存算一体成AI玩具芯片核心驱动力
[探索] 时间:2025-08-25 19:35:41 来源:捉襟见肘网 作者:知识 点击:132次
电子发烧友网报道(文/黄山明)如今,存算SoC加上算力在AI玩具领域已成为显著趋势,体成且这一趋势正随着技术迭代、玩具市场需求增长及产业链布局加速而持续强化。芯片
AI玩具的核心核心需求是本地化智能交互,例如语音唤醒、驱动人脸识别、存算情感回应等,体成需低延迟、玩具高隐私且能适应玩具体积限制。芯片传统SoC仅依赖CPU/GPU处理AI任务,核心存在算力不足、驱动功耗高、存算延迟大等问题。体成
有些SoC会加入NPU,玩具而NPU作为专门为AI计算设计的处理器,可将AI推理任务的能效比提升数倍,使玩具能本地运行轻量级AI模型,无需依赖云端,解决了延迟与隐私问题。
为抓住AI玩具风口,上游芯片与模组厂商纷纷推出高集成度、低成本的SoC+NPU解决方案,帮助传统玩具厂商快速实现智能化转型,这些方案的共同特点是低成本、易开发。
比如瑞芯微推出的RK3576,搭配自研双核NPU,INT8算力高达6TOPS,支持多种运算类型和深度学习框架,能实现复杂的语音交互、图像识别等AI功能,满足桌面机器人、高阶智能陪护设备等AI玩具的需求。丰富的视频编解码能力可处理高清视频,在带有屏幕显示或视频交互功能的AI玩具中发挥作用。多样的存储和内存支持,能保障数据存储和运行流畅性。
并且还内置两个10/100/1000Mbps以太网控制器,支持RGMII接口、全双工和半双工模式,且支持IEEE.1588纳秒级精度以及TSN。众多的接口便于连接各类传感器、显示屏、网络模块等外部设备,拓展AI玩具的功能,提升产品的智能化程度和用户体验。
而有的方案则会直接为SoC集成一些AI处理单元,例如炬芯科技的ATS3703集成4核CPU,具备独立的3D GPU。4核CPU提供了强大的数据处理能力,能够同时处理多个复杂任务;独立3D GPU则为图形渲染提供了支持,使设备在运行图形密集型应用或游戏时,能呈现出流畅、精美的画面效果。
芯片内嵌矢量/浮点加速单元,可提供约0.3 TFLOPS@FP16的AI推理性能,用于人脸识别、语音降噪等边缘AI任务,因此该芯片在AI 玩具领域应用较为广泛,同时性价比极高,被业内称为儿童市场的“性价比之王”。
博通集成推出的BK7258是一款高度集成的单频2.4GHz Wi-Fi6和蓝牙低功耗5.4组合解决方案芯片,集成专用AI加速器(Ethos-U NPU 架构),算力约0.2 TOPS@INT8,支持CMSIS-NN、TensorFlow-Lite-Micro,典型模型延迟<200 ms。
这款产品是目前30元级AI玩具比较具竞争力的单芯片方案,可覆盖语音交互、轻量视觉识别、云端大模型调用等场景。
乐鑫科技的ESP32-S3是一款高集成度的低功耗 Wi-Fi 和蓝牙SoC,其中增加了用于加速神经网络计算和信号处理等工作的向量指令,AI开发者们通过ESP-DSP和ESP-NN库使用这些向量指令,可实现高性能的图像识别、语音唤醒和识别等应用。
支持本地离线语音唤醒,可识别上百条离线命令词。配合相应的麦克风和音频电路,能实现语音对话、语音控制等功能,例如基于ESP32-S3开发的ESP-Spot模块就可作为毛绒玩具的智能核心,实现离线语音唤醒和AI大模型对话功能。
未来,随着RISC-V生态成熟、存算一体技术落地及情感陪伴机器人、教育编程玩具等新兴需求的出现,SoC加入算力功能将在AI玩具中的应用将进一步深化,成为全球AI玩具产业链的核心竞争力。
(责任编辑:综合)
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