广和通亮相火山引擎 FORCE 原动力大会，展示端云融合情感交互新能力

Release time：2025-12-19
author：AMEYA360
source：广和通
reading：951

　　12 月 18-19 日，火山引擎 FORCE 原动力大会·冬在上海隆重举行。作为火山引擎的重要生态合作伙伴，广和通受邀亮相大会智能硬件展示区，展示最新一代轻算力AI陪伴解决方案MagiCore2.0 ，凭借真实自然的对话体验、情绪化反馈及智能体生态接入能力，吸引了大量观众驻足体验与深入交流。

广和通亮相火山引擎 FORCE 原动力大会，展示端云融合情感交互新能力

　　端云融合能力全面升级：本地语音 × 云端大模型 × 智能体生态

　　广和通MagiCore2.0基于端云融合架构，将本地语音交互的即时响应优势与云端大模型的的理解与生成能力深度融合，实现“轻终端 × 重智能”的全新交互体验。

　　云端接入豆包大模型：在语义理解、风格化对话、内容生成以及语气情绪处理方面能力显著增强，让轻算力设备也拥有高自然度的语言与情绪交互表现。

　　全面适配“扣子”智能体平台：品牌方、IP 方及开发者可基于扣子平台快速创建具备独特人格特质、叙事风格与行为逻辑的专属智能体，实现从语音角色、IP Agent 到运营内容体系的整体化构建，大幅增强陪伴类硬件产品在角色深度与内容生态上的持续运营能力。

　　轻算力硬件体验新突破：超低功耗设计 × 强拾音能力 × 自然连续对话

　　在硬件层面，广和通MagiCore2.0 采用自研超低功耗架构，并结合 4G 网络的低功耗特性，实现最长7天待机、3小时连续使用的能效表现;同时依托自动休眠策略与云端保活机制，兼顾低功耗运行与实时响应能力。

　　端侧交互方面，广和通MagiCore2.0 支持离线唤醒、按键及关键词双触发，并集成3A音频算法，在嘈杂环境下也能稳定识别。同时，系统支持 可打断式自然连续对话，完全贴合真实沟通逻辑，让交互更加流畅智能。

　　内容体验更具情绪温度：动态“内心 OS” × 多层级记忆 × 场景化叙事生成

　　在内容体验层面，广和通 MagiCore2.0 基于自研情绪理解模型、环境关系图谱与多层级记忆体结构，可根据用户对话与实时场景动态生成角色“内心 OS”，使 AI 角色在情绪、表达与行为上保持人格一致性，并具备持续成长与情感延展能力。

　　配套 App 利用生成式 AI 自动生成城市特色背景内容，随着用户位置变化实时演化，形成背景故事、旅行日记等叙事素材，让陪伴体验从单次功能交互延伸为长期的沉浸式叙事陪伴，在现场吸引了大量行业观众的关注与体验。

　　携手火山引擎，共建智能硬件端云融合生态

　　广和通在本次 FORCE 原动力大会的展示，不仅呈现了广和通在AI陪伴领域的最新技术成果，也进一步体现了双方在端云融合能力、智能体生态建设及内容服务场景上的深度协同。

　　未来，广和通将继续与火山引擎保持紧密合作，加速轻量化 AI 陪伴设备的产品化落地，共同构建更完善的智能硬件端云生态，让更多设备具备可成长、可表达、可情感连接的 AI 新生命力。


（"Note: The information presented in this article is gathered from the internet and is provided as a reference for educational purposes. It does not signify the endorsement or standpoint of our website. If you find any content that violates copyright or intellectual property rights, please inform us for prompt removal."）

Previous：16×8恒流LED矩阵驱动芯片| 力芯微推出ET61626

Next：ROHM车载40V/60V MOSFET产品阵容中新增高可靠性小型新封装产品

Online messageinquiry

reading
广和通Fiboclaw开发助手：智能体协同，推动终端开发缩短至天级
行业新闻

广和通Fiboclaw开发助手：智能体协同，推动终端开发缩短至天级

　　近日，广和通AI研究院推出自研模组智能体开发助手Fiboclaw。该平台面向通信模组、算力模组及端侧AI设备开发，将技术文档、调测经验与工程流程转化为可调用的Skill，帮助客户更快完成模组接入、二次开发和端侧AI部署周期，加快产品验证与行业应用落地。　　开发提速，决定模组落地效率　　随着AIoT终端持续向智能化、场景化演进，模组正在从基础通信单元，走向连接、计算与AI能力融合的关键底座。　　但是一款模组导入客户产品开发与量产链路，通常涉及系统集成、通信调测、固件烧录与测试验证等关键环节。客户项目类型分散，开发环境差异明显，工程团队需要在技术文档、调试工具和项目经验之间协同推进。　　对广和通而言，竞争力正在从单点硬件性能，进一步延伸到覆盖开发、交付和生态适配的系统能力。基于这一趋势，Fiboclaw将模组领域长期积累的工程Know-how，转化为智能体可辅助执行、持续复用的开发能力。　　轻量Agent框架，沉淀25+模组Skill　　Fiboclaw基于广和通自研轻量化Agent框架打造，采用极简架构，具备秒级启动、低资源占用、灵活部署等特点。该框架可运行在PC、工控机等常见开发环境中，也可根据场景部署在部分端侧边缘算力芯片上，适配通信模组与算力模组开发中的多类工程任务。　　围绕模组开发高频需求，Fiboclaw已内置25+模组开发相关Skill。开发者无需编写复杂的Agent底层逻辑，只需提供模组技术文档和需求描述，Fiboclaw即可辅助生成专用Skill和自动化脚本，把领域知识转化为可复用的自动化能力。　　Fiboclaw同时支持Windows与Linux开发环境，并支持私有化部署，可接入企业私有云大模型及广和通微调模型，帮助客户在技术数据安全可控的前提下使用智能体能力。　　从连接调测到AI部署，压缩开发链路　　面向客户开发链路，Fiboclaw可将通信调测、算力部署与测试验证等关键环节纳入智能体工作流，减少重复配置、资料检索和问题排查工作。　　在通信模组开发中，Fiboclaw可基于特定AT指令集、内核版本和客户开发环境，辅助完成调测、异常定位与驱动适配，降低4G/5G模组集成门槛。　　面向算力模组，还可配合Fibocom AI Stack使能平台，完成不同硬件环境下的依赖检查、编译配置与自动化部署，加快AI能力在边缘算力模组上的落地。　　在测试验证环节，Fiboclaw可解析测试用例、技术标准和合规文档，辅助生成测试报告模板，并针对内存泄漏、指针异常、AT指令阻塞等嵌入式常见问题进行代码审查。　　在典型客户开发场景中，Fiboclaw可将部分开发、调测和脚本编写流程从“周级”压缩至“天级”，帮助客户更快完成产品验证与方案落地。　　让AI能力进入客户开发现场　　Fiboclaw面向客户开发、生态伙伴适配和技术支持协同，将分散的模组知识、调测方法和工程经验系统化沉淀，形成可持续复用的开发能力，推动端侧AI从“能运行”走向“易开发、快交付”。　　面向万物智联时代，广和通将持续以无线通信与人工智能为技术底座，完善覆盖模组、算法、工具链与行业应用的全栈能力，助力客户加速智能终端创新与规模化落地，推动千行百业从万物互联迈向万物智联。
2026-06-16 10:36 reading：308
技术攻坚！广和通突破端侧LLM长上下文限制
行业新闻

技术攻坚！广和通突破端侧LLM长上下文限制

　　近日，广和通AI研究院取得关键技术突破，自研端侧长文本缓存管理技术FiboCache面向大模型推理中的缓存膨胀、内存受限、端侧部署效率低等业界难题，在有限缓存占用下支撑16K+上下文稳定推理，为端侧设备处理长文档、多轮交互及复杂任务提供核心支撑。　　AI要走向复杂任务，先要“理解得更完整”　　长文档理解、代码分析和多轮交互，正成为AI演进的重要方向。大模型能够参考的信息越完整，对复杂任务的理解、判断和执行也越可靠。　　在实际应用中，信息长度直接影响任务效果。上下文不足时，对话记忆快速衰减，模型输出容易停留在片段总结和局部判断，难以支撑复杂业务流程。　　在云端，这一问题可以依托服务器算力和大显存持续缓解。但在端侧，终端设备受到内存、功耗、成本和散热等限制，长文本处理难度显著提升。　　随着输入信息不断增加，模型推理过程中用于保存中间状态的KV缓存会快速膨胀，带来时延上升、资源占用增加和运行稳定性下降。　　如何让设备在有限资源中持续、稳定、低成本地处理大量信息，成为端侧长文本处理的关键挑战。　　有限缓存，跑出更强理解力　　FiboCache是广和通AI研究院自研的端侧长文本缓存管理技术，能够在有限缓存条件下，让端侧设备处理更大规模的信息输入。　　该技术面向端侧静态图推理环境设计，可在推理过程中对历史信息进行高效管理，自动识别和保留与当前任务相关性更高的关键Token，减少低价值信息对缓存空间的占用。　　在实际部署中，FiboCache可在约4K级缓存占用下支撑16K至32K级上下文推理，在显著降低资源占用的同时保持生成质量稳定。　　同时，该技术面向主流大语言模型架构设计，不绑定单一模型或单一芯片平台，可作为Fibocom AI Stack使能平台的通用能力，赋能各类终端落地端侧 AI。　　真实场景落地，让端侧AI真正处理“超大信息量”　　基于FiboCache，广和通AI Stack解决方案可进一步覆盖更复杂的信息处理场景。　　在AI会议机场景中，设备可在本地处理更长会议转写内容，完成纪要生成与重点总结，帮助用户从海量会议文本中提炼关键洞见，并实现数据本地驻留。　　在AI陪伴、智能座舱和家用AI助手场景中，终端可保留历史对话与用户偏好，让交互更连贯，个性化角色设定更稳定。　　在广和通龙虾智算盒等端侧AI设备中，FiboCache可支撑长文档摘要、复杂知识问答、多轮任务规划与本地化执行，帮助企业和行业客户在边缘侧部署更复杂的AI应用。　　面向智慧工业与IoT场景，边缘设备可本地处理长周期设备日志、连续巡检记录和多源告警信息，完成故障排查、异常定位和预测性维护分析，提升现场响应效率。　　底层能力突破，夯实端侧AI技术底座　　FiboCache的突破，进一步补齐了广和通在端侧推理中的关键能力，为AI的深度应用提供坚实支撑。　　围绕前沿模型适配、长文本处理等方向，广和通AI研究院将持续推进端侧AI技术创新，加速大模型能力向终端设备与业务场景落地，助力千行百业迈向万物智联的AI时代。
2026-06-15 09:41 reading：289
闪耀 MWC 上海｜广和通用 5G×AI 打开万物智联新玩法
行业新闻

闪耀 MWC 上海｜广和通用 5G×AI 打开万物智联新玩法

　　汇聚5G-A/RedCap/WiFi8等前沿通信技术打造极速传输、超低时延、极致稳定的高性能通信能力夯实万物智联核心通信底座全面支撑各行业终端高速、稳定、智能化联网需求.
2026-06-11 09:32 reading：329
广和通远驰亮相2026高通汽车技术与合作峰会，共拓智能汽车通信新边界
行业新闻

广和通远驰亮相2026高通汽车技术与合作峰会，共拓智能汽车通信新边界

　　6月4日-5日，2026高通汽车技术与合作峰会在无锡成功举办。作为高通汽车生态的重要合作伙伴，广通远驰携车联网通信与智能座舱模组解决方案亮相大会，集中展示双方在汽车智能化领域的协同创新成果，并通过分论坛演讲分享“智联无界——5G+AI驱动汽车智能化革命”的实践与思考。　　依托高通车载芯片平台能力，广通远驰持续推进车联网通信模组与智能座舱模组双产品线协同发展，公司已形成覆盖5G-A、5G、5G RedCap等多层级产品体系，积累丰富的车规级量产经验。目前，广通远驰拥有20余个平台量产开发经验，累计出货量突破1500万套，与40余家主流车企和Tier1建立了长期合作。　　依托双方长期生态合作，广通远驰持续推动前沿平台能力向车规级产品转化。在车联网通信领域，公司率先实现高通第一代5G平台产品首发量产，并推动5G模组获得多国法规及运营商认证;在智能座舱领域，广通远驰已成为行业内通过AEC-Q104车规测试平台数量最多的模组厂商，并率先实现5G旗舰座舱平台通过海外NG-eCall认证量产出货。　　同时，作为业内唯一拥有Hypervisor与LXC量产经验的IDH厂商，广通远驰持续强化在车规级智能座舱、舱网融合及多域协同架构开发领域的领先优势。　　01　　生态合作持续深化　　推动车联网通信能力迭代升级　　依托与高通在芯片平台、通信架构及车规产品化层面的长期协同，广通远驰持续推动智能汽车通信产品迭代升级。从第一代5G模组产品规模验证，到第二代5G模组产品量产落地，再到5G-A高阶升级与RedCap轻量化拓展，逐步构建覆盖多层级智能汽车应用场景的通信产品体系。　　作为广通远驰第一代5G车规通信模组产品，AN958已在众多车企实现规模应用，积累了丰富的车规验证经验与量产交付能力，产品稳定性、兼容性得到市场充分认可。在第一代产品成熟应用基础上，AN960作为第二代5G车规通信模组，目前也已进入量产阶段，进一步体现了广通远驰基于高通平台在产品迭代、规模化交付及车企导入方面的成熟能力，也推动双方合作从单一产品验证走向持续规模落地。　　面向高阶智能网联时代，广通远驰进一步推出AN976 5G-A车规通信模组和AN931 5G RedCap车规级通信模组，持续推动双方合作从主流5G通信向高阶升级与轻量化应用延伸，进一步拓展高通平台能力在智能汽车多层级场景中的落地边界，为智能汽车通信能力持续升级提供更高效的产业落地路径。02　　舱网融合加速演进　　打造智能汽车协同体验　　除车联网通信产品外，广通远驰还集中展示了AN806S和AN803S等智能座舱模组解决方案，覆盖入门级、中高端及旗舰级智能座舱应用场景。　　依托与高通在智能座舱领域的长期协同，广通远驰座舱模组产品持续推进平台迭代升级，从早期AL656S、AN800S等演进至AN806S、AN803S旗舰级智能座舱模组，持续完善覆盖不同层级智能座舱应用场景的产品体系，进一步体现了广通远驰在车规级座舱模组可靠性、平台适配及产品化能力上的持续突破。　　随着智能汽车向多域协同架构持续演进，“舱网融合”正成为整车智能化升级的重要趋势。依托在车联网通信与智能座舱领域的长期技术积累，以及与高通的平台协同优势，广通远驰持续推动通信能力与座舱体验协同升级，加快车端连接、数据交互及云端协同能力融合落地。　　03　　聚焦行业趋势　　共话智能汽车未来　　峰会分论坛上，广通远驰受邀发表《智联无界——5G+AI驱动汽车智能化革命》主题演讲，围绕5G通信、AI能力以及智能汽车产业发展趋势展开分享，并结合车规级通信模组与智能座舱产品实践，探讨如何推动5G+AI在智能汽车领域加速落地。　　　　未来，广通远驰将继续深化与高通在汽车生态领域的协同合作，围绕5G-A、RedCap、智能座舱及AI汽车等方向持续创新，加速芯片平台能力向车规级产品与规模化应用转化。广通远驰也将携手产业合作伙伴，共同推动智能网联汽车产业高质量发展，为智慧出行与全域互联时代注入更强动能。
2026-06-08 09:53 reading：424
Popular categories
Boxes, Enclosures, Racks Cables, Wires Circuit Protection Connectors, Interconnects Development Kits Electromechanical Embedded Solutions Fans, Thermal Management Optoelectronics Others Passive Components Power Semiconductors Sensors, Transducers Test and Measurement
  • Week of hot material
  • Material in short supply seckilling
model brand Quote
CDZVT2R20B ROHM Semiconductor
RB751G-40T2R ROHM Semiconductor
MC33074DR2G onsemi
TL431ACLPR Texas Instruments
BD71847AMWV-E2 ROHM Semiconductor
model brand To snap up
IPZ40N04S5L4R8ATMA1 Infineon Technologies
BU33JA2MNVX-CTL ROHM Semiconductor
BP3621 ROHM Semiconductor
TPS63050YFFR Texas Instruments
ESR03EZPJ151 ROHM Semiconductor
STM32F429IGT6 STMicroelectronics
Hot labels
ROHM
IC
Averlogic
Intel
Samsung
IoT
AI
Sensor
Chip
Original authorized brand
More Licensed Brands>>
Information leaderboard
  • Week of ranking
  • Month ranking

About us

Qr code of ameya360 official account

Identify TWO-DIMENSIONAL code, you can pay attention to

AMEYA360 weixin Service Account AMEYA360 weixin Service Account
AMEYA360 mall (www.ameya360.com) was launched in 2011. Now there are more than 3,500 high-quality suppliers, including 6 million product model data, and more than 1 million component stocks for purchase. Products cover MCU+ memory + power chip +IGBT+MOS tube + op amp + RF Bluetooth + sensor + resistor capacitance inductor + connector and other fields. main business of platform covers spot sales of electronic components, BOM distribution and product supporting materials, providing one-stop purchasing and sales services for our customers.

Please enter the verification code in the image below：

verification code