嵌入式 AI 产品做得再强，没续航也留不住用户
在嵌入式AI持续升温的这几年，“效果很好”的演示并不少见，但真正进入量产、长时间运行后，多数产品依旧会在续航、稳定性、开发周期等环节出现落差。走访行业案例时，一个普遍感受愈发清晰：AI 能否落地，不只靠模型本身，还取决于低功耗能力以及能否在一个健康的开源生态中开发。
很多终端设备的AI能力难以坚持到用户的真实使用周期。一旦电量不足，语音唤醒、实时识别等功能就会被迫关闭，用户自然也就失去了体验AI的机会。在最新的2025年ACSI调研中，用户满意度跌至历史低点，电池续航依旧是投诉核心。这说明续航并非单一产品问题，而是整个行业面临的结构性挑战。
为了缓解这一矛盾，一些团队开始在芯片架构层面做突破，例如通过大小核设计降低待机能耗，缩短唤醒时间，或是用更精细的功耗管理方式覆盖复杂场景。实机案例显示，只要功耗下降足够明显，AI能力才能真正融入用户的日常，而不是成为“只在演示里亮眼”的功能。
与功耗难题并行的，是开发端的碎片化。不同芯片、不同工具链、不同驱动接口让开发者花费大量时间在适配而非创新。嵌入式体系缺乏统一标准，开发流程难以跟上企业对快速迭代的要求，也就难以支撑AI产品从概念到量产的完整生命周期。越来越多芯片公司开始将SDK、案例和工具链开源，希望用统一接口降低复杂度，并为开发者留下更多时间完善真正的业务逻辑。
从长期看，端云协作会成为嵌入式AI的基础范式。端侧小模型负责监测、指令和快速响应，云端大模型处理分析和高复杂度任务，两者形成互补，可以覆盖更广的实际场景。语音交互、健康监测、运动轨迹、工业告警等领域都已经出现实践案例：端侧承担日常，云端负责深度智能，整体体验反而更加稳定和节能。
随着行业对定制化需求的增长，只有更开放的生态才能让芯片真正发挥价值。更多开发者、更丰富的产品、更长的芯片生命周期，是一个互相成就的循环。开源工具降低门槛，低功耗设计保证体验，两者结合，能让嵌入式AI从“可用”变成“常用”，缩短创意到量产的时间，让灵感快速转化为现实形态。
嵌入式AI的下一步，不在于功能堆叠，而在于让技术真正融入日常，让设备在长时间运行中依旧保持稳定、节能、易开发。低功耗与开源生态，是推动这一进程的双轮动力。只有整个生态共同参与，AI 才能更加自然地融入生活，形成更可靠、更长期的智能体验。
