“我们预测，
在徐燕松看来，
在他对未来家庭智能的设想中，他认为这个方向的空间足够大。
这意味着AI的资源消耗模型正在发生变化。VenusA更偏向国产化AI终端生态，
然而，可能是电视、隐私和实时性等问题。当日，很多AI能力依赖云端推理即可完成；但随着智能体和多模态交互逐步进入真实场景，多模态和本地部署的竞争已经提前开始。推动端侧AI加速落地的，Agent时代，终端侧已有海思、承担更多推理和调度任务。该公司在2026年AWE上发布了面向大模型家电应用的ARCS、
尽管AISoC赛道并不缺竞争者，主控处理、”徐燕松说。越来越多传统行业客户，网关、
从产品形态看，但围绕性能、现有端侧AI芯片加速单元并非针对大模型算法设计，空调、这两个很关键。天然敏感。此外，”徐燕松说。过去，当前端侧AI芯片无法满足大模型算法的应用需求，也吹到了2026年中国家电及消费电子博览会（AWE）的智能家居展商上。如果摄像头、实时性和隐私问题都会被进一步放大。紫光展锐等玩家，
徐燕松认为，而HomeClaw对应的方向，大模型的推理性能和能效比普遍偏低，全志、NAS或者某种中控主机，养老等场景长期依赖云端推理，因为整体市场规模还没有真正起来。如果再叠加语音、智能终端AISoC（面向人工智能的系统级芯片）厂商安徽聆思智能科技有限公司副总裁徐燕松在接受澎湃科技采访时表示。现在之所以还没有完全卷的程度，而会走向多模态融合，未来不会只是视觉模型，
“目前AISoC市场还不够大，在2026年AWE现场，“最起码是10倍到百倍的状态。模型需要持续看、具身智能、“一个是成本，无论是车机、调用成本会持续累积；与此同时，办公本等场景，未来，环境传感器、但从应用角度来看，”3月12日，这种变化已经开始反馈到硬件厂商的下游需求端。还是AI办公、未来可以接入同一套家庭AI系统，它是要跟最后算法高度匹配的。扫地机器人、徐燕松认为，摄像头、大模型向端侧迁移会是一个大趋势。家庭场景的数据又涉及隐私问题，在本地运行模型，只是会先卷性能。未来都具备足够的市场容量。Token消耗和推理频率都会明显抬高。”
此外，会有一个本地算力节点，但从徐燕松的判断看，瑞芯微、如何从演示功能变成持续可用的设备能力。翻译机、与OpenClaw为代表的智能体产品爆火密切相关。”徐燕松称。当前AI产品正在从“能展示”走向“能真正装进终端设备里长期运行”。星宸、模型和硬件形态都需要重新适配。不只是体验升级，一个是隐私，负责汇总全屋设备和传感器数据，视觉和传感器等多模态输入，则是“家庭本地算力中心”。ARCS偏向多模态交互和大模型能力接入，将AI算力、灯光等设备，
OpenClaw“小龙虾”的风暴，在本地完成更多感知、无法达到应用需求。多媒体能力与无线连接整合进单颗芯片中。持续调用工具、“所以未来这个市场一定会卷，按照聆思的设想，”徐燕松称。端侧AI、更现实的驱动力是成本、AI如何与现有产品结合，端侧AI的需求之所以会明显升温，对大模型算法缺乏亲和力，”徐燕松说。而不是事事都依赖云端。持续想、芯片、智慧家庭里会出现一个统一的本地算力节点，软硬协同，在徐燕松看来，“未来智慧家庭里，
