端侧AI感知技术方案：多模态感知终端通用落地平台（下）

端侧AI感知技术方案

（下篇）

多模态感知终端通用落地平台

面向录音卡、智能工牌、随身记录仪、

AI学习助手及可穿戴智能终端

03

PART 03

模块化产品框架

基于上述技术，平台形成六类可独立裁剪的功能模块：①超低功耗AI感知模块；②全场景声学模块；③高清视觉模块；④EEG/IMU用户状态感知模块；⑤核心业务算力与通信模块；⑥低功耗显示交互模块。不同产品不需要全部配置，可根据成本、续航、体积与体验目标自由组合。

04

PART 04

三档典型落地方案

1

入门低成本方案

以恒玄SoC和完整声学链路为核心，保留WiFi/蓝牙连接与基础触控墨水屏，不配置Syntiant、专业ISP和EEG。AI、录音、转写及联网业务主要由主SoC承担。适合成本敏感、以录音和语音交互为主的产品。

2

中端主流方案

在完整声学能力基础上加入视觉Sensor和基础ISP，可实现拍照、录像、运动检测及本地画面优化；Syntiant与EEG根据项目需求选配。适合智能工牌、学习助手和需要音视频同步记录的产品。

3

高端旗舰方案

采用完整分层架构：Syntiant承担超低功耗常驻感知，Sensor+高性能ISP构成高质量视觉链路，恒玄SoC负责复杂AI与通信，电子墨水屏提供低功耗交互，并可根据可穿戴形态加入EEG/IMU用户状态感知。适合高端记录仪、商务录音终端以及强调主动智能和多模态交互的下一代设备。

05

PART 05

典型应用场景

录音卡与商务记录

自动识别有效对话，完成高清录音、转写、摘要和重点事项提取；通过低功耗值守减少无意义录制。

智能工牌与外勤终端

在佩戴状态下持续感知声音与关键画面，可用于现场记录、任务提示、流程确认和异常事件留痕。

AI学习助手

结合语音、图像和电子墨水屏，可识别讲课内容、教材和学习任务；选配EEG/IMU后，可探索基于注意趋势的提醒节奏和交互方式。

随身记录仪

利用Sensor+ISP提升运动和弱光环境下的画面质量，通过事件触发降低持续录像带来的功耗与存储压力。

可穿戴智能终端

在AI眼镜（886085）、耳机、挂件等形态中，把环境声音、视觉、动作和用户状态融合起来，使设备从“等用户发指令”进一步走向“理解场景后主动提供价值”。

06

PART 06

方案核心价值

更低功耗

把“始终在线”的任务交给超低功耗器件，主SoC按需唤醒，改善便携设备续航。

更高感知质量

专业声学、视觉和用户状态传感器（885946）各司其职，减少单一芯片兼顾所有任务带来的妥协。

更自然的AI交互

AI不仅理解用户说了什么，还可以结合环境、画面和用户状态判断何时应该提醒、何时应该等待。

更快产品化

统一硬件接口与软件框架，支持模块复用和多产品快速裁剪，缩短从概念验证到量产的周期（883436）。

更好的数据安全

大量唤醒、检测和初步分析可在端侧完成，减少原始音视频数据持续上传云端的需求。

更强的平台延展性

同一套架构可覆盖录音、工牌、学习、记录、眼镜及其他可穿戴设备，并可继续扩展新的传感器（885946）与AI模型。

结语

端侧AI终端的竞争正在从“有没有AI功能”进入“能否持续感知、理解场景并主动提供价值”的阶段。本平台通过低功耗AI、声学、视觉、EEG/IMU、主SoC和低功耗显示的协同设计，为不同产品提供一套可复用、可裁剪、可快速量产的技术底座。其价值不在于把所有器件都装进一台设备，而在于让每一类器件在最合适的功耗和算力区间承担最合适的任务，从而构建真正可落地的多模态端侧AI产品。