广和通要闻

AI正在从数字空间进入越来越多真实终端。

机器人、智能汽车等物理AI加速发展，AI也在向相机、穿戴、陪伴设备等更多硬件形态延伸。

从理解和生成信息，到感知环境、实时交互乃至参与行动，AI与现实世界的连接正在不断加深。

8月15日，由腾讯云架构师技术同盟主办的2026粤港澳大湾区架构师峰会在深圳举行。

大会汇聚技术与产业领域嘉宾，围绕AI、软件架构、智能硬件等前沿议题展开交流。

广和通集团CSO & COO李腾发表《从数字AI到物理AI：端侧计算和连接，AI走进真实世界的基石》主题演讲，分享AI硬件的终局和路径、端云协同下一代技术架构，以及连接与计算如何支撑AI走进物理世界。

从AI硬件重构到“计算连续体”

李腾在分享中提到，AI正以前所未有的速度改写越来越多的硬件品类，新一代AI硬件形态也在加快涌现。

一类产品是在原有硬件基础上进一步叠加AI能力。另一类则围绕AI重新定义产品形态与交互方式。

• 设备该怎样感知周围环境

• 该如何与人自然互动

• 哪些任务适合在本地处理

• 哪些能力需要与云端协同

这些问题，正在成为新的产品命题。

这正是从“硬件+AI”向“AI+硬件(AI Native硬件)”演进带来的变化。

随着模型与多模态能力持续发展，以及硬件工程、供应链等产业能力不断成熟，AI也开始进一步参与产品定义和交互方式的重构。

与此同时，智能能力不再局限于单一设备或云端。

设备端、边缘端和云端开始共同承载不同的模型、算力、数据与应用。

AI硬件由单点智能进一步走向端—边—云协同的“计算连续体”。

技术架构范式转变：端—边—云协同

AI进入真实设备后，不同任务对实时性、功耗、数据安全和算力的需求不同。

因此，也需要在设备端、边缘端和云端之间分工协同。

• 云端依托大规模算力和数据资源，处理更大规模模型训练与复杂任务;

• 边缘端结合企业数据和边缘算力，承担模型推理与数据处理;

• 设备端则承担更多实时交互和本地处理任务。

不同AI任务根据需求在端、边、云之间协同运行，由此构成“计算连续体”。

计算决定AI任务在哪里处理，连接则支撑数据与服务在不同节点之间实时协同。

连接与计算，如何支撑AI走进真实世界

AI硬件走向端—边—云协同，需要芯片、连接、平台、算法、云服务和应用等多层能力共同支撑。

围绕这一技术架构，广和通持续深化芯片算力、通信连接、AI使能平台和场景应用等关键环节的产品与方案布局。

同时，广和通也在完善模型工程化、AI安全、可靠性测试及全球认证和测试等工程能力。

芯片算力层

已形成覆盖0—100 TOPS的算力模组，以及5G、高端、中端、入门级智能模组产品矩阵。

面向不同终端的性能、功耗和成本需求，提供多层级计算平台。

通信连接层

产品覆盖5G NR、4G LTE、蜂窝LPWA及Wi-Fi等多种无线通信技术。

支撑AI终端与边缘、云端之间的数据连接与服务协同。

AI使能平台

此外，Fibocom AI Stack使能平台涵盖AI Module、AI工具链、AI引擎、AI模型仓及支持与服务，覆盖模型适配、推理和端侧部署等关键环节。

并与AI Cloud云平台协同，提升AI应用开发、部署与端云协同效率。

场景应用层

到了场景应用层，产品和方案的落地方向又往前走了一步，主要延展到两条线：

• “硬件+AI”：覆盖大家相对熟悉的成熟终端，比如FWA、智能POS、无人机、智能手持等；

• AI Native：瞄准端侧AI、机器人、智能汽车等新形态，进一步落成端侧AI会议机、AI BOX、MagiCore AI陪伴、AI相机、Fibot具身智能开发平台、智能座舱等一整套产品与方案。

从芯片算力、通信连接，到AI使能平台与场景应用，广和通正沿着AI硬件新架构，持续推动连接、计算与AI能力融合。

支撑AI进入更多真实终端和应用场景。

关于广和通

广和通始创于1999年，是中国首家A+H股上市的无线通信模组企业(300638.SZ|0638.HK)。

广和通以无线通信与人工智能为技术底座，提供软硬件一体、赋能行业应用的全栈式解决方案，加速千行百业从“万物互联”到“万物智联”。

广和通全栈式解决方案覆盖蜂窝通信、AI、车载、GNSS模组及AI工具链，支持行业端侧和主流大模型接入，提供智能体、全球资费与云服务。

助力智能机器人、消费电子、低空经济、智能驾驶、智慧零售及智慧能源等行业数智化升级。

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