電子愛好者網(wǎng)報道(文章 / 黃山明）在 AI 在消費(fèi)電子的浪潮中，技術(shù)深度滲透，AI 玩具正在從簡單的娛樂工具演變?yōu)橹悄芙K端，結(jié)合情感交互、教育援助和場景服務(wù)。這一變化背后，通信模塊制造商的技術(shù)突破成為關(guān)鍵驅(qū)動力。

市場爆發(fā)和技術(shù)重構(gòu)的多重機(jī)遇

全球 AI 預(yù)計玩具市場的規(guī)模將會增加 2033 年突破 600 1億美元，中國作為核心增長極，2025年 預(yù)計年度市場規(guī)模將超過 300 億元。這次爆發(fā)源于三重推動力：一是 Z 世代父母對兒童教育產(chǎn)品的智能化需求激增，其次是人口老齡化對陪伴智能產(chǎn)品的硬性需求，第三是生成式。 AI 技術(shù)突破帶來的互動革命。

雖然傳統(tǒng)玩具制造商對產(chǎn)品設(shè)計和渠道運(yùn)營有著深刻的理解， AI 能力整合面臨三大問題:端計算率部署成本高，多模式交互開發(fā)進(jìn)度長，云依賴導(dǎo)致響應(yīng)延遲。如何解決這些問題，模塊制造商給出了解決方案。

例如移遠(yuǎn)通信 AI 以通信模塊為核心的玩具解決方案，構(gòu)建了從硬件適應(yīng)到云服務(wù)的全鏈路能力。它最新發(fā)布的 RTC 實(shí)時交互方案，通過火山發(fā)動機(jī)豆包大模型的深度集成，將端到端的語音交互延遲壓縮到端 2 與傳統(tǒng)相比，秒內(nèi) WebSocket 提高方案效率 60%。

這個突破源于端側(cè)全鏈路音頻算法的改進(jìn)：ANS 環(huán)境降噪算法在 85 在分貝背景噪聲下仍然可以保持保持 95% 語音識別的準(zhǔn)確性，VAD 聲音檢測模塊減少了無效音頻處理的能耗 40%。

就硬件適配而言，移遠(yuǎn)提供蜂窩，Wi-Fi、多模態(tài)模組組合，如藍(lán)牙， EC800M-CN Cat.1 支持模塊內(nèi)置大容量存儲和豐富接口， -40 ℃至 85 C工業(yè)級工作環(huán)境，已經(jīng)通過了迪士尼、兒童之寶等國際品牌的嚴(yán)格認(rèn)證。發(fā)展生態(tài)學(xué)方面，它 QuecPython 開發(fā)框架允許用戶存在 48 與傳統(tǒng)相比，從硬件對接到功能驗(yàn)證在一小時內(nèi)完成， C 提高語言開發(fā)效率 5 倍。

廣和通則選擇多元化路徑，以低成本和垂直場景為重點(diǎn)。 Cat.1 模塊化方案通過優(yōu)化基帶算法來保證。 10Mbps 在下行速度的同時，控制模塊成本。 15 與同類產(chǎn)品相比，元以內(nèi)的產(chǎn)品更低 30%。

這一成本優(yōu)勢源于高通 QCM4490 平臺深度定制:關(guān)閉冗余通信協(xié)議棧，提升平臺 DSP 指令集，模塊的待機(jī)功耗降至 3mA 下面，讓玩具在一次充電后繼續(xù)工作。 72 小時。在交互能力方面，廣和通創(chuàng)新性地將聲源定位算法與端側(cè)輕量化模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn) 360 ° 聲音喚醒和情感感知。

通過對語音頻帶特征和語義內(nèi)容的分析，可以準(zhǔn)確判斷其解決方案內(nèi)置的兒童情感識別模型。 8 種植基本情緒狀態(tài)，并觸發(fā)相應(yīng)的視覺反饋(例如 LED 表情變化)和語音響應(yīng)。這一“感知反應(yīng)”閉環(huán)的構(gòu)建，使得玩具從被動反應(yīng)升級為主動關(guān)懷。

AI 差異化競爭和玩具模塊技術(shù)的挑戰(zhàn)

目前兩家廠商的技術(shù)路線差異，本質(zhì)上是市場定位的鏡像體現(xiàn)。移遠(yuǎn)通信采用“廣域覆蓋” “生態(tài)協(xié)作”戰(zhàn)略，其模塊適用于主流大模型平臺，顧客可以自由選擇豆包，DeepSeek 或 ChatGPT 定制功能。

并通過 QuecThing SDK 支持公版，實(shí)現(xiàn)設(shè)備快速接入。 App、開發(fā)小程序和定制面板，提供 OTA 運(yùn)維功能，如升級、故障預(yù)警等。內(nèi)置收費(fèi)管理平臺，支持渠道傭金分析和用戶行為分析，幫助廠商構(gòu)建硬件 服務(wù) 訂閱盈利模式。

這種開放性在高端教育機(jī)器人領(lǐng)域尤為明顯，可以幫助客戶將硬件成本保持在較低水平。此外，移遠(yuǎn)提供的物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建了從設(shè)備管理、OTA 升級為訂閱收費(fèi)，協(xié)助制造商 6 商品迭代周期在幾個月內(nèi)進(jìn)行。

廣和通的 Cat.1 方案在 50-100 玩具市場在元價位段有優(yōu)勢。通過與豆包大模型的聯(lián)合調(diào)優(yōu)，無需外置。 MCU，語音識別(喚醒詞準(zhǔn)確率>95%)的直接實(shí)現(xiàn)、支持兒童情感感知和自適應(yīng)反饋的圖像傳輸和機(jī)器學(xué)習(xí)推理。

在產(chǎn)品設(shè)計方面，廣和通推出了“即插即用”模塊方案:將通信、語音處理、電源管理等功能集成為一體。 12mm × 16mm 的 QFN 在包裝內(nèi)，顧客只需連接麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器即可實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。 AI 功能，這種模塊化使得玩具制造商的開發(fā)成本降低 60%。未來計劃 2025Q3 推出支持 1080P 智能模塊傳輸視頻，擴(kuò)展遠(yuǎn)程親子互動場景。

與此同時，模塊制造商的競爭已經(jīng)超越了硬件本身，轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶酒? 算法 生態(tài)整合服務(wù)。移遠(yuǎn)通信與火山引擎共建 AI 玩具開發(fā)者平臺提供完整的工具鏈，從數(shù)據(jù)標(biāo)記、模型訓(xùn)練到場景落地。其端云協(xié)同架構(gòu)將 70% 本地計算壓力卸載到云端，使得玩具只保留了本地的核心交互功能，模塊化成本可以降低到行業(yè)的最低水平。

廣和通則構(gòu)建了“硬件” 內(nèi)容 “垂直生態(tài)服務(wù)”。其 AI 內(nèi)置玩具解決方案內(nèi)置的內(nèi)容管理平臺，已經(jīng)接入超過的內(nèi)容管理平臺 5000 小時兒童教學(xué)資源，并與洪恩教育等機(jī)構(gòu)達(dá)成內(nèi)容授權(quán)合作。通過對用戶交互數(shù)據(jù)的分析，平臺可以動態(tài)推薦適齡內(nèi)容，例如 3-5 年幼的兒童推送兒歌和簡單的編程游戲 6-8 年長的顧客提供科學(xué)的實(shí)驗(yàn)?zāi)M和數(shù)學(xué)謎題。為保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，廣和通集成模塊 TEE 實(shí)施環(huán)境可靠，保證兒童生物特征數(shù)據(jù)的本地化處理。

當(dāng)前 AI 玩具正在經(jīng)歷從“功能疊加”到“場景重構(gòu)”的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。移動通信與廣和通的技術(shù)路線差異意味著市場將走向雙軌并行:高端品牌通過多模式交互和情感計算構(gòu)建堡壘，而大眾市場依靠低成本模塊實(shí)現(xiàn)普遍普及。

當(dāng)然，目前仍然存在一些技術(shù)挑戰(zhàn)。比如端側(cè)大模型的算率限制導(dǎo)致交互深度不足，多設(shè)備協(xié)同的穩(wěn)定性還需要提高。但可以預(yù)見，隨著通信模塊流程的不斷優(yōu)化和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私計算技術(shù)的應(yīng)用，AI 玩具可以在安全和智能之間找到更好的平衡。

總結(jié)

AI 從概念到大規(guī)模落地，玩具的核心驅(qū)動力來自于通信模塊的技術(shù)突破和生態(tài)協(xié)同。在技術(shù)層面，端側(cè)大模型蒸餾技術(shù)的突破，減少了玩具本地計算能力的需求 70%，將硬件成本推低到100元區(qū)間。在生態(tài)方面，模塊制造商與豆包、火山引擎等平臺合作，構(gòu)建硬件 算法 內(nèi)容閉環(huán)，縮短開發(fā)進(jìn)度 48 小時。但是，行業(yè)仍然面臨著數(shù)據(jù)隱私、內(nèi)容合規(guī)和供應(yīng)鏈標(biāo)準(zhǔn)化的挑戰(zhàn)。將來，隨著 4nm 工藝模塊量產(chǎn)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用，AI 玩具可以實(shí)現(xiàn)更安全的本土化推理。

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