广和通全栈式端侧AI能力，解码AI普惠破局之道

Release time：2025-12-16
author：AMEYA360
source：广和通
reading：1024

　　12月13日，在北美数字化俱乐部(BDC)主办的“首届创新大会”上，AI智能跃迁成为讨论的焦点。作为全球领先的无线通信模组和AI解决方案提供商，广和通不仅是参与者，更是赋能者和破局者。面对AI从云端下沉至边缘侧的需求，广和通AIS产品事业部总经理刘子威不仅带来了前瞻性的思考，更为解决行业痛点提供了一套标准化“解题思路”。

　　核心破局：Fibocom AI Stack 加速端侧AI落地

　　平台碎片化、算力受限、能效挑战及模型部署复杂，这“四座大山”成了端侧AI部署的困局。刘子威在演讲中指出：非标准化难题需要“全栈式解决方案”，广和通不仅提供通信模组，还推出集硬件、引擎、工具链、模型及服务为一体的端侧AI解决方案Fibocom AI Stack。

广和通全栈式端侧AI能力，解码AI普惠破局之道

　　硬件底座：算力全覆盖

　　跨度大： 提供 1–100 TOPS 的高性能 AI 模组体系。

　　灵活适配： 无论是低功耗的传感器分析，还是高算力的实时视频处理，都能找到对应的“心脏”。

　　中台加速：效率倍增器

　　引擎优化： 针对不同平台适配的高效推理引擎，利用好每一分算力。

　　工具链闭环： 提供标准化的模型转换与量化部署工具。让开发者告别繁琐的手动调优，实现“模型进，应用出”。

　　算法模型仓：开箱即用

　　广和通自研了一系列轻量化、高性能的模型，直接降低了应用门槛：

　　大脑(LLM)： 端侧稳定运行 Qwen 3系列大模型，让设备具备思考与对话能力。

　　耳朵(FiboASR)： 多语种语音识别，听得准。

　　嘴巴(FiboTTS)： 高质量语音合成，说得真。

　　眼睛(FiboDet & FiboSeg)： 针对低算力平台优化的视觉检测与分割算法，看得清且跑得快。

　　创新实践：Fibocom AI Stack赋能多个智能场景

　　广和通端侧AI 解决方案，全面展现了其技术的工程化成熟度与场景适配能力，可赋能多个应用场景。

　　AI 玩具解决方案支持自然语言与按键双交互模式，兼容语音唤醒与按键唤醒，实现拟人化自然对话与实时互动，带来更沉浸的陪伴体验。

　　依托广和通纯端侧语音识别和纪要生成能力，会议终端即使在无网络环境下，也能完成实时转写与会议内容总结，为高隐私与高可靠性场景提供稳定支持。

　　智能割草机器人方案融合机器视觉、深度学习与高精度差分 GPS 定位技术，实现无围线部署、环境感知、精准定位与自主导航等关键能力，大幅提升作业智能化与安全性。

　　持续深耕端侧智能，携手生态迈向万物智联

　　智能终端的进化不仅需要连接(Connect)，更需要端侧的智慧(Intelligence)。依托在通信与 AI 领域的深厚积累，广和通正通过全栈AI能力，推动机器人、消费电子、工业互联及智能汽车等领域加速迈向“万物智联”。未来，设备将不再是被动的工具，而是具备感知、理解和决策能力的智能体。


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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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