存算一体成AI玩具芯片核心驱动力

电子发烧友网报道（文/黄山明）如今，存算SoC加上算力在AI玩具领域已成为显著趋势，体成且这一趋势正随着技术迭代、玩具市场需求增长及产业链布局加速而持续强化。芯片

AI玩具的核心核心需求是本地化智能交互，例如语音唤醒、驱动人脸识别、存算情感回应等，体成需低延迟、玩具高隐私且能适应玩具体积限制。芯片传统SoC仅依赖CPU/GPU处理AI任务，核心存在算力不足、驱动功耗高、存算延迟大等问题。体成

有些SoC会加入NPU，玩具而NPU作为专门为AI计算设计的处理器，可将AI推理任务的能效比提升数倍，使玩具能本地运行轻量级AI模型，无需依赖云端，解决了延迟与隐私问题。

为抓住AI玩具风口，上游芯片与模组厂商纷纷推出高集成度、低成本的SoC+NPU解决方案，帮助传统玩具厂商快速实现智能化转型，这些方案的共同特点是低成本、易开发。

比如瑞芯微推出的RK3576，搭配自研双核NPU，INT8算力高达6TOPS，支持多种运算类型和深度学习框架，能实现复杂的语音交互、图像识别等AI功能，满足桌面机器人、高阶智能陪护设备等AI玩具的需求。丰富的视频编解码能力可处理高清视频，在带有屏幕显示或视频交互功能的AI玩具中发挥作用。多样的存储和内存支持，能保障数据存储和运行流畅性。

并且还内置两个10/100/1000Mbps以太网控制器，支持RGMII接口、全双工和半双工模式，且支持IEEE.1588纳秒级精度以及TSN。众多的接口便于连接各类传感器、显示屏、网络模块等外部设备，拓展AI玩具的功能，提升产品的智能化程度和用户体验。

而有的方案则会直接为SoC集成一些AI处理单元，例如炬芯科技的ATS3703集成4核CPU，具备独立的3D GPU。4核CPU提供了强大的数据处理能力，能够同时处理多个复杂任务；独立3D GPU则为图形渲染提供了支持，使设备在运行图形密集型应用或游戏时，能呈现出流畅、精美的画面效果。

芯片内嵌矢量/浮点加速单元，可提供约0.3 TFLOPS@FP16的AI推理性能，用于人脸识别、语音降噪等边缘AI任务，因此该芯片在AI 玩具领域应用较为广泛，同时性价比极高，被业内称为儿童市场的“性价比之王”。

博通集成推出的BK7258是一款高度集成的单频2.4GHz Wi-Fi6和蓝牙低功耗5.4组合解决方案芯片，集成专用AI加速器（Ethos-U NPU 架构），算力约0.2 TOPS@INT8，支持CMSIS-NN、TensorFlow-Lite-Micro，典型模型延迟<200 ms。

这款产品是目前30元级AI玩具比较具竞争力的单芯片方案，可覆盖语音交互、轻量视觉识别、云端大模型调用等场景。

乐鑫科技的ESP32-S3是一款高集成度的低功耗 Wi-Fi 和蓝牙SoC，其中增加了用于加速神经网络计算和信号处理等工作的向量指令，AI开发者们通过ESP-DSP和ESP-NN库使用这些向量指令，可实现高性能的图像识别、语音唤醒和识别等应用。

支持本地离线语音唤醒，可识别上百条离线命令词。配合相应的麦克风和音频电路，能实现语音对话、语音控制等功能，例如基于ESP32-S3开发的ESP-Spot模块就可作为毛绒玩具的智能核心，实现离线语音唤醒和AI大模型对话功能。

未来，随着RISC-V生态成熟、存算一体技术落地及情感陪伴机器人、教育编程玩具等新兴需求的出现，SoC加入算力功能将在AI玩具中的应用将进一步深化，成为全球AI玩具产业链的核心竞争力。

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