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      2026 硬件覺醒:AI 硬件迎來「安卓時刻」

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      北京 798 藝術區,當《鋼鐵俠》中賈維斯的經典片段再次投射在巨幕上時,臺下觀眾的眼神里既有對終極智能的向往,也有一絲熟悉的審慎——類似的場景在過去數年的科技發布會上反復上演,但現實中的 AI 硬件,似乎總與那個理想形態隔著一層無法逾越的技術冰墻。



      在 IF 2026 的舞臺上,無界方舟聯合創始人小喬的分享,選擇以攀登者的身份直面現實、解決行業難題。

      她指出,盡管 2025 年被譽為 AI 硬件的「第二波浪潮元年」,各種形態的桌面機器人、陪伴硬件、可穿戴設備和具身智能層出不窮,但成功找到 PMF 的產品以垂直品類為主,因為單一場景相對更好實現。因為要將強大的 AI 大模型落地為真正的消費級硬件,仍需跨越三大天塹:從零搭建完整框架如同在峭壁上開鑿登山道,復雜工程鏈路堪比穿越冰川裂縫,定制化適配更是需要在巖壁上精準安裝每一顆鉚釘。這些難題疊加成「技術冰墻」——模型調用成本居高不下,研發周期以年為單位,最終留給用戶的往往仍是冰冷的體驗。



      小喬表示:「AI 大模型只是『腦細胞』,而硬件更需要一個完整的『神經系統』。」



      這個系統需要將交互記憶執行形象這四大原子能力無縫融合,形成擬人化的認知與行為閉環。這正是無界方舟過去幾年深耕的方向,其成果便是EVA OS——一個為新一代 AI 硬件設計的操作系統,其核心能力已全面開源,在本次極客公園的舞臺上正式發布。



      EVA OS 的誕生,不只是連接,更是「融入」——將擬人的認知與感知能力,深度融入硬件的基因。讓每一個設備從單純執行命令的工具進化為高智商伙伴」:能聽懂對話背后的情緒記住用戶偏好甚至主動預判需求和完成任務

      01

      如何定義硬件的神經系統」?

      智能系統的生命力,源于硬件與算法的深度耦合。EVA OS 通過重構交互記憶執行與形象四大原子能力為硬件鋪設了完整且高效的神經系統,使其獲得擬人的認知與行為能力。



      交互層】:信號響應語境理解的毫秒革命

      EVA OS 重新定義了硬件與人的對話方式,將機械的指令響應升級為連貫的語境理解。它能在毫秒級延遲內實現全雙工自然交流,并依據場景動態切換交互角色,讓硬件真正理解對話中的情緒與意圖。

      現場演示中,EVA OS 除了展現出多模態交互能力外,還體現了更豐富的 AI 反饋方式:通過韻律建模實現即興說唱,通過音色克隆技術復現多維聲紋,通過視頻語義解析模塊輸出智能解說等,將交互從簡單的問答拓展為豐富的「對話場」。

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      記憶層】:構建多模態的終身記憶

      EVA OS 為硬件構建了連續的個人認知圖譜,解決了行業方案長期記憶薄弱、易出現信息幻覺的痛點。它融合長短期記憶,不僅能關聯多模態信息,更能主動提示關鍵過往,使設備從被動應答變為「真正懂你的長期伙伴」。

      與僅依賴文本的傳統向量數據庫不同EVA OS 的記憶系統具備視覺維度從而可以滿足更多場景需求。小喬分享了實測案例:當詢問「同事需要我幫忙點什么飲料」或「我的耳機在哪」時,系統不僅能調取記憶片段,還能結合視覺線索給出具體建議。「我真的在那個位置找到了耳機。」她補充道。——它記住的不僅是事實更是與你共同成長的生命體驗

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      執行層】:構建從認知決策物理致動的端到端閉環

      EVA OS 成功跨越了數字智能與物理世界之間的執行鴻溝。在軟件層面,除支持標準的 API/MCP 接口調用外,更集成了 Computer Use/Mobile Use 能力,通過擬人化的 GUI 自動化交互,實現了對封閉或無接口軟件的精準操控。在硬件層面,EVA OS 具備底層致動能力,可直接驅動實體機械結構。這一架構讓 AI 硬件完成了從「多模態交互」到「全場景執行」的質變。

      現場展示了 EVA OS 正在交付的實際案例:系統能夠自主操作手機,打開各類 APP 進行分析處理,并獨立完成任務鏈,展示了其在復雜物理環境中的行動潛力。

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      形象層】:為硬件賦予實時形象

      EVA OS 支持各類硬件輸出由大模型驅動的表情、二次元、數字人等各類形象。與業界常見的串行鏈路驅動不同,EVA OS 采用業界少見的并行鏈路讓表情聲音與動作同步發生,從而實現了音畫同步、實時驅動,帶來了毫秒級低延遲的輸出效果,確保反饋的一致性與實時性。

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      02

      行業樣板間」:周預定量

      突破 1 萬臺的爆款產品



      在無界方舟的戰略布局中,首款消費級產品「奇多多 AI 學伴」承擔著雙重使命——既是 EVA OS 技術的原型驗證平臺,更是重構早教產品價值錨點的行業樣板間。這款面向 0-10 歲兒童的 AI 學伴機器人,標志著 AI 早教產品從「陪伴噱頭」回歸「科學早教本質」。



      面對傳統 AI 玩具體驗欠佳、近 70% 家庭依賴老人帶娃、業界缺少 3-10 歲兒童的優質早教產品等問題,奇多多以「能看、會說、懂成長」的智能學伴形態,給出高質量科學解決方案。自發布以來,奇多多銷量迅速破萬,成為智能硬件領域的焦點。



      奇多多基于無界方舟自研的「AI 大腦」EVA OS,是集成視覺識別與個性化記憶引擎的 AI 原生產品。技術上,其端到端實時互動多模態大模型,實現了視頻交互毫秒級低延遲反饋。「全能閱讀」支持任意書本實時朗讀、翻譯、指讀的功能,不限于繪本、報刊、課本、卡片等載體,無需提前錄入資料,任意材料都可實時識別和閱讀;「AI 識物科普」可實時識別任意物品并展開科普,打通孩子「邊看 - 邊問 - 邊學」的認知鏈路。

      效果是顯著的,在與外國語學校的 AI 研學合作中,孩子們識字、記憶英文單詞的速度提升至之前的 4 倍,閱讀量提升至 3.3 倍。更令人觸動的是,83% 的內向兒童開始主動與奇多多及身邊小朋友交流。小喬強調,Broca's Area 語言中樞僅在 0-10 歲活躍,10 歲開始關閉,因此語言互動能力的培養對孩子來說必不可少。



      「奇多多做對了什么?」小喬總結出一個尋找 AI 硬件產品與市場契合點(PMF)的精準公式:PMF = 用戶精準 + 剛需場景 + 技術成熟度而 EVA OS 的核心價值,正是將最難把控的「技術成熟度」變為一項可配置、可達標的穩定服務。



      03

      開源與效率革命1 天與 95%

      發布會的真正高潮,是EVA OS 核心能力正式面向全球開發者開源這也是業內首個面向 AI 硬件的開源 AIOS

      開源的背后,是兩項具有顛覆性的效率進階:

      時間折疊硬件原型研發周期可從幾個月降低為 1 天

      成本塌縮AI 鏈路成本可降低 95%



      實現路徑被簡化為兩步:第一步在云端定義大腦通過可視化平臺,像勾勒角色一樣,自由配置硬件的人格特質、聲音、記憶規則與交互邏輯。第二步在實體完成灌注通過兼容 Arduino、Raspberry Pi 等主流板卡的 EVA OS 開發套件,將云端 Agent 與硬件連接。

      這意味著,最復雜的多模態融合與底層工程適配工作已被前置解決。一個創新的硬件想法,從概念到功能原型的時間單位,從「季度」變成了「天」;曾經令初創團隊望而卻步的 AI 成本,被削減了一個數量級。從此,開發像搭積木一樣,初創團隊只需關注產品定義本身,技術層面可在開源生態中獲取即插即用的 AI 大腦能力。



      04

      結語無法攀登登頂路線

      硬件只是載體而新一代 AI 硬件本質是要更像人。」在演講尾聲,小喬將焦點拉回到最初的夢想——「賈維斯」。她坦言,理想的 AI 伙伴依然遙遠,但路徑正在變得清晰:「「AI 越強,人應該更強」。這需要我們科技創業者們、AI 伙伴們一起抱團前進,共同實現科技普惠、行業共榮。」



      EVA OS 的開源相當于為 AI 硬件開發者鋪設了一條高速公路」,為攀登 AI 硬件險峰的創業者開拓了穿越技術屏障的登頂路線。這套系統不僅實現了工具鏈的革命性突破,更成為了智能硬件從「功能載體」向「數字生命」進化的轉折點。這必將開啟創新的閘門,催生出真正多元化、個性化的爆款硬件生態。

      下一代 AI 硬件的競爭,不僅靠外形,更要靠智能。站在技術屏障消融的歷史節點,無界方舟所見,不只是千億級市場的噴薄,更有開放生態主導、多元智能共生的新文明形態,正在覺醒。

      如果你也是那個對 AI 硬件有執著的創造者、開發者或夢想家,歡迎訪問 EVA OS 的 GitHub 主頁,加入這場從開源開始的智能革新。



      網頁鏈接

      歡迎開發者前往探索與共建

      復制鏈接至瀏覽器直達 EVA OS GitHub 主頁

      開源內容包括平臺和手機 App 端。其中,平臺支持多種自定義 solution 配置,涵蓋音視頻能力接入、TTS 音色選擇、agent 選擇、MCP 工具選擇、實時多模態大模型使用等。同時,代碼和文檔同步上線 GitHub,開放給全球用戶。

      Upcoming內容

      嵌入式 SDK:ESP32/RK/MCU 硬件級深度適配

      ?? 端云協同:云端算力調度+設備端指令精準下發

      智能記憶系統:設備級短期交互記憶+長期偏好記憶,多模態技術

      MCP 工具擴展:開放第三方工具接入接口

      自定義數字人:支持照片生成專屬 Avatar

      企業級能力:多模型混合部署+高并發承載方案

      *頭圖來源:極客公園

      本文為極客公園原創文章,轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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