2026 年 AI 硬件市场迎来产品爆发期，Microduck 机器鸭、戴森 CameraJet AI 牙刷成为现象级爆款产品，重新定义消费级 AI 硬件的产品逻辑。两款爆品背后共同的底层支撑，就是端侧 AI 芯片，在设备本地完成感知、推理、决策，并实现低时延，兼顾功耗、成本、体积约束。但大量硬件团队仍面临痛点，芯片算力与功耗平衡难、模型适配调优门槛高、软硬协同调试周期长、开源方案与量产落地脱节，很多 Demo 级产品难以走向真正爆品。

9月18日，由华秋智联倾力打造的产业直播栏目《芯灵硬见》，聚焦“端侧AI芯片涌动，加速从Demo到爆品”这一主题，邀请行业专家星宸科技生态市场负责人胡东焕、博通集成硬件FAE李双龙，以及品声科技AI眼镜事业部负责人尹小红，从芯片算力、软硬件方案、工具链、产品量产、成本控制多维度拆解，爆款AI硬件到底需要什么样的端侧能力，如何打通从技术原型到市场化爆品的全链路。本次直播热度高涨，直播间在线人数刷新记录，工程师们互动提问踊跃，收获行业广泛认可。

星宸科技胡东焕：端侧AI感算协同，全力加速Comake Pi系列开发板与开发者生态

星宸科技生态市场负责人胡东焕深度拆解感算协同技术架构、量产开发方案与全链路生态体系，为广大电子工程师提供实战性技术参考。

端侧AI市场增长势头迅猛，预计2029年全球视觉AI SoC出货量将达9.54亿颗。作为行业龙头，星宸科技芯片累计出货超10亿颗，2026年上半年营收达26.2-27.2亿元，同比增幅86.74%-93.86%。胡东焕表示，端侧AI已告别单纯算力比拼，迈入感算协同增效新阶段，传感器选型难、软硬件协同低效、功耗性能失衡、原型量产壁垒高，是制约产品落地的四大核心难题。

针对行业痛点，星辰科技打造“感知+计算+连接”全栈技术体系，感知层、处理层、计算层、连接层四大引擎硬件级协同，数据零拷贝、低延迟、低功耗。

相较于传统端侧AI串行处理方案，星宸科技最大核心优势为硬件协同与数据零拷贝技术。胡东焕介绍，传统方案各模块独立运行，数据层层拷贝导致延迟高、功耗高、性能损耗大。公司针对性优化ISP与NPU核心模块，传感器采集的数据经ISP处理后可直接进入NPU推理，省去DDR搬运，延迟降低超50%，减少数据搬运和CPU调度开销，功耗降低达30%，AI推理完全卸载到NPU，CPU处理零占用。从而大幅降低设备延迟与功耗，提升整体运行效能。

基于自研开发板，星宸科技形成标准化端侧AI系统设计方法论。在传感器层面，依托安防领域积累，适配主流器件，针对性选用低功耗、小封装型号适配便携电池类产品。算力层面实现精细化分配，自研NPU承载70%AI推理算力，CPU负责调度与应用逻辑，ISP、DSP分担音视频加速任务。同时团队摒弃参数堆砌思路，优选硬件友好型轻量化模型，搭配全方位功耗优化策略，精准适配各类轻量化端侧AI产品落地。

硬件层面，Comake Pi系列开发板形成全算力梯度量产矩阵，覆盖轻智能AIoT、智能视觉、视频边缘计算等多场景，未来还将拓展到机器人小脑、大脑等应用，开发板覆盖D1\D2\D3\D6\D8等，可满足不同开发者的落地需求。

同时搭建一站式Comake开发者生态，整合开发工具、技术文档、社区交流、案例资讯等能力，汇聚超1.2万名开发者。依托上下游产业联动，例如星宸科技联合华秋智联等合作伙伴，打通从技术研发、开发调试到批量量产的全链路服务。全产业链生态布局，加速客户产品落地。

博通集成李双龙：从AI玩具到具身智能，无线SoC全面AI进化

直播中，博通集成硬件FAE李双龙带来的主题分享，围绕AIoT产业迭代痛点，深度解读BK7258、BK7259两大端侧AI芯片方案，清晰展示设备从云端联网、端侧轻量化交互到高阶具身智能的完整进化路径，为AI硬件量产落地提供成熟解决方案。

李双龙表示，传统纯云端AIoT架构存在延迟过高、隐私泄露风险、运维成本高昂三大痛点，难以适配当下智能硬件规模化落地需求，行业由此加速转向“端侧推理+云端迭代”的协同模式。针对产业不同层级开发需求，博通集成打造梯度化芯片矩阵，精准覆盖入门级轻量化设备与高阶智能硬件场景。

其中，BK7258主打超低功耗、低成本端侧智能，搭载WiFi 6+蓝牙5.4双模，无需额外射频电路，大幅精简硬件BOM。凭借极致功耗优化，设备可实现超长待机续航，依托强劲MCU算力支撑轻量化AI推理，可完成语音唤醒、图像分类等功能，成功落地智能门锁、AI潮玩等场景，已赋能珞博芙崽、华为憨憨、优必选优仔等多款爆款产品，配套开发套件可助力开发者单日跑通产品Demo。

升级款BK7259定位高阶具身智能，搭载专用NPU算力，支持多内核并行运算，兼顾高性能与低功耗。芯片兼容多类无线协议，配备全品类外设接口，配套专属开发套件与零代码UI工具，提供海量可复用开发组件，可实现人脸追踪、手势识别、空间感知、运动控制等复杂功能，已落地桌面机器人、AI教育机器人等标杆产品。

该芯片搭载Arm Cotex M52、M55内核与ARM Ethos-U65 NPU，具备0.3TOPS AI算力，支持CPU、GPU、NPU并行运算，可稳定实现实时跟踪、自然语言处理等实时端侧任务。功耗表现亮眼，深度睡眠电流仅2微安，大幅提升设备续航。同时芯片存储配置灵活、外设接口齐全，并配套R2统一 AI开发平台与全场景机器人开发套件，提供丰富软件组件与Demo，大幅降低开发门槛。目前BK7259已落地多款智能机器人产品，可广泛适配AI穿戴、智能门禁、IPC摄像头等设备，助力端侧AI实现智能交互升级。

品声科技尹小红：端云协同，AI眼镜的主流落地方案演进

当前AI眼镜赛道热度高涨，但行业普遍存在“热度高、落地难、同质化严重”的问题。品声科技AI眼镜事业部负责人尹小红结合多年整机研发与量产经验，系统拆解AI眼镜产业现状、主流技术路线、工程落地难点及芯片选型策略，为行业规模化落地提供实战参考。

从产业链来看，AI眼镜上游芯片、光学、大模型技术已趋于成熟，下游应用场景持续扩容，而中游系统集成、软硬件适配成为产业最关键、最困难的卡点。AI眼镜依托云端、网络、边缘、终端四层架构协同工作，其中音频、视频、射频三大链路决定整机体验，也是量产核心难点。尤其眼镜体积受限、天线净空小，射频调试难度远高于普通消费设备。

目前行业主流落地方案分为三类：衍射光波导显示方案兼顾亮度与低功耗，但面临参数相互制衡，难以全面极致化的问题；电致变色镜片可实现智能调光，在工程上存在变色一致性、高压干扰和防水量产难题；AI音频眼镜凭借轻量化、贴近日常佩戴、续航稳定的优势，成为现阶段出货量最大、落地最成熟的形态，普遍采用“端侧轻推理+云端大模型”的架构。

针对开发者关注的技术瓶颈，尹小红表示，AI眼镜空间感知存在摄像头基线短、定位易漂移、运动抖动易丢帧、空间锚点持久化难等问题，核心制约来自端侧算力与功耗限制。行业长期存在轻量化、续航、算力的三角矛盾，无法全部兼顾，最优解法是动态算力分层调度：低延迟感知任务留在本地，高算力模型推理上云，厂商需根据产品定位精准取舍。

在芯片选型上，行业已形成高、中、性价比方案，覆盖旗舰、主流、白牌市场。业内无需盲目堆叠高端算力，依托端云协同模式，国产高性价比芯片足以支撑多数消费级产品落地。整体来看，AI眼镜硬件竞争趋于饱和，未来差异化将集中在全链路软件交互、场景适配与系统生态能力。

圆桌论坛：寻找下一款AI智能硬件爆品

 随后的圆桌思辨环节由华秋开源硬件社区资深分析师黄晶晶主持，嘉宾们围绕 “寻找下一款 AI 智能眼镜爆品” 主题，聚焦轻算力端侧 AI 硬件形态、量产工程难点、同质化内卷破局三大核心议题展开深度探讨，分享产业一线观察与实践思考。

 在轻算力端侧 AI 会催生哪些新硬件形态、哪些概念难以成为大众爆品这一议题上，嘉宾们达成共识。胡东焕认为两大方向具备落地潜力：一是 AI 赋能传统小家电，在智能门锁、空气净化器等已有大体量出货基础的产品上叠加 AI 能力，小幅增加成本即可显著提升体验，市场教育成本低；二是桌面陪伴机器人，脱胎于成熟的智能音箱产品，增加运动结构与视觉交互，持续获得市场增量。而通用家庭机器人短期很难成为大众爆品，这类产品要求一机兼顾扫地、做饭等多项家务，受技术、成本限制，距离普通家庭普及尚有很远距离。

李双龙补充认同通用人形机器人落地难度高，高昂价格超出普通家庭消费能力。他提出端侧 AI 感知交互会迎来新变化，未来产品除语音唤醒外，触摸、视觉注视都有望成为新唤醒方式。

尹小红则提出爆品三大判断标准：不改变用户原有使用习惯、单一场景体验做到极致、具备可付费的真实场景价值。她看好 AI 眼镜、AI 录音设备、情感陪伴类 AI 玩具。AI 眼镜凭借穿戴属性，市场增长迅速；AI 录音设备可自动完成会议记录与总结，完美适配轻算力端侧；情感陪伴玩具则契合当下大众情绪需求，保护隐私，具备情感付费潜力。

当话题转向从 Demo 原型走向量产，端侧 AI 硬件容易踩的隐性工程瓶颈时，李双龙指出两大痛点。其一为大规模测试难题，实验室小批量样机测试覆盖场景有限，产品十万级量产投放市场后，各类复杂使用环境下的功能、射频指标验证难度陡增。其二是 EMC 电磁兼容认证，样机阶段可通过飞线等临时手段调试，量产整机外壳、接口改动都会影响电磁性能，认证验证需要大量测试投入。

胡东焕补充，内存峰值带宽、系统稳定性是 Demo 阶段容易忽略的问题，同时量产供应链管控是关键卡点。原型验证完成后，器件选型、PCB 打板、生产落地都存在不确定性，这也是企业选择和华秋智联深度合作的原因，帮助开发者快速完成产品从开发板评估到量产落地。

尹小红则聚焦软件层面，AI 产品的误唤醒率、大批量产品一致性问题，在小样机测试中容易被低估，只有经过多批次试产验证，才能持续优化体验。

面对端侧 AI 硬件方案快速饱和、同质化内卷的行业困境，嘉宾也分享破局思路。尹小红提出，不要内卷硬件，要深耕垂直场景，瞄准用户真实痛点，打造场景标杆，依靠解决特定问题建立产品存活空间。李双龙认为可以通过高集成度软硬件方案优化成本结构，延缓内卷节奏；同时拓宽市场选择，差异化渠道与目标市场，避开红海竞争。

胡东焕强调单纯比拼硬件算力没有意义，用户并不关心算力参数，软硬一体化、深耕细分场景需求才能构建高壁垒。企业要找准自身生态位，不必全链路自研自建，聚焦自身核心能力，联合产业伙伴协同开发，避免全赛道卷入恶性价格竞争。嘉宾一致认为，端侧 AI 硬件的爆品机会不在于颠覆用户习惯，而在于立足成熟硬件载体，用 AI 解决真实痛点，依托场景、体验与产业协同走出同质化困局。