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一、端侧AI落地卡在算力与连接,一款模组打破行业固有搭配惯性
目前不少终端厂商为了做端侧AI,要单独采购通信模组外加一块AI算力板,两套硬件联调周期动辄两三个月,硬件成本、PCB空间、功耗全部往上走。这也是为什么很多看好的AI智能终端,迟迟没法大规模铺向市场。 在electronica 2026展会上,广和通正式对外放出SC236智能模组,一下子戳中了这个卡点。这款模组基于高通跃龙™ Q-2390处理器打造,把无线连接、算力计算、多媒体处理打包在同一个模组里面,不再是连接归连接、AI算力归算力的分离方案。端侧AI想要真正放量,核心前提不是追求无限高的跑分,而是降低终端客户的开发门槛。SC236目前已经进入客户导入阶段,预计2026年第四季度实现量产,这个时间节点刚好踩中一大批AIoT终端的新品立项窗口。 圈内一个共识值得大家留意:单纯堆算力芯片解决不了量产难题,连接+算力一体化才是端侧AI规模化落地的前置条件。
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SC236产品图 二、告别算力、通信分开选型,SC236解决AIoT终端长期痛点
传统AIoT终端开发,是一套很成熟但笨重的流程:通信模组负责联网,另外外挂主控或者NPU芯片负责AI推理、音视频处理。两套硬件供电、驱动、固件都要分开适配,软件联调工作量巨大,小团队很难hold住。 广和通SC236的新方案,直接在单模组内部整合计算、多媒体、无线连接三大能力,客户拿到模组之后,只需要聚焦上层业务应用开发,不用反复对接两套供应商。它把硬件整合、底层驱动、通信协议、AI基础运行环境提前封装在模组内部,大幅压缩终端产品的开发周期。 广和通长期深耕蜂窝通信模组赛道,多年持续迭代4G、5G、智能模组产品线,持续服务零售、工业、车载、安防等海量AIoT客户。从早期单纯通信传输模组,到陆续叠加轻算力,再到今天推出集成高通跃龙平台的一体化智能模组,路线非常连贯。后续广和通还会持续沿着“连接+端侧算力”主线,推出不同算力档位模组,覆盖从低功耗感知到复杂视觉推理的终端需求。 对于中小终端厂商来说,这类标准化智能模组,本质是把高门槛的底层技术打包输出,不用自建庞大的嵌入式底层团队,也能快速上线带端侧AI能力的硬件产品。
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落地终端案例 三、标准化智能模组,走模组厂商熟悉的“平台化赋能”商业模式
很多人会问,广和通做这款一体化算力模组,到底靠什么赚钱?它并不是自己下场做终端,依旧延续模组厂商经典的平台化供货模式,但价值重心已经发生变化。 过往模组卖的核心是连接通道,客户买的是联网能力;现在SC236这类智能模组,售卖的是一整套软硬一体化开发底座。除模组硬件供货之外,配套底层SDK、AI工具链、调试支持、长期固件维护,整套服务打包交付给终端品牌、方案商。 这种模式的优势很明显:一套模组硬件底座,可以复用在智能支付终端、工业感知设备、AI视觉盒子、智能穿戴等不同品类终端,摊薄芯片适配、底层驱动开发的固定投入。模组厂商靠规模化出货摊薄研发成本,下游客户用更低成本快速试错、落地多款AI硬件,形成双向正向循环。 这个商业模式也决定了,它更适合做普惠型端侧AI,主打稳定、可控、易量产,而不是去对标高端大算力推理卡。对于想要快速出海、快速上新的AI硬件团队,这类标准化底座是性价比很高的选择。
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上下游产业链 四、赛道玩家持续加码一体化模组,端侧AI赛道竞争进入新阶段
放眼国内智能模组赛道,已经有多家厂商跑出成熟产品。移远通信的智能模组系列、芯讯通基于高通平台的算力模组、美格智能一体化智能模组,都是行业里认可度比较高的代表产品。 各家路线略有差异,但行业矛盾高度一致:下游终端需求碎片化,算力规格、接口、功耗要求五花八门,标准化模组很难一次性满足所有场景,定制化和规模化之间天然存在冲突。
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模组场所赛道分布
现在行业里有一个很清晰的观点:未来不会是某一款模组通吃所有AIoT场景。赛道长期趋势,是厂商持续推出分层算力模组矩阵,用标准化基础款覆盖大部分通用场景,再通过定制版本满足工业、车载等高要求细分市场。 广和通SC236的推出,不是一款产品单点突围,而是整个智能模组赛道加速内卷、走向成熟的信号。当越来越多成熟厂商持续交付连接+算力一体化模组,端侧AI从Demo走向百万级量产,节奏还会持续加快。对所有做AI硬件的团队而言,选对稳定、配套完善的模组底座,就是新品成功一半。
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