当AI大模型加速进入消费电子产业，智能家电也正在迎来新一轮技术升级。
在3月12日开幕的中国家电及消费电子博览会（AWE 2026）上，大模型几乎成为贯穿全场的核心关键词。从空调、冰箱到全屋智能设备，越来越多家电产品开始引入AI能力，试图让设备从“执行命令”走向“主动理解”。
作为专注智能终端AI SoC芯片的技术企业，聆思科技在本届AWE上集中展示了其围绕“芯片+算法+场景方案”构建的AI终端技术体系。从系统级芯片方案，到关键AI交互能力，再到率先提出的 HomeClaw 方案及端侧大模型芯片布局，这家公司正在构建智能终端时代的底层技术平台。
端侧AI竞争，核心在“芯片 + 算法”
在AI产业早期，算法和芯片往往分属不同公司。但到了端侧AI时代，这种分工模式正在逐渐改变。
原因很简单：终端设备的算力资源有限，如果芯片架构与算法无法深度协同，AI能力很难真正落地。
因此，业内普遍认为：“芯片+AI算法双引擎，是端侧AI落地的真正门槛。”
在这一点上，聆思属于行业中少数同时具备芯片与AI算法全栈研发能力的企业之一。其技术团队来自顶级芯片企业与AI公司，在硬件架构设计、算法框架优化以及产品化落地上形成了系统级协同能力。通过从硬件到算法的深度联合设计，聆思实现了更高的AI算力效率。
据介绍，其自研NPU架构算力利用率已经超过 80%，显著高于行业 20%—50% 的平均水平，在端侧AI算力效率方面形成明显优势。
在功耗和成本高度敏感的家电场景中，这种能效能力往往决定了AI功能是否能够规模化落地。
两大系统级芯片方案瞄准AI家电核心能力
在AWE 2026现场，聆思重点展示了两套系统级芯片方案：ARCS 与 VenusA。
其中，ARCS系列芯片 采用高度集成设计，将AI算力、主控处理、多媒体能力与无线连接整合进单颗芯片中。配合专为智能终端所打造的“小聆AI”大模型应用平台，该方案能够支持：离线AI能力、在线大模型能力、多模态交互、情感交互、MCP调用……
这意味着，一颗芯片即可完成从语音理解到视觉识别，再到云端大模型的完整流程。目前，该方案已在智能浴霸、AI陪伴机器人、智能闹钟等产品中实现落地。
VenusA芯片基于 RISC-V架构 设计，在算力能力与多媒体处理方面进行了大幅升级，实现算力翻倍，使设备能够同时运行语音与视觉算法，为带屏家电和视觉交互设备提供更强的本地AI处理能力。该方案通过与海思IOT芯片结合，并深度适配鸿蒙操作系统，打通了本地AI到云端服务，再到操作系统的完整链路，为AI家电提供了一套更具落地价值的技术路径。
对于家电厂商而言，这种“芯片 + 操作系统生态”的方案不仅降低了AI能力接入的技术门槛，也能够缩短产品开发周期，加快AI家电的规模化落地。随着国产技术生态不断成熟，这类方案正在成为越来越多终端厂商的重要选择。
AI家电落地：真正挑战在“最后一公里”
AI能力并不等同于用户体验。在智能家电场景中，一些看似细微的问题往往决定了用户是否真正愿意使用AI功能。
围绕真实家庭场景，聆思在AWE上展示了三项关键技术能力。
首先是分布式语音2.0系统。随着家庭中语音设备数量不断增加，“一呼百应”成为常见问题。该系统支持 32+设备协同组网，并兼容 Android、Linux 与 RTOS 系统，真正实现跨设备、跨网络、跨麦克风阵列的全屋语音协同能力。
其次是AI声音复刻技术。通过语音大模型，系统可以通过一句话复刻真人音色，并在保持音色一致的情况下改变表达风格。目前音色相似度已达到 91分。可应用于家庭陪伴、品牌语音形象等场景，让家电设备实现有温度、有个性的交互。
第三是声纹注册技术。针对方言/口音较重用户，可以一句话生成模型，使语音唤醒成功率进一步接近 100%，有望大幅缓解长期困扰家电企业的交互与售后难题。
这些不断突破的AI技术，正在直接影响用户对AI家电的真实体验，也是产业实现规模化落地的关键支撑。
端侧大模型芯片布局，HomeClaw瞄准家庭算力中心
在本届AWE上，聆思还首次披露了其端侧大模型专用芯片规划，并率先推出面向家庭场景的 HomeClaw方案。
据了解，HomeClaw 可接入全屋摄像头、环境传感器以及空调、扫地机器人、灯光等设备，对家庭环境与用户行为进行实时感知和分析，并自动生成策略、联动终端执行。比如，当系统监测到室内人数增多、空气质量下降时，可主动开启空调调节空气；检测到地面脏污时，可自动启动扫地机器人；识别到用户坐到书桌前时，也可同步打开灯光。家庭系统由此从“被动响应指令”走向“主动感知服务”。
但对于这类家庭算力中心而言，云端部署不会是最终形态，本地部署才是明确趋势。 原因也很直接：家庭场景涉及大量连续且敏感的数据，长期上传云端始终存在隐私顾虑；同时，家庭AI调用是高频、持续、实时发生的过程，如果长期依赖云端大模型推理，高昂的token成本也难以承受。只有把核心推理能力放到本地，才能同时满足隐私、安全、实时性与长期成本控制的要求。
也正因此，端侧算力将成为下一阶段家庭智能竞争的真正底座。HomeClaw 是面向家庭场景推出的方案，而支撑这套方案长期运行的核心，则是端侧大模型芯片。聆思端侧大模型专用DSA芯片预计将于2027年推出，基于 CGRA 可编程架构、大模型亲和设计以及 3D 堆叠技术，打造具备“高带宽、强推理、低功耗、小体积”特征的AI推理平台，为家庭算力中心提供核心计算能力。
可以预见，随着AI从“联网能力”迈向“自主智能”，未来智能家居的竞争焦点将不再只是设备数量和联网能力，而是谁能率先构建起真正可落地的家庭算力中心。在这场新的技术竞赛中，端侧大模型芯片正成为关键战场，而 HomeClaw 则让这一方向有了更具体的场景化落点。
