广和通自研端侧情感对话大模型FiboEmo-LLM让你不再emo

Release time：2025-09-30
author：AMEYA360
source：广和通
reading：2203

　　广和通要闻

　　9月，广和通正式发布自主研发的端侧情感对话大模型FiboEmo-LLM。该模型专注于情感计算与自然语言交互融合，致力于为AI玩具、智能陪伴设备等终端场景提供“情感理解-情感响应”一体化能力，推动终端人工智能向更具人性化、情感化的方向演进。

　　FiboEmo-LLM模型基于广和通在端侧AI与自然语言处理领域的长期积累，具备轻量化架构、精准情感交互与分类、高质量数据赋能等核心优势，使AI硬件情感交互更具温度。

　　精准情绪识别与共情响应

　　FiboEmo-LLM能够准确识别交互过程中用户的情绪状态(包括“开心”、“伤心”、“生气”、“中性”等)，并生成与用户情绪高度一致、富有亲和力的自然语言回复。它不仅实现语义理解，更具备情感陪伴与互动交流的能力，显著提升人机对话的沉浸感与温暖感。

广和通自研端侧情感对话大模型FiboEmo-LLM让你不再emo

　　高质量情感语料训练，覆盖多情境多情绪

　　面向AI玩具情感陪伴场景，广和通通过“人工标注+多Agent自动生成”相结合的方式，构建了超过10万条高质量情感对话语料数据集，全面涵盖拟人互动、家庭陪伴、情绪疏导等多种场景，有效支撑模型在复杂情境下的情感表达与回复生成能力。

　　轻量化模型结构，端侧高效部署

　　FiboEmo-LLM基座模型参数量仅为4B，通过监督微调(SFT)与强化学习(RL)优化，在轻量化架构下依然保持优异的情感一致性生成效果。实测表现，FiboEmo-LLM生成回复效果优于同参数量级开源模型及部分闭源模型，尤其擅长在有限算力下实现低延迟、高拟人化的响应体验。

　　从AI玩具到端侧智能体，赋能“有情感的机器”

　　该模型可运行于智能玩具、教育机器人、虚拟宠物等终端设备，使其具备“情感理解+情感响应”双重能力。在与用户的互动中，FiboEmo-LLM能提供温暖、积极、引导式的交流体验，成为真正意义上的“智能情感伙伴”。

　　FiboEmo-LLM针对端侧部署优化，可流畅运行于包括爱芯元智650N(18T算力) 和高通QCS8550(48T算力) 等主流AIoT算力平台，具备低功耗、高响应速度、离线运行等优势，符合消费者对隐私保护与实时交互的双重需求。

　　情感AI将成为智能终端标配

　　“懂情绪，会思考的情感AI能为智能终端带来更多想象空间”，广和通AIS事业部总经理兼AI研究院院长刘子威表示，“我们相信，情感交互能力将成为下一代智能终端的核心差异化特征。FiboEmo-LLM不仅适用于玩具领域，未来还将拓展至智能家居、车载助理、健康陪伴等更多场景，助力合作伙伴打造更具人性化的终端产品。”

　　目前，FiboEmo-LLM已完成开发，可部署到云平台和端侧芯片，将应用于毛绒包挂和桌面宠物等终端。


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重磅！联通数科与广和通达成战略合作，共建更懂行业的芯模生态圈
行业新闻

重磅！联通数科与广和通达成战略合作，共建更懂行业的芯模生态圈

　　近日，2026中国联通物联网生态大会期间，联通数科与广和通正式签署战略合作协议。双方将围绕芯片平台适配、行业模组与AI智能套件开展联合定义、联合研发与生态共建，推动芯模方案更贴近行业场景，加速AIoT规模化应用。　　中国联通集团副总经理郝立谦、政企客户事业群常务高级副总裁冯华骏、广和通MTC事业部总经理刘荪枝等出席大会相关环节　　行业需求前置，芯模协同成为关键环节　　在低空经济、智慧医疗、5G工业、智能视联等场景中，物联网终端正面对更复杂的行业要求：既要满足低功耗、高稳定、易部署等基础能力，也要适配平台接入、远程运维、端侧智能和行业认证等项目需求。　　芯模能力的价值，正在从通用连接能力向场景化定义能力延伸。将行业需求前置到芯片平台、模组形态、网络能力和平台接口的设计阶段，有助于缩短终端开发周期，提升设备接入效率，推动物联网项目从试点验证走向规模部署。　　联通数科 × 广和通：连接平台能力与产业链能力　　本次合作由联通数科发起。作为中国联通政企数智化业务的重要承载主体，联通数科在物联网平台、连接管理、设备接入、行业终端认证及生态运营方面具备体系化能力。　　在本次大会合作伙伴及客户战略合作签约环节中，广和通作为模组领域合作伙伴，将与联通数科围绕行业模组及AI智能套件展开联合定义，计划联合开发两款模组产品。相关模组将适配联通全新格物CMP 3.0与AIoT 2.0平台，支持设备快速接入、连接管理、设备管理与远程运维，帮助客户降低终端接入和项目运维复杂度。　　共拓重点赛道，让芯模更懂行业、更具智能　　围绕中国联通重点行业布局，双方将以项目需求牵引模组定义与平台适配，推动芯片平台、模组形态、网络能力与行业场景更紧密协同。　　依托中国联通全国政企渠道、网络资源及物联网平台能力，双方将面向重点项目探索“模组+物联卡+云平台”一体化方案组合，覆盖终端接入、连接管理与平台运维，提升项目导入与规模部署效率。　　共建芯模生态圈，加速万物智联规模落地　　未来，广和通将持续参与中国联通物联网生态建设，与联通数科及产业链伙伴协同推进芯模能力升级，推动模组方案从通用连接走向行业智能，让更懂行业、更具智能的芯模能力进入更多真实产业场景，加速万物智联的规模化落地。
2026-06-22 10:00 reading：169
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：315
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：296
闪耀 MWC 上海｜广和通用 5G×AI 打开万物智联新玩法
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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：331
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