端侧AI与低延迟
把推理任务放到设备本地执行,减少数据往返云端的时间开销,让响应更贴近实时交互的节奏。
把推理任务放到设备本地执行,减少数据往返云端的时间开销,让响应更贴近实时交互的节奏。
统一处理语音、图像与文本输入,让设备在同一套对话流程里理解用户意图并给出连贯回应。
以Agent编排设备能力与外部服务,在授权范围内主动提醒、调度场景,而不只被动等待指令。
遵循Matter与Thread规范接入生态,让不同厂商的灯具、传感器与网关在同一网络下协同工作。
敏感数据优先在本地完成处理,传输环节采用加密通道,并提供清晰的权限开关供用户随时调整。
提供设备接入SDK与云端接口文档,方便硬件团队按统一协议完成模组适配与固件升级管理。
kaiyun开云★(集团)电竞智能科技股份有限公司围绕AI芯片与AI智能设备展开研究与产品化工作,业务覆盖端侧AI推理、AI Agent编排、多模态交互以及AIoT设备互联等方向,为硬件厂商与场景方案商提供算力模组、工具链与接入支持。kaiyun电竞、开云电竞与kaiyun网站所指向的技术能力,都建立在同一套软硬协同的工程体系之上。
在技术路线上,团队关注RISC-V指令集、NPU架构与存算一体等方向,尝试在功耗受限的设备上提升单位能耗下的有效算力,并结合边缘计算与隐私计算思路,让数据处理尽可能留在本地完成。面向智能家居、可穿戴设备、AI眼镜、AI耳机、AI PC与AI手机等终端形态,我们提供可裁剪的端侧大模型部署方案。
生态层面,产品遵循Matter与Thread等互联规范,兼容主流语音助手与大模型接口,方便开发者按需组合。我们相信设备智能化的价值来自长期可维护的工程能力,因此持续投入文档建设、适配测试与固件更新机制。
围绕数据最小化采集与本地优先处理原则设计流程,参照通行的信息安全与隐私保护框架建立内部规范,对固件签名、传输加密与权限管理做定期复核。
持续跟进AI芯片制程、端侧推理框架与互联协议的公开进展,把分散的技术资料整理为可检索的栏目内容,供工程师与产品团队参考。
面向接入方提供持续的技术支持通道,覆盖模组适配、固件升级与协议对接等常见问题,尽量缩短从评估到量产的等待时间。
团队最初从事嵌入式固件与低功耗控制模组开发,在智能家居网关项目中积累了设备侧资源受限环境下的调度经验。
推出面向图像与语音场景的NPU推理模组,并配套模型转换与量化工具链,帮助客户把训练好的模型部署到设备端。
把研究重心转向端侧大模型部署与多模态交互,尝试在有限内存条件下运行参数规模更小的语言与视觉模型。
完善设备接入协议栈,支持Matter与Thread标准,推进跨品牌设备的统一发现、配网与场景联动能力。
围绕AI Agent构建任务编排层,开放设备能力接口,让第三方开发者能在统一框架内组合传感、控制与对话能力。
针对图像识别、语音唤醒与本地语义理解等任务,提供模型压缩、算子适配与性能调优的整体方案。
帮助接入方把设备控制、日程提醒与信息查询等能力封装为可调用工具,由Agent按上下文决定调用顺序。
整合麦克风阵列、摄像头与显示屏等外设输入,统一为结构化事件流,降低多模态应用的开发复杂度。
提供配网、设备影子、固件升级与远程诊断等基础能力,协助硬件团队完成从样机到批量出货的过渡。
梳理设备侧数据流向,评估本地处理与云端处理的边界,输出可落地的权限设计与日志留存建议。
从权重量化、KV缓存压缩与算子融合三个角度,讨论在有限内存设备上运行语言模型的常见取舍。
介绍在异构计算平台上划分任务边界的方法,以及如何避免频繁数据搬运带来的额外延迟。
整理配网流程、设备类型定义与多管理员机制在实际部署中容易遇到的问题及应对方式。
结合AI眼镜与AI耳机的形态特点,讨论常开感知功能对电池续航与散热设计提出的约束。
梳理开源指令集在工具链成熟度、扩展指令支持与生态兼容性方面的现状与待解问题。
分析存算一体在矩阵运算密集型负载下的潜在收益,以及精度、良率与编程模型方面的挑战。
在配套应用中选择添加设备,按提示让设备进入配网状态,完成网络绑定后即可在设备列表中查看状态、修改名称并按房间分组管理。
在设备详情页的通知设置里可以分别开启或关闭固件更新提醒。关闭后仍会保留手动检查入口,需要时可在同一页面主动触发更新检测。
支持。用户可以把常用的场景与自动化规则加入收藏,收藏项会显示在首页快捷区域,方便一键执行或临时启用、停用某条规则。
涉及语音、图像等敏感信息时优先在设备本地完成处理,确需上传的数据采用加密传输,用户可在权限中心查看并随时关闭相关采集开关。
平台通过统一接口对接主流语音助手与语言模型服务,具体可选项取决于设备型号与所在区域的可用情况,可在接入文档中查看适配清单。
提供。文档覆盖硬件接口说明、协议字段定义、示例工程与常见错误排查,并随固件版本更新同步维护,方便开发者对照调试。
端侧推理的速度比我预想的要好,摄像头识别基本感觉不到等待,接入文档写得也比较清楚,第一次适配没有花太多时间。
我们做的是智能家居网关,Matter相关的说明帮了不少忙,跨品牌设备的配网流程终于理顺了。
模型量化的工具链用起来顺手,参数调整的说明比较具体,不像有些资料只给结论不给原因。
可穿戴设备的功耗控制是我们最关心的点,技术支持给的建议比较务实,没有一味堆算力。
AI Agent那套编排思路挺有意思,把设备能力当成工具来调用,写业务逻辑时省了不少胶水代码。
隐私设置做得比较透明,哪些数据在本地、哪些会上传一目了然,这点在我们做方案汇报时挺加分。
从数据搬运开销出发,讨论存算一体架构在矩阵运算场景中的潜在收益与工程化难点。
语音、手势与视觉提示各有局限,文章梳理了几种主流交互路径在真实场景中的表现差异。
讨论算力下沉到网关、路由还是专用盒子时,延迟、成本与运维复杂度之间的取舍关系。
语音与图像的时间对齐是常见难点,文章整理了事件流合并与置信度加权的几种实现方式。
从CPU、GPU与NPU的分工谈起,讨论不同负载下如何决定任务落在哪一类计算单元上。
结合边界路由器部署位置与信道选择,分析Mesh组网在复杂户型中常见的信号盲区成因。