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AI正加速从数字世界走向越来越多的真实终端。机器人、智能汽车等物理AI应用快速发展，AI能力也在向相机、可穿戴设备、陪伴设备等更多硬件形态延展。从信息理解与生成，到环境感知、实时交互，乃至参与执行具体动作，AI与现实世界的连接正在持续加深。

8月15日，由腾讯云架构师技术同盟主办的2026粤港澳大湾区架构师峰会在深圳举办。大会汇聚了来自技术界与产业界的众多嘉宾，围绕AI、软件架构、智能硬件等热门前沿议题展开深入交流。广和通集团CSO & COO李腾发表了《从数字AI到物理AI：端侧计算和连接，AI走进真实世界的基石》主题演讲，系统分享了AI硬件的发展终局与演进路径、端云协同的下一代技术架构，以及连接与计算如何支撑AI真正走进物理世界。

从AI硬件重构到“计算连续体”

李腾在演讲中表示，AI正以前所未有的速度重塑越来越多的硬件品类，新一代AI硬件形态也在持续加快涌现。一类产品是在既有硬件基础上进一步叠加AI能力，另一类则直接围绕AI重新定义产品形态与交互方式——设备如何感知周边环境、如何与用户实现自然交互、哪些任务适合本地处理、哪些能力需要与云端协同，正在成为新一代智能硬件产品设计的重要命题。

这正是从“硬件+AI”向“AI+硬件(AI Native硬件)”演进所带来的深层变化。

随着大模型与多模态能力持续升级，以及硬件工程、供应链等产业能力不断成熟，AI也开始更深度地参与产品定义与交互方式重构。

与此同时，智能能力已不再局限于单一设备或云端。设备端、边缘端与云端开始共同承载不同模型、算力、数据和应用，推动AI硬件从单点智能进一步走向端—边—云协同的“计算连续体”。

技术架构范式转变：端—边—云协同

当AI进入真实设备之后，不同任务对实时性、功耗、数据安全、网络连接和算力资源的要求各不相同，因此也需要在设备端、边缘端和云端之间进行合理分工与高效协同。

云端依托大规模算力与数据资源，负责更大规模的模型训练和复杂任务处理;

边缘端结合企业数据与边缘算力，承担模型推理和数据处理等关键任务;

设备端则更多承担实时交互与本地处理任务。

不同AI任务会根据实际需求在端、边、云之间协同运行，由此形成“计算连续体”。计算决定AI任务在哪一层处理，连接则负责支撑数据与服务在不同节点之间实现实时协同。

连接与计算，如何支撑AI走进真实世界?

AI硬件迈向端—边—云协同，需要芯片、连接、平台、算法、云服务与应用等多层能力共同支撑。围绕这一技术架构，广和通持续深化在芯片算力、通信连接、AI使能平台和场景应用等关键环节的产品与解决方案布局，并不断完善模型工程化、AI安全、可靠性测试以及全球认证和测试等工程能力。

在芯片算力层，广和通已形成覆盖0—100 TOPS的算力模组，以及5G、高端、中端、入门级智能模组产品矩阵，能够面向不同终端的性能、功耗和成本需求，提供多层级计算平台。

在通信连接层，产品覆盖5G NR、4G LTE、蜂窝LPWA及Wi-Fi等多种无线通信技术，可支撑AI终端与边缘、云端之间的数据连接和服务协同。

此外，Fibocom AI Stack使能平台涵盖AI Module、AI工具链、AI引擎、AI模型仓以及支持与服务，覆盖模型适配、推理、端侧部署等关键环节，并与AI Cloud云平台协同，进一步提升AI应用开发、部署以及端云协同效率。

在场景应用层，产品与方案的落地方向也进一步延伸，主要聚焦两条主线：一类是“硬件+AI”，另一类是AI Native。前者覆盖的仍是市场较为熟悉的成熟终端，如FWA、智能POS、无人机、智能手持等；后者则面向端侧AI、机器人、智能汽车等新型形态，进一步形成端侧AI会议机、AI BOX、MagiCore AI陪伴、AI相机、Fibot具身智能开发平台、智能座舱等完整产品与解决方案。

从芯片算力、通信连接，到AI使能平台与场景化应用，广和通正围绕AI硬件新架构，持续推动连接、计算与AI能力深度融合，助力AI进入更多真实终端与行业应用场景。

广和通始创于1999年，是中国首家A+H股上市的无线通信模组企业(300638.SZ|0638.HK)。广和通以无线通信与人工智能为技术底座，提供软硬件一体、赋能行业应用的全栈式解决方案，加速千行百业从“万物互联”迈向“万物智联”。广和通全栈式解决方案覆盖蜂窝通信、AI、车载、GNSS模组及AI工具链，支持行业端侧与主流大模型接入，提供智能体、全球资费与云服务，助力智能机器人、消费电子、低空经济、智能驾驶、智慧零售及智慧能源等行业实现数智化升级。

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