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如果把一類百元級 AI 毛絨玩具的方案拆開，你可能會發現：一塊指甲蓋大小的PCB板上，焊著一顆5mm×5mm的芯片、一個4G模組，以及一段預置了云端能力的代碼。
以這類低成本 AI 玩具方案估算，芯片不到1美元，來自珠海泰芯；模組約 2 美元，來自利爾達；license約10元，來自百度智能云。電池、喇叭、棉花和觸摸傳感器再吃掉30-40元，整機BOM加起來不到80元。然后，它被貼上99元的價簽，擺上深圳華強北的貨架。
這就是深圳供應鏈交給AI硬件產業的“最低入場券”。
兩年前，大模型還是服務器機房里昂貴的算力符號；一年前，AI玩具還是展會上讓人多看兩眼的新奇概念。現在，一個接入了大模型、能陪孩子聊天的AI毛絨玩具，硬件成本已經被壓到了百元以內。
但“硬幣”的另一面同樣真實：大部分AI玩具，用戶玩兩周就扔在一邊。
從5mm的芯片到會哭會笑的機器人，這條產業鏈已經跑通了。但真正的問題還沒有答案：當用戶的新鮮感過去，AI硬件靠什么讓人繼續開機？
“去年我們做了30個品類，后面能夠持續這個量再往上增長的，只有三個。”泰芯半導體CEO唐振中說。
他對此并不意外。
這家珠海公司成立十年，早期從 WiFi Transceiver（無線收發芯片）起步，逐步發展到音視頻 WiFi SoC，并以 TXW81X 系列為代表形成平臺化方案，把 WiFi 連接、音視頻處理、低功耗控制和云端 AI 接入能力集成到芯片與 SDK 中。其產品已覆蓋 AI 玩具、AI 打印機、AI 眼鏡、智能寵物、教育玩具等 20 多個 AI 終端場景。
在白牌市場，泰芯的出貨能力不容小覷——玩具無人機圖傳芯片在澄海市場占了大頭。
但真正讓泰芯進入AI硬件敘事中心的，是一個更底層的定位：做“能接入AI的芯片”，而不是“能做AI的芯片”。
泰芯的芯片不承載大模型算力本身，而是在SDK里集成百度大模型的連接能力，把語音采集、網絡通信、外設驅動這些臟活累活包了，讓下游客戶不用從頭折騰。
具體來看，泰芯將百度智能云的RTC（實時音視頻通信）SDK和大模型API集成到自己的芯片SDK中。當用戶對著玩具說話，芯片負責采集語音、并通過 4G/WiFi 模組將請求上傳至百度智能云就近的邊緣計算節點；隨后，百度智能云完成語音識別、語義理解和回復生成，再將結果下發至芯片，由芯片驅動揚聲器播報。
整個過程端到端延遲被壓縮到1.3秒以內。
而這樣一顆5mm×5mm的芯片，40nm或22nm成熟制程，單價不到1美元——折合人民幣不到7塊錢。
但泰芯不想只做連接。唐振中看到的節奏是： “2024年只是語音對話，2025年是多模態，2026年是把執行也交給大模型。”
順著這條路，泰芯正在將 OpenCLaw（中文常稱“龍蝦”）智能體框架適配到芯片 SDK 中，讓設備不僅能聊天，還能理解并執行動作指令，比如跳舞、翻跟頭，或者完成一組連續動作。
但端側AI還撐不起這個野心，“超過5瓦的端側設備，移動性就不好。”唐振中坦言。
7B參數的大模型需要大存儲、高功耗，對電池供電的玩具來說仍是負擔，這也是為什么當前絕大多數AI玩具仍把推理放在云端。
唐振中對技術的判斷有兩個，一個樂觀，一個務實。
樂觀的一面來自“能力密度定律”：“同樣能力的模型，一年之后參數小一半。未來三五年之內，這個玩具機器人不需要云端，靠端側就能寫詩。”
務實的一面來自自身體驗。“市面上5000塊以內的AI機器人，我幾乎全買過來體驗了。智能能力都不夠，交互都沒達到預期。”
他還買過一個AI水杯，“我就想知道每天喝多少水，后來發現好像也沒什么用。”
如今，泰芯的芯片年出貨量已過億顆，但唐振中并不覺得AI玩具已經到了爆發期，他把籌碼押在端側推理能力的快速提升上。如果“能力密度定律”成立，1B模型在1-2年內就能達到今天7B的水平，屆時端側芯片的功耗和成本將進一步下探。
但那是明天的事。今天，泰芯的角色很清晰：用不到1美元的成本，為AI硬件提供一張“最小入場券”。至于用戶拿到這張入場券之后會不會留在場內，那不是芯片廠商能解決的問題。
AI 硬件正在從單一 WiFi 走向 4G/WiFi+4G。
“去年AI硬件連接方式以WiFi為主，今年純4G和WiFi+4G的比例明顯上升。”利爾達AI產品線市場經理范遠航說。
這家從2001年成立、2007年進入物聯網通信模組領域的老牌企業，對連接方式的變化極其敏感。原因很簡單：WiFi在AI硬件上的痛點，正在被終端廠商用訂單投票。
痛點有二。
第一，配網復雜。一個沒有屏幕、沒有鍵盤的毛絨玩具，要讓用戶通過手機App給它連上家里的WiFi——對年輕人不算難，但對老人和孩子就是一道門檻。
第二，無法隨身帶出。WiFi設備出了家門就成了啞巴，而AI玩具正在從“桌面擺件”變成“隨身伴侶”——“玩具帶出來大家互相一起交換著玩”，這是范遠航觀察到的真實社交場景。
4G方案把這些問題一筆勾銷：開機即在線，無需配網，戶外可用，隨身攜帶。
而AI硬件的語音交互對速率要求極低，4G完全夠用。至于5G，范遠航算過一筆賬：功耗是4G的數倍，成本是4G的10倍——“一百塊錢一個玩具，肯定用不起一百塊錢的模組。”
利爾達的4G模組主打“更小更薄”，按照資源和接口可以分大小兩種：大資源模組約2美元左右，可當MCU使用，接屏幕、接麥克風、接電機；小資源模組1.5美元左右，主要應用數傳功能，適合藍牙、WiFi設備加4G網卡。
兩個版本的年出貨量正在快速爬坡：利爾達AI玩具相關模組接近50萬只。4G模組2025年在全行業出貨約4000萬片，2026年目標6000萬片。
連接方式的遷移，不只解決了“能不能上網”的問題，更重構了商業模式。
利爾達與百度智能云合作，把通信模組和云端的AI能力打包成一個整體方案。模組里深度適配了百度的SDK，下游客戶不需要重新對接云平臺，也不需要研究語音鏈路。
“把輪子造好，終端廠家只管搭車架”——范遠航用這句話概括利爾達的定位。
在定價上，利爾達選擇了百度智能云的license買斷模式：一個license對應一臺設備，Token用量不限，打包進模組方案，每設備約10元。
按Token計費對硬件廠商來說，是個黑箱。范遠航的解釋很直接：“硬件廠商需要明確成本估量。一個硬件大概多少成本，整個產品出來是多少成本，是必須能算清楚的。”
但模組廠商的生意并非沒有門檻。
出海就是一堵高墻。4G模組要賣到海外，需要做各國運營商兼容和強制認證——范遠航列舉了一串：運營商進網許可、CE、CCC、FCC等認證。“對于整機廠家來說能力的挑戰還是比較大的。”
深圳文博會期間，利爾達曾推出過一款9.9元的WiFi AI模組，包含硬件和一年AI大模型服務——限時限量。這個價格不賺錢，但它向整個行業傳遞了一個信號：AI能力的硬件成本，正在向“贈品級”逼近。
芯片和模組把硬件成本壓到了極致，但真正讓一只毛絨玩具“開口說話”的，是云端。
百度智能云不生產芯片，不封裝模組，也不縫制毛絨外殼。但泰芯的SDK里集成的是它的連接能力，利爾達的模組里打包的是它的license，卡瑞頌的機器人里跑的是它的大模型。
換句話說，百度智能云在這條鏈路中不是直接做硬件，而是把大模型實時互動、RTC、語音、多模態、IP Character 和智能體能力，封裝成芯片、模組和終端廠商可調用的底座能力。
這就是云廠商在AI硬件時代的生存方式——隱身于每一個環節，卻無處不在。
這也解釋了百度為什么在近期提出 DAA（日活智能體數）這個新指標：當智能體不再只存在于網頁和 App，而是進入玩具、眼鏡、機器人、音箱等真實設備，每一臺能被持續喚醒、持續交互的硬件，都會成為一個潛在的日活智能體入口。對百度而言，泰芯、利爾達和卡瑞頌分別把這個入口拆成了三層——芯片負責讓設備以足夠低的成本接入 AI，模組負責讓設備持續在線，終端則負責把智能體變成用戶愿意反復打開的陪伴體驗。
一只AI玩具能不能讓人“聊下去”，第一個門檻是延遲。一家深耕 AI 情感陪伴機器人賽道的科創企業卡瑞頌，打造出毛絨陪伴機器人“仔仔”，有用戶和它聊了一個半小時，甚至忘了回復工作消息。這不是偶然。
百度智能云張東錦透露：“在鏈路優化后，實時通信鏈路可做到低延時，端到端交互體驗目標壓到約 1.3 秒以內。”超過2秒，人就不想等了。百度智能云通過就近的邊緣計算節點處理語音請求，復雜任務再上送中心集群，從而進一步壓低交互延遲，語音請求就近處理，復雜任務才上送中心集群——這把延遲壓了下來。
但延遲只是技術指標，真正讓人聊一個半小時的，是“它在乎我”。
卡瑞頌自研情感陪伴機器人具備完整人格體系、長效記憶存儲與專屬動態成長敘事體系。依托與百度智能云戰略合作落地的 IP Character 超擬人角色扮演大模型底座，結合卡瑞頌針對情感陪伴、互動 NPC、劇情養成場景打造的專屬交互架構與成長演化算法，機器人可完整留存全周期互動數據，依據用戶長期陪伴行為持續迭代專屬人設與故事線。
卡瑞頌CEO施鳳錚這樣概括：“每一只仔仔機器人都擁有獨一無二的人格體系，依托卡瑞頌自研的弗洛伊德人格重構引擎（FPRE）與個性化特質設定，打造差異化、可成長的陪伴體驗。”
問題是，面對尚在早期的 AI 情感陪伴硬件賽道，百度為何愿意深度投入、共建生態？
張東錦的回答很坦誠：“我們更關注的是能不能持續地產生落地，能夠跟我們去共創出來。”
這種策略在財務上未必立竿見影，但在產業鏈卡位上效果顯著。當泰芯和利爾達把百度的能力作為默認選項嵌入產品，百度就獲得了更靠近終端產品化環節的產業觸點——不需要每個用戶都訂閱會員，只需要每臺設備里都有它的影子。
產業鏈跑通了，產品的問題還沒解決。
泰芯CEO唐振中不避諱：“大部分AI玩具可能兩周之后的使用率就比較低了。”這是行業心照不宣的共識。大部分AI玩具的命運，與曾經風靡一時的智能音箱并無二致——用戶新鮮感一過，就退回墻角吃灰。
有趣的是，正是這個“兩周魔咒”，支撐起了眼下模組廠的商業模式。買斷模式的優勢在于讓硬件廠商提前鎖定成本，避免 Token 計費帶來的不確定性。
但勝利是有保質期的。當用戶的新鮮感退潮，AI硬件靠什么讓人繼續開機？技術能解決能力問題，解決不了習慣問題。商業能解決成本問題，解決不了粘性問題。
挑戰的另一面往往是機會的輪廓。
當1美元芯片、2美金模組和10元license把入場券壓到99元，產業鏈第一次獲得了大規模驗證的土壤。能力密度定律正把端側推理推向現實，超擬人模型在悄悄賦予機器記憶和性格，從芯片上的那句“連接百度云”，到云端返回的一個有溫度的回答，每一環都在縮短“吃灰”的距離。
真正讓人舍不得關機的AI伙伴，或許就會從這條跑通了成本、連接和智能的鏈條里長出來。
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