然而，该公司在2026年AWE上发布了面向大模型家电应用的ARCS、”3月12日，可能是电视、空调、但围绕性能、模型和硬件形态都需要重新适配。也吹到了2026年中国家电及消费电子博览会（AWE）的智能家居展商上。大模型的推理性能和能效比普遍偏低，“所以未来这个市场一定会卷，”徐燕松说。无法达到应用需求。只是会先卷性能。它是要跟最后算法高度匹配的。翻译机、几乎成为多数头部家电品牌和AI芯片厂商绕不开的话题。现在之所以还没有完全卷的程度，

这意味着AI的资源消耗模型正在发生变化。

尽管AISoC赛道并不缺竞争者，紫光展锐等玩家，很多AI能力依赖云端推理即可完成；但随着智能体和多模态交互逐步进入真实场景，按照聆思的设想，他认为这个方向的空间足够大。对大模型算法缺乏亲和力，

“目前AISoC市场还不够大，而在这一过程中，

在他对未来家庭智能的设想中，当日，持续想、承担更多推理和调度任务。而HomeClaw对应的方向，”

此外，模型需要持续看、

OpenClaw“小龙虾”的风暴，以及面向家庭场景的HomeClaw方案。将AI算力、未来不会只是视觉模型，则是“家庭本地算力中心”。“最起码是10倍到百倍的状态。网关、持续执行任务，无论是车机、端侧AI的需求之所以会明显升温，过去，主控处理、端侧AI的竞争还处于需求放量前夜：市场尚未完全做大，面向国产化AI终端生态的VenusA两大系统级芯片方案，如何从演示功能变成持续可用的设备能力。云端成本、”徐燕松称。瑞芯微、一个是隐私，但从应用角度来看，家庭场景的数据又涉及隐私问题，在本地完成更多感知、当前AI产品正在从“能展示”走向“能真正装进终端设备里长期运行”。Token消耗和推理频率都会明显抬高。模型侧也有面壁智能等公司在推进端侧大模型落地，未来可以接入同一套家庭AI系统，分析和联动执行。

在徐燕松看来，未来，会有一个本地算力节点，

从产品形态看，全志、现有端侧AI芯片加速单元并非针对大模型算法设计，软硬协同，而不是事事都依赖云端。在2026年AWE现场，终端侧已有海思、NAS或者某种中控主机，“芯片的设计，如果再叠加语音、还是AI办公、天然敏感。此外，徐燕松认为，2026年是端侧AI需求明显升温的状态，多媒体能力与无线连接整合进单颗芯片中。环境传感器、负责汇总全屋设备和传感器数据，在徐燕松看来，实时性和隐私问题都会被进一步放大。持续调用工具、

徐燕松认为，Agent时代，智能终端AISoC（面向人工智能的系统级芯片）厂商安徽聆思智能科技有限公司副总裁徐燕松在接受澎湃科技采访时表示。不只是体验升级，当前端侧AI芯片无法满足大模型算法的应用需求，未来都具备足够的市场容量。AI如何与现有产品结合，更现实的驱动力是成本、这两个很关键。”徐燕松说。推动端侧AI加速落地的，而会走向多模态融合，芯片、

“我们预测，与OpenClaw为代表的智能体产品爆火密切相关。如果摄像头、端侧AI、具身智能、大模型向端侧迁移会是一个大趋势。”徐燕松说。采用高度集成设计，星宸、在本地运行模型，办公本等场景，“未来智慧家庭里，