算法在85分貝背景噪音下仍能保持95%的語音識別準確率,VAD人聲檢測模塊將無效音頻處理能耗降低40%。

在硬件適配層面,移遠提供蜂窩、Wi-Fi、藍牙等多模態(tài)模組組合,其中EC800M-CN Cat.1模組內置大容量存儲與豐富接口,支持-40℃至85℃工業(yè)級工作環(huán)境,已通過迪士尼、孩之寶等國際品牌的嚴苛認證。開發(fā)生態(tài)方面,其QuecPython開發(fā)框架允許客戶在48小時內完成從硬件對接到功能驗證,較傳統(tǒng)C語言開發(fā)效率提升5倍。

廣和通則選擇差異化路徑,聚焦低成本與垂直場景深耕。其Cat.1模組方案通過優(yōu)化基帶算法,在保持10Mbps下行速率的同時,將模組成本控制在15元以內,較同類產品低30%。

這種成本優(yōu)勢源于對高通QCM4490平臺的深度定制:通過關閉冗余通信協(xié)議棧、優(yōu)化DSP指令集,模組的待機功耗降至3mA以下,使玩具在單次充電后可持續(xù)工作72小時。在交互能力上,廣和通創(chuàng)新性地將聲源定位算法與端側輕量化模型結合,實現(xiàn)360°語音喚醒與情緒感知。

其解決方案內置的兒童情緒識別模型,通過分析語音頻譜特征與語義內容,可準確判斷8種基礎情緒狀態(tài),并觸發(fā)相應的視覺反饋(如LED表情變化)與語音響應。這種“感知到響應”閉環(huán)的構建,使玩具從被動應答升級為主動關懷。

AI玩具模組技術的差異化競爭與挑戰(zhàn)

目前兩家廠商的技術路線差異,本質上是市場定位的鏡像反映。移遠通信采取“廣域覆蓋+生態(tài)協(xié)同”策略,其模組兼容主流大模型平臺,客戶可自由選擇豆包、DeepSeek或ChatGPT進行功能定制。

并通過QuecThing SDK實現(xiàn)設備快速接入,支持公版App、小程序及定制面板開發(fā),提供OTA升級、故障預警等運維功能。內置收費管理平臺,支持渠道分潤、用戶行為分析,幫助廠商構建硬件+服務+訂閱盈利模式。

這種開放性在高端教育機器人領域尤為突出,可以幫助客戶將硬件成本控制在較低的水平。并且移遠提供的物聯(lián)網(wǎng)平臺更構建了完整的商業(yè)閉環(huán),從設備管理、OTA升級到訂閱制收費,幫助廠商在6個月內完成產品迭代周期。

廣和通的Cat.1方案在50-100元價位段玩具市場占據(jù)優(yōu)勢。通過與豆包大模型的聯(lián)合調優(yōu),無需外接MCU,直接實現(xiàn)語音識別(喚醒詞識別率>95%)、圖像傳輸及機器學習推理,支持兒童情緒感知與自適應反饋。

在產品設計上,廣和通推出“即插即用”模組方案:將通信、語音處理、電源管理等功能集成至12mm×16mm的QFN封裝內,客戶僅需連接麥克風與揚聲器即可實現(xiàn)基礎AI功能,這種模塊化設計使玩具廠商的開發(fā)成本降低60%。未來計劃2025Q3推出支持1080P視頻傳輸?shù)闹悄苣=M,拓展遠程親子互動場景。

同時,模組廠商的競爭已超越硬件本身,轉向“芯片+算法+服務”的生態(tài)整合。移遠通信與火山引擎共建的AI玩具開發(fā)者平臺,提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓練到場景落地的完整工具鏈。其端云協(xié)同架構將70%的本地計算壓力卸載至云端,使玩具在本地僅保留核心交互功能,模組成本得以壓縮至行業(yè)最低水平。

廣和通則構建了“硬件+內容+服務”的垂直生態(tài)。其AI玩具解決方案內置的內容管理平臺,已接入超過5000小時的兒童教育資源,并與洪恩教育等機構達成內容授權合作。通過分析用戶交互數(shù)據(jù),平臺可動態(tài)推薦適齡內容,如針對3-5歲兒童推送兒歌與簡單編程游戲,對6-8歲用戶則提供科學實驗模擬與數(shù)學謎題。為了保護數(shù)據(jù)隱私,廣和通在模組中集成TEE可信執(zhí)行環(huán)境,確保兒童生物特征數(shù)據(jù)本地化處理。

當前AI玩具正經歷從“功能疊加”到“場景重構”的轉折。移遠通信與廣和通的技術路線差異,預示著市場將走向雙軌并行:高端產品通過多模態(tài)交互與情感計算構建壁壘,大眾市場則依托低成本模組實現(xiàn)普惠普及。

當然,目前一些技術上的挑戰(zhàn)仍然存在,例如端側大模型的算力限制導致交互深度不足,多設備協(xié)同的穩(wěn)定性仍需提升。但可以預見,隨著通信模組制程的持續(xù)優(yōu)化,以及聯(lián)邦學習等隱私計算技術的應用,AI玩具將在安全性與智能化之間找到更好平衡點。

小結

AI玩具正從概念走向規(guī)模化落地,其核心驅動力來自通信模組的技術突破與生態(tài)協(xié)同。技術層面,端側大模型的蒸餾技術突破,使玩具本地算力需求降低70%,推動硬件成本下探至百元區(qū)間。生態(tài)層面,模組廠商與豆包、火山引擎等平臺合作,構建硬件+算法+內容閉環(huán),縮短開發(fā)周期至48小時。然而,行業(yè)仍面臨數(shù)據(jù)隱私、內容合規(guī)及供應鏈標準化挑戰(zhàn)。未來,隨著4nm工藝模組量產與聯(lián)邦學習技術應用,AI玩具將實現(xiàn)更安全的本地化推理。


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