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...
