行业技术

Microduck之后：2026-2027年AI硬件行业的五大趋势与我们的答案

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AI Creature Platform：从积木到 AI 生命体 2026 年 9 月 14 日 · 行业观察 · AI 硬件趋势 关键词：AI硬件趋势、具身智能、端侧AI、模块化硬件、AI生命体 Microduck 的横空出世，被业界称为具身智能的“寒武纪时刻”。这只 25 厘米的小鸭子，正在改写 AI 硬件的竞争规则。 趋势已经清晰，关键在于谁能在趋势落地前给出自己的答案。下面是 2026–2027 年 AI 硬件行业的五大趋势，以及 AI Creature Platform 逐一给出的回应。 趋势一：价格平民化 行业趋势：双足机器人从“数万美元”进入“399 美元”时代，价格不再是少数实验室的特权。 我们的答案：AI Creature Platform 让创造 AI 生命体的门槛降到前所未有的低位。 趋势二：开源生态化 行业趋势：软件开源成为行业标配，生态的开放程度决定产品的进化速度。 我们的答案：不仅是软件开源，更是硬件模块开源——Type-C 生态让任何人都能开发新模块。 趋势三：供应链国产化 行业趋势：从芯片到整机，中国供应链在具身智能浪潮中扮演核心角色。 我们的答案：全链条国产供应链，成本可控、交付可靠。 趋势四：端侧 AI 本地化 行业趋势：大模型从云端走向端侧，本地推理正在成为 AI 硬件的入门门槛。 我们的答案：端侧 … 阅读更多

硬件掌权：苹果换帅，AI硬件的十年大戏开场

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2026 年 9 月 9 日 · 行业观察 · 苹果硬件时代的下一个十年 1. 核心判断 事实：苹果新任 CEO 约翰·特努斯是硬件工程师出身（大家口中的”总裁”即 CEO），2026 年 9 月 1 日上任；同期约翰尼·斯鲁吉出任首席硬件官，芯片与硬件工程首次归一个指挥官统管。 方向：苹果把未来押在”端侧 AI + 硬件入口”上——AI 竞争的重心正从云端大模型转向谁能摸到用户手里的硬件。苹果不打云端的参数战，改打自己最擅长的阵地战。 行业：这是 AI 硬件公司近十年最明确的信号灯。端侧 AI 芯片、AI 眼镜、AIoT、传感器、折叠屏供应链都将进入放量窗口，但机会分化严重，只有真正卡住位子的公司能吃到肉。 2. 先看事实：苹果的新掌门，是干什么出身的 2026 年 9 月 1 日，在苹果干了 25 年硬件的工程师约翰·特努斯正式接任 CEO，库克退居执行主席。紧接着，芯片教父斯鲁吉升任首席硬件官。一家四万亿美元市值的公司，把方向盘同时交给了两个工程师——这不是一次普通人事变动，而是苹果给未来十年的 AI 时代下的注。 图 1：折叠屏 iPhone 概念示意 2.1 关键时间节点 时间 事件 2026 年 … 阅读更多

Microduck爆火：AI机器人从实验室走向家庭的拐点？

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近期，由Hugging Face推出的Microduck机器人在全球范围内引发关注，其在24小时内实现超过260万美元销售额，成为AI硬件领域的现象级事件。 这款售价约399美元的小型机器人，具备摄像头、LiDAR传感器以及强化学习能力，用户可以通过训练让其完成不同动作。更重要的是，它采用开源方式，允许开发者持续扩展能力，这一点在当前AI生态中具有重要意义。 为什么Microduck会爆？ 从行业角度来看，其成功并非偶然： 从“工具”到“角色”的转变Microduck并非强调功能效率，而是通过“拟人化角色”提升情感连接。 AI从软件走向物理世界过去AI主要存在于应用与云端，而Microduck代表了“AI实体化”的趋势。 开源生态降低门槛开发者可以通过仿真训练并部署行为，使硬件具备持续进化能力。 行业趋势判断 Microduck的爆火释放了三个重要信号： AI硬件将进入消费级市场，而非局限工业场景 教育与开发者市场将成为第一波规模用户 内容传播（短视频）将成为核心增长引擎 WonderKit的差异化路径 相比单一机器人形态，类似WonderKit这类AI创造套件，提供的是另一种路径： 从“单一AI角色”升级为“AI创造平台” 从“使用AI”升级为“构建AI” 更适合教育与创客场景 这种模式更接近未来AI硬件生态的发展方向，即从设备转向平台。 结论 Microduck不是终点，而是一个起点。 未来AI硬件的竞争，将不再局限于性能或价格，而是围绕： 👉 入口（硬件形态）👉 生态（开发与内容）👉 场景（教育 / 家庭 / 创造） 展开。

不是所有AI产品，都需要一颗高性能ARM芯片

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AI硬件产品立项时，团队经常首先关注芯片性能：算力有多高、能运行多大的模型、支持多少路视频。 但真正开始做产品后会发现，芯片并不是性能越高越好。对于AI陪伴机器人、口语陪伴机、智能潮玩、宠物互动设备和AI电子吧唧来说，合适的芯片，才是产品能够量产和销售的前提。 先确定产品，再选择芯片 一款AI产品应该使用高性能ARM平台，还是采用乐鑫、BK、聆思等AIoT芯片，需要先回答几个问题： 产品是否需要本地运行视觉或语音算法 是否配备屏幕、摄像头和复杂交互界面 AI能力主要运行在设备端还是云端 对功耗、体积和续航有什么要求 目标价格和预计产量是多少 产品是否需要连接智能家居或第三方平台 如果产品需要多路视频处理、本地视觉识别、复杂人机界面或者较高的端侧AI算力，高性能ARM平台通常更合适。 如果产品主要完成语音唤醒、云端大模型连接、传感器交互、简单屏幕显示或电机控制，AIoT芯片可能更有利于控制功耗、体积和整体成本。 大模型不一定全部运行在设备里 很多AI消费终端采用“端侧感知 + 云端智能”的组合。设备端负责唤醒、连接、传感器读取、音频处理和实时控制；云端负责大模型推理、知识问答和复杂内容生成。 真正成熟的选型，不是把所有能力堆进一颗芯片，而是在体验、成本、功耗、开发周期和量产风险之间找到平衡。 选型最终要服务于商业目标 样机阶段可以暂时不考虑成本和长期供货，但量产产品必须面对更多现实问题： 芯片和关键器件能否持续供应 软件和平台是否足够成熟 量产测试是否方便 产品成本能否支撑目标售价 后续升级和维护是否可控 伟恩创基于十年嵌入式工程经验，为不同AI产品匹配硬件、连接、模型和AIoT平台。我们不简单比较哪颗芯片更强，而是帮助客户找到更适合产品定位、成本目标和量产计划的技术路径。 你的AI想法，离量产可能只差一个正确的决定。

一款AI陪伴产品背后，不只有一个大模型

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当人们看到一款能够对话的AI陪伴机器人，最容易注意到的是它接入了哪个大模型。 但从产品开发和量产的角度看，大模型只是其中一部分。一款真正能够销售和长期使用的AI陪伴产品，背后连接着芯片、语音、传感器、机械结构、云平台、AIoT生态和供应链。 从一句需求，拆解成完整产品 客户最初的需求可能只有一句话：“我想做一个能陪孩子练习口语的设备。” 要把这句话变成产品，团队还需要继续回答： 产品有没有屏幕和摄像头 是否需要语音唤醒和声纹识别 对话内容由哪个模型生成 设备断网后还能完成哪些功能 是否需要记住用户的偏好 是否需要通过电机、灯光或表情回应 家长如何设置内容和使用时间 数据如何存储和保护 产品成本和目标售价是多少 这些问题共同决定了芯片平台、麦克风方案、扬声器、连接方式、结构设计和云端服务。 AI能力需要不同平台共同完成 设备端负责感知与行动，例如语音采集、触摸、姿态检测、灯光、显示和运动控制；云端大模型负责理解语言、生成内容和完成复杂对话；AIoT平台负责设备连接、远程控制、账号管理、数据服务以及与智能家居生态的协同。 产品团队还需要在瑞芯微、全志等高性能ARM平台，以及乐鑫、BK、聆思等AIoT芯片之间进行选择，并结合实际场景配置模型、语音和云平台。 能对话，不等于能成为商品 一个AI样机可以通过现成开发板和云端接口快速实现对话，但要成为商品，还需要解决： 长时间运行的稳定性 唤醒率和交互响应速度 噪声环境下的语音体验 结构、散热和续航 数据安全与内容管理 供应链、生产测试和售后维护 大模型调用带来的持续运营成本 真正困难的不是让设备说出第一句话，而是让每一台产品都能够稳定地听、稳定地说，并且可以持续生产和服务用户。 我们不只连接大模型，也不只提供主板。我们帮助客户把技术组合成能上架、能交付、能持续运营的AI产品。

AI 陪伴硬件选 WiFi 还是 4G：从使用场景开始

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AI 桌面陪伴机器人、AI 口语陪伴机、AI 潮玩和 AI 电子吧唧，连接方式并不是“有网就行”。WiFi 与 4G 会影响设备开机后的第一分钟，也会影响后续的稳定性、维护方式和使用成本。 WiFi：适合固定或可管理的使用环境 在家庭、教室、门店等已有网络的场景中，WiFi 通常是较直接的选择。重点不只是模块能否连网，而是配网是否清楚、断网后能否恢复、换路由器后是否容易重新设置。用户不应该为了让一个陪伴设备联网而先学习半小时网络知识。 4G：适合移动使用，但需要把细节想在前面 4G 版本适合没有固定网络、需要随身携带或在不同地点使用的产品。设计时要一并考虑天线位置、SIM 卡或 eSIM 的开通方式、信号变化、功耗峰值、流量方案和异常恢复。能联网只是开始，能稳定地“自己回来”才是体验的一部分。 语音与交互，不应只看云端能力 对于口语陪伴机和桌面机器人，麦克风拾音、扬声器效果、唤醒流程、响应等待、隐私提示和离线提示都应纳入产品设计。对于潮玩和电子吧唧，还需要关注充电方式、指示灯、结构耐用性和一键恢复。 伟恩创正在围绕 AI 陪伴机器人、口语陪伴设备、互动潮玩和电子吧唧等方向，规划 WiFi 与 4G 的硬件配置路径。具体方案应结合使用场景、交互方式与部署条件确定。

嵌入式主板接口怎么选？一篇看懂供电、GPIO 与通信

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开发板、核心板和嵌入式主板看起来接口很多，其实可以先按三件事理解：供电、通信和扩展。把这三件事理清，和供应商、研发或项目负责人沟通时会更有方向。 先把电源说清楚 DC 圆口和 USB Type-C 都可以供电，但适用情况不同。供电电压、电流余量、压降和纹波都会影响稳定性。电流不足时，可能出现重启、屏幕异常或无线连接不稳定。调试阶段可以用 USB 供电，接入屏幕、电机和多个外设的产品，则应按实际负载规划独立供电。 GPIO：外设连接的基础 GPIO 是主板用来读取或输出高低电平的引脚，也是 UART、I2C、SPI、PWM 等功能复用的基础。使用前要确认电平，很多嵌入式平台采用 3.3V 逻辑，不能直接接入 5V 外设。 通信接口按任务选择 UART 适合调试日志和点对点模块连接；I2C 用较少的线连接多个传感器；SPI 适合显示、Flash 等需要更快传输的外设。USB、以太网和 PCIe 则面向摄像头、存储、网卡等更大的扩展需求。 显示、摄像头与存储要一起评估 HDMI 和 MIPI DSI 对应不同显示方式，MIPI CSI 常用于摄像头输入。SD 卡便于测试，eMMC 与 NVMe 更常被纳入量产或数据量较大的设计。接口数量只是起点，驱动支持、散热、布线和实际工作环境同样重要。 针对 Rockchip 核心板、开发板、嵌入式主板与工业平台项目，伟恩创可协助团队从接口、软件支持和部署环境出发，梳理合适的配置方向。

为什么 AI 硬件的下一个风口是边缘计算？

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边缘计算正在改变 AI 的部署方式。随着算力向边缘迁移，AI 硬件面临新的机遇与挑战。 本文探讨为什么从云端到边缘的转变，将为智能硬件带来新的爆发点。 边缘计算的优势在于：降低延迟、保护隐私、减少带宽成本。伟恩创科技长期专注于边缘 AI 硬件研发，为这一趋势做好了充分准备。