端侧AI 中国制造商将改写低成本模块的全球玩具市场规则

电子爱好者网报道(文章 / 黄山明）在 AI 在消费电子的浪潮中，技术深度渗透，AI 玩具正在从简单的娱乐工具演变为智能终端，结合情感交互、教育援助和场景服务。这一变化背后，通信模块制造商的技术突破成为关键驱动力。

市场爆发和技术重构的多重机遇

全球 AI 预计玩具市场的规模将会增加 2033 年突破 600 1亿美元，中国作为核心增长极，2025年 预计年度市场规模将超过 300 亿元。这次爆发源于三重推动力：一是 Z 世代父母对儿童教育产品的智能化需求激增，其次是人口老龄化对陪伴智能产品的硬性需求，第三是生成式。 AI 技术突破带来的互动革命。

虽然传统玩具制造商对产品设计和渠道运营有着深刻的理解， AI 能力整合面临三大问题:端计算率部署成本高，多模式交互开发进度长，云依赖导致响应延迟。如何解决这些问题，模块制造商给出了解决方案。

例如移远通信 AI 以通信模块为核心的玩具解决方案，构建了从硬件适应到云服务的全链路能力。它最新发布的 RTC 实时交互方案，通过火山发动机豆包大模型的深度集成，将端到端的语音交互延迟压缩到端 2 与传统相比，秒内 WebSocket 提高方案效率 60%。

这个突破源于端侧全链路音频算法的改进：ANS 环境降噪算法在 85 在分贝背景噪声下仍然可以保持保持 95% 语音识别的准确性，VAD 声音检测模块减少了无效音频处理的能耗 40%。

就硬件适配而言，移远提供蜂窝，Wi-Fi、多模态模组组合，如蓝牙， EC800M-CN Cat.1 支持模块内置大容量存储和丰富接口， -40 ℃至 85 C工业级工作环境，已经通过了迪士尼、儿童之宝等国际品牌的严格认证。发展生态学方面，它 QuecPython 开发框架允许用户存在 48 与传统相比，从硬件对接到功能验证在一小时内完成， C 提高语言开发效率 5 倍。

广和通则选择多元化路径，以低成本和垂直场景为重点。 Cat.1 模块化方案通过优化基带算法来保证。 10Mbps 在下行速度的同时，控制模块成本。 15 与同类产品相比，元以内的产品更低 30%。

这一成本优势源于高通 QCM4490 平台深度定制:关闭冗余通信协议栈，提升平台 DSP 指令集，模块的待机功耗降至 3mA 下面，让玩具在一次充电后继续工作。 72 小时。在交互能力方面，广和通创新性地将声源定位算法与端侧轻量化模型相结合，实现 360 ° 声音唤醒和情感感知。

通过对语音频带特征和语义内容的分析，可以准确判断其解决方案内置的儿童情感识别模型。 8 种植基本情绪状态，并触发相应的视觉反馈(例如 LED 表情变化)和语音响应。这一“感知反应”闭环的构建，使得玩具从被动反应升级为主动关怀。

AI 差异化竞争和玩具模块技术的挑战

目前两家厂商的技术路线差异，本质上是市场定位的镜像体现。移远通信采用“广域覆盖” “生态协作”战略，其模块适用于主流大模型平台，顾客可以自由选择豆包，DeepSeek 或 ChatGPT 定制功能。

并通过 QuecThing SDK 支持公版，实现设备快速接入。 App、开发小程序和定制面板，提供 OTA 运维功能，如升级、故障预警等。内置收费管理平台，支持渠道佣金分析和用户行为分析，帮助厂商构建硬件 服务 订阅盈利模式。

这种开放性在高端教育机器人领域尤为明显，可以帮助客户将硬件成本保持在较低水平。此外，移远提供的物联网平台构建了从设备管理、OTA 升级为订阅收费，协助制造商 6 商品迭代周期在几个月内进行。

广和通的 Cat.1 方案在 50-100 玩具市场在元价位段有优势。通过与豆包大模型的联合调优，无需外置。 MCU，语音识别(唤醒词准确率>95%)的直接实现、支持儿童情感感知和自适应反馈的图像传输和机器学习推理。

在产品设计方面，广和通推出了“即插即用”模块方案:将通信、语音处理、电源管理等功能集成为一体。 12mm × 16mm 的 QFN 在包装内，顾客只需连接麦克风和扬声器即可实现基础。 AI 功能，这种模块化使得玩具制造商的开发成本降低 60%。未来计划 2025Q3 推出支持 1080P 智能模块传输视频，扩展远程亲子互动场景。

与此同时，模块制造商的竞争已经超越了硬件本身，转变为“芯片” 算法 生态整合服务。移远通信与火山引擎共建 AI 玩具开发者平台提供完整的工具链，从数据标记、模型训练到场景落地。其端云协同架构将 70% 本地计算压力卸载到云端，使得玩具只保留了本地的核心交互功能，模块化成本可以降低到行业的最低水平。

广和通则构建了“硬件” 内容 “垂直生态服务”。其 AI 内置玩具解决方案内置的内容管理平台，已经接入超过的内容管理平台 5000 小时儿童教学资源，并与洪恩教育等机构达成内容授权合作。通过对用户交互数据的分析，平台可以动态推荐适龄内容，例如 3-5 年幼的儿童推送儿歌和简单的编程游戏 6-8 年长的顾客提供科学的实验模拟和数学谜题。为保护数据隐私，广和通集成模块 TEE 实施环境可靠，保证儿童生物特征数据的本地化处理。

当前 AI 玩具正在经历从“功能叠加”到“场景重构”的转折点。移动通信与广和通的技术路线差异意味着市场将走向双轨并行:高端品牌通过多模式交互和情感计算构建堡垒，而大众市场依靠低成本模块实现普遍普及。

当然，目前仍然存在一些技术挑战。比如端侧大模型的算率限制导致交互深度不足，多设备协同的稳定性还需要提高。但可以预见，随着通信模块流程的不断优化和联邦学习等隐私计算技术的应用，AI 玩具可以在安全和智能之间找到更好的平衡。

总结

AI 从概念到大规模落地，玩具的核心驱动力来自于通信模块的技术突破和生态协同。在技术层面，端侧大模型蒸馏技术的突破，减少了玩具本地计算能力的需求 70%，将硬件成本推低到100元区间。在生态方面，模块制造商与豆包、火山引擎等平台合作，构建硬件 算法 内容闭环，缩短开发进度 48 小时。但是，行业仍然面临着数据隐私、内容合规和供应链标准化的挑战。将来，随着 4nm 工艺模块量产与联邦学习技术应用，AI 玩具可以实现更安全的本土化推理。

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