OpenClaw“小龙虾”风波也波及了2026年中国家电博览会（AWE）的智能家居展商。在2026年的AWE现场，设备端AI和软硬件协同几乎成为各大消费电子品牌和AI芯片厂商不可避免的话题。 “我们预计2026年将是AI需求大幅增长的一年，未来大规模模型迁移最终将是一个大趋势。”AISoC（人工智能系统级芯片）智能终端制造商安徽灵思智能科技有限公司副总裁徐岩松3月12日接受本报采访时表示。当天，该公司在AWE 2026上推出了两大系统级芯片解决方案：ARCS ellarge家电、本土化AI端点生态的VenusA、家庭场景的HomeClaw解决方案。 AWE 2026展会将以灵思科技为平台。提供：旭亚灵思科技nsong认为，设备中AI需求大幅增长的原因与OpenClaw等智能产品的普及密切相关。在智能体时代，模型需要不断地搜索、不断地思考、不断地调用工具、不断地执行任务。分层多模态输入（例如音频、视觉和传感器）显着增加了令牌消耗和推理频率。 “至少10到100次。”许岩松说。这意味着AI的资源消耗模式正在发生变化。此前，很多AI能力都是基于云推理来实现的。然而，随着代理和交互多模式服务逐渐融入现实场景，对云成本、实时性和隐私的担忧将进一步增加。徐岩松认为，现在的人工智能产品正在从“可以显示的东西”转向“可以实际安装在终端设备上并长期运行的东西”。这一变化已开始产生影响硬件制造商的需求。空调行业及设备制造商。越来越多的传统行业客户开始思考如何将AI与现有产品结合，如何将演示能力转化为持续可用的设备能力。然而，目前最终的AI芯片还无法满足大规模模型算法的应用需求。大规模模型的推理性能和能效普遍较低，无法满足应用需求。此外，现有的边缘AI芯片加速单元并非针对大规模模型算法而设计，缺乏对大规模模型算法的支持，算力利用率较低。从产品形态来看，ARCS优先考虑多模态交互和大规模模型能力接入，采用AI算力、核心控制处理、多媒体能力、无线网络等高度集成的设计。单个芯片上的无连接性。而VenusA更偏向国内AI终端生态，而HomeClaw对应的方向是“家庭本地计算中心”。按照灵思的设想，未来摄像头、环境传感器、空调、清洁机器人、照明等设备都可以接入国内同一个人工智能系统，完成更本地化的感知、分析和联动执行。徐岩松认为，推动AI在设备上部署加速的不仅仅是体验升级，更现实的因素是成本、隐私和实时性能等问题。对于长场景，比如摄像头或者护理，长时间依赖云推理还是会积累通话成本的。同时，国内情况数据涉及隐私问题，自然敏感。 “一是成本，二是隐私，这两点都很重要。”徐岩松说。在他对未来家庭智能的愿景中e，本地计算节点将嵌入智能家居中，聚合来自整个家庭的设备和传感器的数据，并执行更多的推理和编程任务。就是这样。 “在未来的智能车库中，将会有本地计算节点（例如电视、网关、NAS或某种中央控制主机）在本地运行模型，而不是完全依赖于云端。”此外，徐岩松认为，未来需要超越视觉或语言模型，转向多模态融合，并在此过程中重新利用芯片格式、模型和硬件。 “芯片设计需要与最终算法高度一致。”徐岩松说。 AISoC卡车不乏竞争对手。终端侧，有海思、瑞芯微、全志等玩家，性能、多模态、本地化的竞争早已经开始。 “目前AISoC市场还不够大，之所以没有认真扩张，是因为“总体市场规模还没有严重扩大。”徐岩松说。不过，从应用角度来看，他认为这个方向还有很大的空间。无论是车机、嵌入式智能、智能家居大脑，还是人工智能办公、翻译机、办公笔记本电脑等场景，未来都会有足够的市场容量。“所以，这个市场未来肯定会扩大，但我们会先关注性能。”徐岩松说。
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