AI时代的“苹果”有望出现，这家公司为AI硬件攀登者开拓了「登顶路线」

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2025年开启的第二波AI硬件浪潮，正发生着根本性的变革。

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@数科星球原创

作者丨苑晶

编辑丨大兔

2025年，被行业公认为AI硬件的元年。

这波继2017年智能音箱浪潮后，时隔近十年的第二波AI硬件大爆发，正以多模态交互为核心，呈现出品类发散、技术升级的鲜明特征。

在这场浪潮中，一家名为无界方舟的公司，没有选择跟风做单一硬件产品，而是以多模态大模型为根基，打造了一套名为“EVA OS”的AI硬件底层框架，试图成为AI硬件时代的“OS”——让硬件开发者像捏游戏角色一样，快速搭建专属的AI人格，彻底降低智能硬件的开发门槛。

本次数科星球DigitalPlanet找到了，MIT TR35&无界方舟AutoArk创始人曾晓东。

如果说，未来的AI硬件大潮中，中国公司将一统天下，那么这家公司所做的底层系统则将成为创新源泉。相当于为AI硬件开发者铺设了一条「高速公路」，为攀登AI硬件险峰的创业者开拓了穿越技术屏障的「登顶路线」。

智能手机时代的安卓自诞生后，出现了百万计创新App，而如今风水轮流转，大洋彼岸能量不再的当下，一股新的潮流正在呼之欲出。

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AI硬件的第二波浪潮

从“被动响应”到“主动交互”

回顾2017年，天猫精灵、小度等智能音箱的崛起，开启了AI硬件的第一波普及。

但受限于当时的技术水平，这些产品的交互模式相对单一：模板化的语音响应、无法灵活打断、缺乏视觉理解能力，本质上只是“能听话的工具”。

而2025年开启的第二波AI硬件浪潮，正发生着根本性的变革。

无界方舟创始人曾晓东在深度调研产业链后指出，这波浪潮的核心驱动力是AI交互能力的质变。如今的大模型不仅能精准理解自然语言，还能捕捉视觉信息、解读微表情，甚至实现音视频实时互动。这种能力升级催生了丰富的硬件载体：从玩具机器人、桌面终端到穿戴设备、智能眼镜，品类呈现“发散式增长”，但尚未形成稳定的主流形态。

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“2025年是元年，2027年将迎来峰值。”这是曾晓东对行业的判断。在他看来，当前AI硬件的核心刚需已从“有无”转向“体验”，用户需要的不再是冰冷的工具，而是能理解、有记忆、会互动的“AI伙伴”。

而这一需求的背后，是对硬件底层AI能力的全新要求——实时交互、多模态融合、个性化适配，这恰恰是传统通用大模型难以满足的痛点。

传统通用大模型分为两类：一类是追求智力水平的推理模型，如ChatGPT的o1版本，思考延迟高达数分钟，完全不适合硬件实时交互；另一类是多模态生成模型，虽能处理音视频，但缺乏硬件适配的框架支持。

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无界方舟发现，从通用大模型到硬件落地，存在巨大的“能力鸿沟”：需要解决语音/视觉交互的实时性、硬件端侧的算力适配、个性化人格的构建等一系列问题，而这正是他们的机会所在。

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EVA OS：AI硬件的原子能力”工具箱”

无界方舟的核心产品“EVA OS”，本质上是一套为硬件量身打造的AI底层框架。它以多模态大模型为核心，拆解出四大“原子能力”，让开发者可以像搭积木一样，构建硬件背后的AI人格。

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这四大原子能力，精准命中了AI硬件的核心需求：

第一是交互能力：它打破了单一模态局限。

从事相关工作的人都知道，交互是AI硬件的基础，EVA OS支持语音、视觉、音视频等多种交互方式。

与传统智能音箱的“被动响应”不同，其交互具备高理解度和低延迟特性——能理解90%以上的自然语言，支持灵活打断，语音交互延迟控制在250毫秒以内，音视频互动延迟也仅需350-450毫秒，远低于人类感知明显延迟的1秒阈值。

更重要的是视觉交互能力的突破。

搭载EVA OS的硬件，能通过摄像头识别物体、解读手势、捕捉微表情，甚至理解场景语境。

比如孩子拿着绘本提问“章鱼和老虎是什么关系”，AI能结合视觉识别和知识库给出答案；用户询问“我的耳机在哪里”，AI能调取之前的视觉记忆，精准定位物品位置。

这种多模态交互，让硬件从“能听会说”升级为“能看会懂”。

第二是记忆能力。对于AI硬件产品而言，从“短期对话”到“长期陪伴”个性化的核心是记忆。

EVA OS将记忆分为短期上下文记忆和长期外挂记忆，既能记住当前对话的语境，也能存储数月甚至数年的交互信息，形成专属的“记忆知识图谱”。

其记忆库交互延迟仅50毫秒，不会影响整体响应速度。特别值得一提的是视觉记忆能力——这在国内尚属首创。

硬件能自动捕捉关键视觉帧，转化为记忆节点，用户后续可通过自然语言查询。

比如眼镜类硬件能记住用户见过的人脸、去过的场景，穿戴设备能记录重要物品的位置，这种能力让AI真正实现“越用越懂你”。

第三是执行能力，曾晓东对数科星球DigitalPlanet表示，它主打打通“理解”与“行动”的链路，使得AI硬件不仅要能听懂，还要能做事。

EVA OS内置了工具调用框架，开发者可灵活配置联网搜索、第三方接口对接等功能，让AI具备实际执行能力。

比如用户说“查今天的NBA比赛”，AI能实时联网获取赛程；说“教我复印文件”，AI能通过视觉识别指导操作步骤；甚至能根据桌面物品即兴创作rap，或模仿特定角色解说足球比赛。

这种执行能力的关键在于“无缝衔接”——从理解用户需求，到调用对应工具，再到反馈结果，整个过程一气呵成，无需用户额外操作，让AI从“顾问”升级为“助手”。

第四是形象能力，它主要侧重赋予AI情感化表达能力，构建硬件的AI人格。

目前，在行业中，普遍需要通过形象和情感表达来强化这一功能。EVA OS支持声音定制、虚拟形象配置，还能驱动表情、肢体动作的同步表达。

曾晓东特别强调，其情感表达分为三级：一级情绪（喜怒哀乐平静）、二级情绪（如开心的不同程度）、三级情绪（更细腻的情感波动），且声音、表情、动作的表达是并行链路，确保情感传递的同步性和真实性。

比如人形机器人在表达“开心”时，会同时呈现愉悦的语音语调、微笑的面部表情和轻快的肢体动作；儿童陪伴硬件的声音会调整为柔和亲切的语调，屏幕采用低频闪防蓝光设计，既保护孩子视力，又增强情感链接。

这四大原子能力的背后，是EVA OS的技术架构支撑：采用“云端+端侧”混合模式，云端提供强大的模型算力和知识库，端侧部署轻量化模型和SDK，适配不同硬件的算力需求。

对于端侧模型，其参数量控制在7B以内，避免因算力需求过高导致硬件成本飙升，同时保证运行流畅性。

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颠覆开发模式从“数月打磨”到“分钟配置”

AI硬件开发曾是高门槛的复杂工程，涉及硬件设计、AI链路对接、应用开发三大环节，仅搭建一套基础AI框架就需要三四个礼拜，且面临成本高、适配难等问题。

曾晓东认为，EVA OS的出现，彻底重构了开发流程，将开发周期从“月”缩短到“天”，甚至“分钟”。

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首先，它极大地降低了技术门槛。

开发者无需深耕大模型，传统硬件开发者要对接AI能力，需懂大模型、软硬件适配、架构设计等多个领域知识，而这类复合型人才极为稀缺。

EVA OS将复杂的AI技术封装成可视化配置界面，开发者无需深耕大模型，只需通过“勾选配置”即可完成AI人格搭建：定义身份、选择声音、配置工具、设计形象，全程无需编写复杂代码。

配置完成后，开发者只需获取一串key，就能将AI能力部署到任意硬件上，端侧体验与配置时完全一致。

这种模式，就像RPG游戏的“捏脸系统”——开发者不用从零开发图库、动作、声音系统，直接在现有框架上调整参数，就能打造专属AI人格。

其次，开发者可以通过该系统有效控制开发成本，甚至从“天价交互”降低到到“白菜价”。

一直以来，成本是AI硬件商业化的关键瓶颈。

此前，硬件对接通用大模型的成本居高不下：使用OpenAI接口，音视频互动每分钟成本超7元；国内大模型的语音合成服务，5000字就要2.5元，相当于用户聊天20多分钟就需付费。

EVA OS通过技术优化，将成本压缩到原来的1/50：5000字语音合成仅需5分钱，每一万个TOKEN成本在5-8分钱之间。

对于硬件厂商来说，这意味着批量部署后的运营成本大幅降低，为AI硬件的规模化普及扫清了障碍。

第三，EVA OS提供公板支持，解决了“软硬适配”痛点。

事实上，硬件端侧的适配，是很多开发者的噩梦——不同芯片、不同电路板的算力、功耗、接口都不同，需要大量的调试优化。

无界方舟推出了经过商业化验证的公板，内置瑞芯微RK芯片，已完成算力、功耗、AI链路的深度优化，开发者可直接拿来使用，无需自己打板调试。

第四，这种公板就像硬件开发的“4090显卡”，提供了标准化的核心零部件，确保AI能力在端侧稳定运行，同时降低了硬件生产的门槛和风险。

无界方舟的模式，很像安卓。它同样沿袭了从“开源生态”到“规模变现”。事实上这种模式可快速形成“生态-变现”的正向循环。

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无界方舟的未来发展策略

曾晓东在数科星球DigitalPlanet的深度对话中透露，首先这家公司会专注于开源策略。借此，可降低入门门槛。他表示，针对中小型开发者和硬件发烧友，EVA OS在研发阶段完全免费开放。

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开发者可免费注册账号，使用所有原子能力搭建AI原型，无需支付模型调用费或授权费。

对于软件更新方面的问题，曾表示，无界方舟将保持高频率迭代，每2-3周就发布一个新版本，以持续丰富能力矩阵。

这种开源策略，旨在快速扩大开发者生态。

按照规划，2026年其活跃开发者用户数将超过10万个，接入终端数突破20万台，形成初步的生态规模。

当开发者的硬件原型走向量产，商业化合作随之启动。

在收费模式上，平台采用“基础功能免费开放、高阶定制与深度服务付费”的策略：大部分开发者可直接免费接入标准功能，快速进行产品开发和验证；

若需要更高并发支持、更稳定服务或专属技术支持，则可选择授权许可（license）与TOKEN消耗相结合的付费方式。

无界方舟在其自身开发的儿童陪伴机器人“奇多多学伴”获得了初试成功，而这个案例也成为了EVAOS的标杆案例。

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这款产品精准切入儿童AI硬件市场，凭借多模态交互、低蓝光设计、安全无棱角等特性，一经上市便获得家长的热烈订购。

同时在线下实测场景，在与外国语学校的AI研学合作中，孩子们识字、记忆英文单词的速度提升至之前的4倍，阅读量提升至3.3倍。

更令人触动的是，83%的内向儿童开始主动与奇多多及身边小朋友交流。曾强调，Broca's Area语言中枢仅在0-10岁活跃，10岁开始关闭，因此语言互动能力的培养对孩子来说必不可少。

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奇多多的成功，还验证了AI硬件的商业化潜力：中国有近5亿家庭，儿童硬件的家庭普及率高达63.5%，远高于智能音箱的10%，但传统产品存在功能单一、交互单向等问题。

奇多多通过EVAOS的原子能力，实现了“可交互的绘本阅读”“个性化答疑”“情感陪伴”等核心功能，精准解决了家长的痛点，也证明了AI硬件“体验升级”的商业价值。

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行业展望：2027年将诞生媲美手机的新型终端

无界方舟对AI硬件行业的演进，有着清晰的判断：2025-2026年是高速发展期，品类持续发散，传统硬件厂商、AI创业公司、大厂将纷纷入局，新形态不断涌现；

2026年下半年开始，部分市场验证不成立的品类将退出，垂类场景开始收敛；2027年将迎来行业峰值，可能诞生一款媲美手机的新型AI终端。

这款新型终端，不会替代手机，而是填补手机之外的场景空白。按照“8小时理论”，手机占据了人类清醒时主动交互的8小时，而AI硬件将覆盖另外两个8小时——手机待机时的被动场景（如穿戴设备捕捉信息、眼镜辅助交互）和睡眠时的健康监测场景。

其核心特征是“高主动性”，能主动捕捉需求、提供服务，成为人体的“延伸感官”。曾晓东认为，这款终端很可能是个性化穿戴设备，其底层AI框架将成为核心竞争力。

而EVA OS的目标，就是成为这款新型终端的“操作系统”，就像iOS、安卓之于智能手机、Unity之于游戏开发。目前，AI硬件行业正处于“群龙无首”的状态，通用大模型厂商缺乏硬件适配能力，传统硬件厂商难以突破AI技术瓶颈，而无界方舟的出现，恰好填补了这一空白。

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其通过“原子能力+可视化配置+低成本部署”的模式，降低了AI硬件的开发门槛，让更多开发者的创意得以落地，加速了行业从“发散”到“收敛”的进程。

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全球化布局：构建AI硬件的“底层生态”

无界方舟的野心不止于国内市场，从一开始就布局全球化。

EVAOS原生支持中英文版本，在海外部署了服务节点，开发者可通过国际平台获取相关资源，其生态构建也面向全球开发者。

按照三年规划，2025年完成原型版本发布，2026年实现10万开发者、20万台终端接入的生态规模，2027年全面推进全球化，让EVA OS成为全球AI硬件的核心底层框架。

对于未来的创新方向，无界方舟既期待更多新型硬件形态的出现——无论是眼镜、吊坠，还是尚未设想的终端，也看好AI与更多传感器的融合，如超声、红外、毫米波雷达等，让交互模态更加丰富。

在AI硬件的浪潮中，无界方舟没有选择做一款爆款产品，而是深耕底层技术，打造了一套赋能全行业的框架。

就像Unity降低了游戏开发的门槛，催生了无数优秀游戏作品一样，EVA OS也在降低AI硬件的开发门槛，让“人人都能做智能硬件”成为可能。

2025年，AI硬件的元年已经开启；2027年，行业峰值即将到来。

无界方舟的AI硬件版的”OS革命”，或许将重新定义AI硬件的开发逻辑，而这场革命的核心，正是让技术回归本质——不是制造复杂的壁垒，而是赋能更多人的创意，让AI硬件真正走进生活的每个角落。