硬件只是载体，AI 大模型只是「脑细胞」。只有拥有 AI 大脑，才能迎来 AI 硬件的觉醒时刻。

作者｜汤一涛

编辑｜靖宇

北京 798 艺术区，当《钢铁侠》中贾维斯的经典片段再次投射在巨幕上时，台下观众的眼神里既有对终极智能的向往，也有一丝熟悉的审慎——类似的场景在过去数年的科技发布会上反复上演，但现实中的 AI 硬件，似乎总与那个理想形态隔着一层无法逾越的技术冰墙。

在 IF 2026 的舞台上，无界方舟联合创始人小乔的分享，选择以攀登者的身份直面现实、解决行业难题。

她指出，尽管 2025 年被誉为 AI 硬件的「第二波浪潮元年」，各种形态的桌面机器人、陪伴硬件、可穿戴设备和具身智能层出不穷，但成功找到 PMF 的产品以垂直品类为主，因为单一场景相对更好实现。因为要将强大的 AI 大模型落地为真正的消费级硬件，仍需跨越三大天堑：从零搭建完整框架如同在峭壁上开凿登山道，复杂工程链路堪比穿越冰川裂缝，定制化适配更是需要在岩壁上精准安装每一颗铆钉。这些难题叠加成「技术冰墙」——模型调用成本居高不下，研发周期以年为单位，最终留给用户的往往仍是冰冷的体验。

小乔表示：「AI 大模型只是『脑细胞』，而硬件更需要一个完整的『神经系统』。」

这个系统需要将交互、记忆、执行、形象这四大原子能力无缝融合，形成拟人化的认知与行为闭环。这正是无界方舟过去几年深耕的方向，其成果便是EVA OS ——一个为新一代 AI 硬件设计的操作系统，其核心能力已全面开源，在本次极客公园的舞台上正式发布。

EVA OS 的诞生，不只是连接，更是「融入」——将拟人的认知与感知能力，深度融入硬件的基因。让每一个设备从单纯执行命令的工具，进化为「高智商伙伴」：能听懂对话背后的情绪，记住用户偏好，甚至主动预判需求和完成任务。

▲ 点击视频，了解 EVA OS

如何让 AI 硬件即刻拥有「生命感」

01

如何定义硬件的「神经系统」？

智能系统的生命力，源于硬件与算法的深度耦合。EVA OS 通过重构交互、记忆、执行与形象四大原子能力，为硬件铺设了完整且高效的「神经系统」，使其获得拟人的认知与行为能力。

【交互层】：从「信号响应」到「语境理解」的毫秒革命

EVA OS 重新定义了硬件与人的对话方式，将机械的指令响应升级为连贯的语境理解。它能在毫秒级延迟内实现全双工自然交流，并依据场景动态切换交互角色，让硬件真正理解对话中的情绪与意图。

现场演示中，EVA OS 除了展现出多模态交互能力外，还体现了更丰富的 AI 反馈方式：通过韵律建模实现即兴说唱，通过音色克隆技术复现多维声纹，通过视频语义解析模块输出智能解说等，将交互从简单的问答拓展为丰富的「对话场」。

【记忆层】：构建多模态的终身记忆

EVA OS 为硬件构建了连续的个人认知图谱，解决了行业方案长期记忆薄弱、易出现信息幻觉的痛点。它融合长短期记忆，不仅能关联多模态信息，更能主动提示关键过往，使设备从被动应答变为「真正懂你的长期伙伴」。

与仅依赖文本的传统向量数据库不同，EVA OS 的记忆系统具备视觉维度，从而可以满足更多场景需求。小乔分享了实测案例：当询问「同事需要我帮忙点什么饮料」或「我的耳机在哪」时，系统不仅能调取记忆片段，还能结合视觉线索给出具体建议。「我真的在那个位置找到了耳机。」她补充道。——它记住的不仅是事实，更是与你共同成长的生命体验。

【执行层】：构建从「认知决策」到「物理致动」的端到端闭环

EVA OS 成功跨越了数字智能与物理世界之间的执行鸿沟。在软件层面，除支持标准的 API/MCP 接口调用外，更集成了 Computer Use/Mobile Use 能力，通过拟人化的 GUI 自动化交互，实现了对封闭或无接口软件的精准操控。在硬件层面，EVA OS 具备底层致动能力，可直接驱动实体机械结构。这一架构让 AI 硬件完成了从「多模态交互」到「全场景执行」的质变。

现场展示了 EVA OS 正在交付的实际案例：系统能够自主操作手机，打开各类 APP 进行分析处理，并独立完成任务链，展示了其在复杂物理环境中的行动潜力。

【形象层】：为硬件赋予实时形象

EVA OS 支持各类硬件输出由大模型驱动的表情、二次元、数字人等各类形象。与业界常见的串行链路驱动不同，EVA OS 采用业界少见的并行链路，让表情、声音与动作同步发生，从而实现了音画同步、实时驱动，带来了毫秒级低延迟的输出效果，确保反馈的一致性与实时性。

▲ 点击观看发布现场视频

了解 EVA OS 如何定义硬件的「神经系统」

02

「行业样板间」：周预定量

突破 1 万台的爆款产品

在无界方舟的战略布局中，首款消费级产品「奇多多 AI 学伴」承担着双重使命——既是 EVA OS 技术的原型验证平台，更是重构早教产品价值锚点的行业样板间。这款面向 0-10 岁儿童的 AI 学伴机器人，标志着 AI 早教产品从「陪伴噱头」回归「科学早教本质」。

面对传统 AI 玩具体验欠佳、近 70% 家庭依赖老人带娃、业界缺少 3-10 岁儿童的优质早教产品等问题，奇多多以「能看、会说、懂成长」的智能学伴形态，给出高质量科学解决方案。自发布以来，奇多多销量迅速破万，成为智能硬件领域的焦点。

奇多多基于无界方舟自研的「AI 大脑」EVA OS，是集成视觉识别与个性化记忆引擎的 AI 原生产品。技术上，其端到端实时互动多模态大模型，实现了视频交互毫秒级低延迟反馈。「全能阅读」支持任意书本实时朗读、翻译、指读的功能，不限于绘本、报刊、课本、卡片等载体，无需提前录入资料，任意材料都可实时识别和阅读；「AI 识物科普」可实时识别任意物品并展开科普，打通孩子「边看 - 边问 - 边学」的认知链路。

效果是显著的，在与外国语学校的 AI 研学合作中，孩子们识字、记忆英文单词的速度提升至之前的 4 倍，阅读量提升至 3.3 倍。更令人触动的是，83% 的内向儿童开始主动与奇多多及身边小朋友交流。小乔强调，Broca's Area 语言中枢仅在 0-10 岁活跃，10 岁开始关闭，因此语言互动能力的培养对孩子来说必不可少。

「奇多多做对了什么？」小乔总结出一个寻找 AI 硬件产品与市场契合点（PMF）的精准公式：PMF =  用户精准 + 刚需场景 + 技术成熟度。  而 EVA OS 的核心价值，正是将最难把控的「技术成熟度」变为一项可配置、可达标的稳定服务。

03

开源与效率革命：1 天与 95%

发布会的真正高潮，是  EVA OS 核心能力正式面向全球开发者开源，这也是业内首个面向 AI 硬件的开源 AIOS。

开源的背后，是两项具有颠覆性的效率进阶：

时间折叠：硬件原型研发周期可从几个月降低为 1 天。

成本塌缩：AI 链路成本可降低 95%。

实现路径被简化为两步：第一步，在云端定义大脑。  通过可视化平台，像勾勒角色一样，自由配置硬件的人格特质、声音、记忆规则与交互逻辑。第二步，在实体完成灌注。  通过兼容 Arduino、Raspberry Pi 等主流板卡的 EVA OS 开发套件，将云端 Agent 与硬件连接。

这意味着，最复杂的多模态融合与底层工程适配工作已被前置解决。一个创新的硬件想法，从概念到功能原型的时间单位，从「季度」变成了「天」；曾经令初创团队望而却步的 AI 成本，被削减了一个数量级。从此，开发像搭积木一样，初创团队只需关注产品定义本身，技术层面可在开源生态中获取即插即用的 AI 大脑能力。

04

结语：从「无法攀登」到「登顶路线」

「硬件只是载体，而新一代 AI 硬件，本质是要「更像人」。」在演讲尾声，小乔将焦点拉回到最初的梦想——「贾维斯」。她坦言，理想的 AI 伙伴依然遥远，但路径正在变得清晰：「「AI 越强，人应该更强」。这需要我们科技创业者们、AI 伙伴们一起抱团前进，共同实现科技普惠、行业共荣。」

EVA OS 的开源，相当于为 AI 硬件开发者铺设了一条「高速公路」，为攀登 AI 硬件险峰的创业者开拓了穿越技术屏障的「登顶路线」。这套系统不仅实现了工具链的革命性突破，更成为了智能硬件从「功能载体」向「数字生命」进化的转折点。这必将开启创新的闸门，催生出真正多元化、个性化的爆款硬件生态。

下一代 AI 硬件的竞争，不仅靠外形，更要靠智能。站在技术屏障消融的历史节点，无界方舟所见，不只是千亿级市场的喷薄，更有开放生态主导、多元智能共生的新文明形态，正在觉醒。

如果你也是那个对 AI 硬件有执着的创造者、开发者或梦想家，欢迎访问 EVA OS 的 GitHub 主页，加入这场从开源开始的智能革新。

https://github.com/AutoArk/EVA-OS

欢迎开发者前往探索与共建

复制链接至浏览器直达 EVA OS GitHub 主页

开源内容包括平台和手机 App 端。其中，平台支持多种自定义 solution 配置，涵盖音视频能力接入、TTS 音色选择、agent 选择、MCP 工具选择、实时多模态大模型使用等。同时，代码和文档同步上线 GitHub，开放给全球用户。

Upcoming  内容

嵌入式 SDK：ESP32/RK/MCU 硬件级深度适配

☁️ 端云协同：云端算力调度 + 设备端指令精准下发

智能记忆系统：设备级短期交互记忆 + 长期偏好记忆，多模态技术

MCP 工具扩展：开放第三方工具接入接口

自定义数字人：支持照片生成专属 Avatar

企业级能力：多模型混合部署 + 高并发承载方案

···

* 头图来源：极客公园

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

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