火山方舟：2025年AI硬件解决方案白皮书

全流程落地指南 前言 AI，是继移动互联网之后的又一次历史性机遇 除了电脑和手机屏幕 ，AI 带来的变革，也将发生在那些最贴近生活的设备中⸺从家庭摄像头、智能音箱，到耳机、眼镜、学习机、打印机 ...... 让 AI 能力触手可及，将是 IoT 与轻量级硬件的巨大机遇。 过去， 智能硬件的进化更多停留在“连接”与“功能”层面⸺设备能联网、能语音控制， 却无法真正理解用户。而大模型能为硬件注入“理解力”和“生成力”，让设备可以用自然语言沟通、理解语境、主动学习。这不仅是功能的增强，更是交互范式的革命。 火山方舟依托字节跳动在大模型与实时通信领域的技术积累，构建了“端到端 AI 硬件解决方案”，为硬件厂商提供可落地、可扩展、可演进的智能能力。 本白皮书将系统阐述 大模型时代 AI 硬件的趋势与机会火山方舟的 AI 硬件解决方案实际落地路径与案例以及未来愿景目标是帮助产业伙伴“低成本接入 AI、高效率实现智能”，共同推动 AI 硬件生态的繁荣。 PERFACE 目录 CONTENT 01大模型时代的浪潮：从“智能硬件”到“AI 硬件”的跃迁 1.1产业变局：新机遇与新挑战011.2未来已来：抢占先机02 02如何打造一款 AI 硬件 2.1 打造 AI 硬件的四个关键环节2.2 火山方舟 AI 硬件一体化解决方案0305 03落地案例 3.1 AI 陪伴：ToyCity19 3.2 AI 拍学机器人：奥嘟比20 3.3 AI 耳机：绿联科技 & 机乐堂21 3.4 AI 教育机：小兢科技22 3.5 AI 大屏：创维酷开23 3.6 AI 智能锁：德施曼24 3.7 微控制器与 AI 套件：英飞凌25 04开放架构，共建产业生态26 05结语27 大模型时代的浪潮：从“智能硬件”到“AI硬件”的跃迁 1.1 产业变局：新机遇与新挑战 未来一到两年内，IoT 产业的参与者将共同见证一次深刻的重构：硬件的消费属性正在改变，产品不再只是功能的集合，而是 AI 服务的载体。 硬件的消费属性发生变化 ( 产品被重新定义、产品价值被重新塑造 ) 过去，一个售价 ��� ～ ��� 元的家用摄像头，只是负责拍摄与监控；而当它被赋予 AI 能力之后，它能识别孩子是否被妥善照看，能在用户寻找手机或眼镜时主动提示，甚至能自动生成生活影像与回忆短片。此时，它不再只是一个摄像头，而是一个家庭助理、生活伴侣与智能管家。 行业的边界被逐渐消融，应用的隔阂变得模糊 凭借 AI 的通用性和相对较低的软件研发成本，IoT 硬件有机会进入更多原本难以进入的领域和行业，形成“硬件 + AI 服务”的新生态。 一个台灯，可能成为“拍题解题”的学习助手一台错题打印机，或许能在打印题目的同时输出解题思路与正确答案 1.2 未来已来：抢占先机 大模型时代，每一个硬件都将拥有被重新定义的可能。当前，越来越多的设备正在从“被控制的工具”变成“可交流的伙伴”，关键是如何在场景中抢占先机。 不过，重塑产品形象和价值体系是一个长期过程，厂商需在创新、成本、市场和用户习惯之间取得平衡。IoT 硬件的参与者们，也面临这些挑战： 信号采集与预处理的能力将很大程度上影响 AI 效果：AI 效果取决于数据质量，视觉清晰度、帧率、语音采样率等直接影响识别精度；端侧还需完成抽帧、活动识别、隐私画面预处理等。 硬件网络连通性与电池续航的要求：设备需在弱网和低功耗环境下保持稳定连接，以保证智能体验的一致性。 此外， 如何解决端云通信、模型调用与硬件适配门槛高的问题？如何统一语音、视觉、智能体能力？中小厂商又该如何搭建起全链路？ 这正是火山方舟推出 AI 硬件解决方案的初衷⸺持续为硬件的参与者们提供可落地、可扩展、可演进的智能能力，帮助伙伴“更快落地、更轻接入、更好体验” 如何打造一款AI硬件 2.1 打造 AI 硬件的四个关键环节 要让设备真正“懂用户、会思考”，AI 硬件的实现过程远不止在终端上“装个模型”那么简单。它是一条贯穿端、边、云的完整链路⸺从信号采集、实时传输到云端推理，每一步都决定了体验的智能程度与流畅度。 火山方舟推出AI 硬件一体化解决方案，以“端到端智能闭环”为核心框架，帮助硬件厂商快速实现从设备感知到智能交互的全流程落地。 一款 AI 硬件的实现通常要经历四个环节： AIoT 终端：从“感知”开始 涵盖多种形态，如 AI 陪伴玩具、智能穿戴设备（眼镜、耳机等）、AI 教育工具（学习机、拍学机等）、智能家居（摄像头、门锁等） 芯片与终端模组：数据采集处理 芯片作为算力核心，提供 AI 推理、数据处理的基础算力，支撑语音识别、图像解析等算法；终端模组通过麦克风、摄像头采集语音 / 视觉数据，借助连接模组搭建通路，再经语音唤醒（VAD）、音频增强（�A）等处理，同时完成安全检测、隐私处理，为上云打基础。两者协同让设备“能算、能感知、能处理” 终端软件层：数据传输上云 借助嵌入式 AI 引擎或者实时对话式 AI ，让不同类型的设备都能轻量、高效地将数据传输至云端，从而获得大模型的智能能力 应用层：AI 的“大脑”与交互落地 底层由云服务器、对象存储等基础云服务提供支撑核心依托豆包大模型家族实现文本、语音、视频等 AI 能力在此之上，火山方舟大模型服务平台提供语音识别、语音合成、扣子低代码 Agent 开发平台、模型精调等全链路工具助力智能 Agent 开发与服务最终通过智能体编排服务整合各类能力，再经终端扬声器、显示屏等输出语音、画面，形成完整交互闭环 2.2 火山方舟 AI 硬件一体化解决方案 设备要让大模型发挥作用，必须先将感知到的语音或图像数据稳定、高效地传输至云端。核心问题是： 设备如何与大模型通信？ 如何把语音、理解、生成能力集成进一个实际可用的产品？ 为满足不同硬件形态和场景的通信需求，火山方舟在统一的技术架构下，本白皮书提供了两种经过充分验证的上云路径：一是基于 WebSocket 协议的“嵌入式 AI 引擎”方案，二是基于 WebRTC 技术的实时对话式 AI”方案 两者都已深度集成在火山方舟 AI 硬件一体化解决方案中，开发者可根据设备形态、网络环境及交互特性灵活使用。在这两条路径的支撑下，AI 硬件能够以稳定、低延迟的方式连接云端智能，实现从语音输入到智能响应的完整闭环。 2.2.1 嵌入式 AI 引擎：轻量上云，深度智能 什么是嵌入式 AI 引擎 嵌入式 AI 引擎是一套端、边、云一体的 AI 基础设施，它把设备端（比如智能音箱、耳机等硬件本身）、边缘端（手机、耳机仓等）和云端的能力结合起来，开箱即用，能适配很多场景。 设备端立足主流芯片与操作系统（RTOS/Linux/Android/iOS/ 开源鸿蒙等），提供含硬件多模态、连接、安全组件的 SDK，提供深度优化的原生 AI 数据通道和丰富的 AI 能力 边缘端提供 Android，iOS 和 PC 端的 SDK，主要针对基于蓝牙近场类的设备，如眼镜、耳机，该类设备通过边缘端完成端到云的链路连接、鉴权和相关的应用基础能力 云端为硬件提供多模态 AI 服务（专为硬件设计的语音、视觉、表情、动作等 AI 能力集）、专业行业垂类服务（会议、翻译、同传、音乐等）及底层依赖的基础服务（如终端管理、套餐管理、项目管理、运维管理等基础服务） 基于此系统客户可以高效实现终端设备的 AI 化，得到高性能，低开销，全功能的 AI 体验，大大实现产品增值。 嵌入式 AI 引擎的优势 嵌入式 AI 引擎以“轻量、高效、完备”为核心理念，通过端云一体化架构，让各类设备在有限算力条件下，也能轻松获得语音、视觉、情绪等多模态智能能力。 其体系化优势主要体现在以下四个方面： 典型场景 嵌入式 AI 引擎不像传统方案那样依赖云端响应，而是在端侧具备实时理解、自然对话与情绪感知的能力，让设备真正“听得懂、答得快、有温度”，正在成为音频类硬件智能化的核心驱动力。 它尤其适合耳机、玩具、教育终端等对语音响应速度、交互自然度、资源占用要求极高的场景，让设备从“指令执行”进化为“智能陪伴”。 耳机 （蓝牙连接） 解决方案 火山方舟提供面向智能耳机的嵌入式 AI 引擎解决方案，支持 AI 对话、同声传译、会议录音转写等多模态功能，通过整合云端大语言模型与耳机产品，帮助厂商快速构建具备自然语言理解和实时语音处理能力的智能耳机产品。 系统架构 方案整体由设备端 SDK、边缘端（手机）SDK 与云端服务构成： 服务接入方式：可通过火山方舟控制台申请接入（需企业账户）（联系方式见文末）。 根据产品形态与芯片能力不同，方案支持两种蓝牙连接方式： ( 两种连接方式共用同一 APP SDK，云端服务无差异，开发者可根据芯片能力灵活选择 ) 推荐硬件配置 耳机设备的音频参数因芯片而异，下表为推荐经典值。 AI 玩具（Wi-Fi 连接）解决方案 火山方舟提供面向智能玩具的嵌入式 AI 引擎解决方案，支持语音与视觉双模态交互，帮助厂商快速构建具备理解力、表达力与情绪反馈能力的 AI 玩具，实现从“被动响应”到“主动陪伴”的体验升级。 服务接入 可通过火山方舟控制台申请接入（需企业账户）（联系方式请见文末）。 硬件要求与依赖 语音 AI 系统要求： 2.2.2 实时对话式 AI：实时互动，多维智能 什么是实时对话式 AI “实时对话式 AI”硬件方案，提供以“硬件 + 智能体”为核心的一站式智能硬件开发平台，整合物联网设备管理能力、大模型 / 语音技术等智能体编排能力以及基于火山引擎 RTC 的智能音视频处理和全球超低延时传输能力，提供更轻量、更易管理、更优体验、更具扩展性的智能硬件方案，使硬件可以实现“听、看、懂、说”能力，与用户流畅“对话”。 在端侧，和全球主流 Wi-Fi/ 蜂窝 /ISP 芯片厂商深度合作，整合芯片先进的音视频处理能力，包括语音唤醒、音频采集和 �A（自动增益控制、噪声抑制、回声消除）、视频采集和处理等，保证音视频输入的清晰度和传输的流畅度。 在云侧，深度整合大模型、语音识别、语音合成以及自研音视频处理算法等人工智能技术，支持联网 / AI音乐 / 知识库等内置接入工具，同时提供 Function Calling、MCP 扩展支持，使得硬件设备能够提供个性化服务和智能决策，满足用户的深层次需求。 对于有出海需求的硬件厂商，火山引擎 RTC 凭借自建 + 公有云混合网络架构，在全球部署 ���� +边缘接入节点，覆盖 ���� + 中小运营商，通过全球化基础设施布局，可实现就近最优接入，为其提供稳定、可靠的“第一公里”连接体验，助力硬件产品在全球市场的流畅交互。 实时对话式 AI 的优势 进阶能力 视觉理解能力 MCP 能力 Function Calling 在 实 时 对 话 式 AI 场 景 下，通 过Function Calling 可使大模型识别用户对话中的特定需求，并调用外部函数实现天气查询、数学计算等功能。 除了语音互动外，火山引擎可以为厂商接入视觉理解模型，使 AI 智能体能够理解实时视频画面或指定外部图片，从而实现感知环境、理解真人行为、图像问答等视觉交互。 支持通过 MCP 标准协议接入三方MCP 生态服务，同时在设备端基于local MCP 能力进行设备功能注册以及设备控制的全链路打通。 比如：用户说“ 请帮我把卧室灯关一下 ”，AI 智能体会通过 FC 识别出卧室灯关闭的命令，并通过调用物联网的 API 来执行指令。 降低对话延迟 实时字幕（对话记录） 接入记忆库（长期记忆） 在实时对话式 AI 场景中，流畅、低延迟的对话是用户体验的关键。如果智能体回复存在较高的延时，火山引擎能够为厂商提供多种解决方案优化响应耗时。 厂商可以通过字幕功能，实时接收真人用户和智能体语音对话相应的文本内容，可用于应用终端实时显示字