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，始终与理想形态隔着一层“技术冰墙”。
在 IF 2026 的舞台上，无界方舟联合创始人小乔以攀登者视角直面行业难题。她指出，尽管 2025 年被称为 AI 硬件的“第二波浪潮元年”，各类桌面机器人、陪伴设备、可穿戴产品层出不穷，但真正实现产品与市场契合（PMF）的仍集中于垂直品类。将大模型落地为消费级硬件，仍需跨越三大挑战：从零搭建系统框架、复杂工程链路、定制化适配——这些叠加成高耸的“技术冰墙”：模型调用成本高、研发周期长、用户体验冰冷。
“AI 大模型只是‘脑细胞’，硬件更需要一个完整的‘神经系统’。”小乔强调。
这一系统需融合交互、记忆、执行、形象四大原子能力，形成拟人化的认知与行为闭环。这正是无界方舟多年深耕的方向，其成果为EVA OS——专为新一代 AI 硬件设计的操作系统，核心能力已全面开源，并在极客公园舞台正式发布。
EVA OS 不仅是连接，更是“融入”——将拟人化的感知与认知能力深度植入硬件基因。它让设备从执行命令的工具，进化为“高智商伙伴”：能理解情绪、记住偏好，甚至主动预判需求并完成任务。
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、形象四大能力，为硬件构建高效“神经系统”，赋予其拟人化的认知与行为能力。
【交互层】：从「信号响应」到「语境理解」的毫秒革命
EVA OS 将机械指令升级为自然语境理解，支持毫秒级全双工交流，并根据场景动态切换交互角色，精准捕捉对话中的情绪与意图。现场演示中，系统展现出多模态交互能力：通过韵律建模实现即兴说唱，利用音色克隆复现声纹，结合视频语义解析生成智能解说，将交互拓展为丰富的“对话场”。
【记忆层】：构建多模态的终身记忆
EVA OS 建立连续的个人认知图谱，解决传统方案记忆薄弱、易产生信息幻觉的问题。系统融合长短期记忆，关联多模态信息，并主动提示关键过往，使设备成为“真正懂你的长期伙伴”。
不同于仅依赖文本的传统向量数据库，EVA OS 的记忆系统具备视觉维度。实测案例显示，当用户询问“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，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。”小乔补充道——它记住的不仅是事实，更是与用户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 跨越数字智能与物理世界的执行鸿沟。软件层面，除支持标准 API/MCP 接口外，还集成 Computer Use/Mobile Use 能力，通过拟人化 GUI 自动化操作无接口或封闭软件；硬件层面，具备底层致动能力，可直接驱动机械结构。该架构实现从“多模态交互”到“全场景执行”的质变。
现场展示中，系统可自主操作手机，打开 APP 分析处理并完成任务链，展现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 支持由大模型驱动的表情、二次元、数字人等多样化形象输出。与业界常见的串行链路不同，系统采用罕见的并行链路，实现表情、声音与动作同步发生，确保音画一致、毫秒级低延迟反馈，带来更自然的交互体验。
「行业样板间」：周预定量突破 1 万台的爆款产品
无界方舟首款消费级产品“奇多多 AI 学伴”肩负双重使命：既是 EVA OS 的技术验证平台，也是重构早教价值的“行业样板间”。这款面向 0-10 岁儿童的 AI 学伴机器人，推动 AI 早教从“陪伴噱头”回归“科学本质”。
针对传统 AI 玩具体验差、70% 家庭依赖老人带娃、缺乏优质 3-10 岁早教产品等问题，奇多多以“能看、会说、懂成长”的智能学伴形态提供高质量解决方案。发布后销量迅速破万，成为智能硬件焦点。
基于自研 EVA OS，“奇多多”集成视觉识别与个性化记忆引擎，端到端实时互动多模态大模型实现视频交互毫秒级反馈。“全能阅读”功能支持任意书本实时朗读、翻译、指读，无需预录资料；“AI 识物科普”可实时识别物品并展开讲解，打通孩子“边看-边问-边学”的认知链路。
实际效果显著：在与外国语学校的研学合作中，儿童识字与记单词速度提升至原来的 4 倍，阅读量提升 3.3 倍。更值得关注的是，83% 的内向儿童开始主动与奇多多及同伴交流。小乔强调，Broca's Area 语言中枢在 0-10 岁最为活跃，10 岁后逐渐关闭，因此早期语言互动至关重要。
“奇多多做对了什么？”小乔总结出 AI 硬件 PMF 公式：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”转化为可配置、达标的稳定服务。
开源与效率革命：1 天与 95%
EVA OS 核心能力正式面向全球开发者开源，成为业内首个面向 AI 硬件的开源 AIOS。此举带来两大颠覆性效率跃升：
- 时间折叠：硬件原型研发周期从数月缩短至 1 天
- 成本塌缩：AI 链路成本降低 95%
开发流程简化为两步：第一步，在云端定义大脑——通过可视化平台自由配置人格特质、声音、记忆规则与交互逻辑；第二步，在实体完成灌注——使用兼容 Arduino、Raspberry Pi 等主流板卡的开发套件，将云端 Agent 与硬件连接。
这意味着复杂的多模态融合与底层适配已被前置解决。创新想法从概念到原型的时间单位从“季度”变为“天”，AI 成本下降一个数量级。开发者可像搭积木一样快速构建产品，专注产品定义，技术能力则来自开源生态的即插即用 AI 大脑。
结语：从「无法攀登」到「登顶路线」
“硬件只是载体，新一代 AI 硬件的本质是要‘更像人’。”小乔在演讲尾声重申初心。理想的 AI 伙伴虽仍遥远，但路径正日益清晰：“AI 越强，人应该更强。需要科技创业者与 AI 同行者携手前进，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”，为攀登技术险峰的创业者开辟了“登顶路线”。这套系统不仅实现工具链的突破，更标志着智能硬件从“功能载体”向“数字生命”的进化转折，将催生多元化、个性化的爆款硬件生态。
下一代 AI 硬件的竞争，不仅在于外形，更在于智能。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爆发，更是开放生态主导、多元智能共生的新文明形态的觉醒。
https://github.com/AutoArk/EVA-OS
欢迎开发者前往探索与共建
开源内容涵盖平台与手机 App 端，支持音视频接入、TTS 音色选择、Agent 配置、MCP 工具调用、实时多模态大模型使用等。代码与文档已同步上线 GitHub，面向全球开放。
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，支持多模态
- 🔧 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