编辑：前沿在线 编辑部
2026 年的视觉产业，正在上演最撕裂的一幕。
一边是传统市场的尸横遍野：
影像赛道，手机摄像头卷到 2 亿像素也卖不动，相机厂商在全画幅的参数竞赛里互相残杀；安防赛道，海康大华双寡头垄断了全球 70% 的市场，中小厂商只能靠价格战苟活。
这个年规模数百亿美元的成熟市场，早就被瓜分完毕，连一丝缝隙都没给新玩家留下。
所有人都在说：视觉市场太卷了，没机会了。
但很少有人注意到，在这片红海之上，一个全新的万亿级增量市场正在以 30% 的年增速疯狂爆发。
它不拼像素，不拼画质，甚至不要求看得有多清。
它拼的是图像和场景结合之后，能创造什么样的应用价值；而这些价值，正在悄无声息地渗透进你生活的每一个角落，把很多曾经只存在于科幻片里的功能，变成了所有人习以为常的日常。
在内容创作赛道，自动跟拍早就不是专业摄影师的专属技能。
从几十块钱的桌面云台到几千块的手持稳定器，
再到能翻山越岭的消费级无人机，识别人脸自动跟拍、智能构图已经成了行业标配。
现在哪怕是一个刚入门的新手博主，不用麻烦别人举相机，不用手动调角度，一个人就能拍出丝滑流畅的 vlog 和直播画面。
在教育场景，离线 OCR 识别让扫描笔成了中小学生的必备文具。
不用联网，不用等云端加载，扫一下单词就能出发音、释义和例句，甚至连整段文字的翻译都能一秒完成。
除此之外，能识别坐姿的学习桌、能批改作业的智能台灯，也都靠着视觉能力，重新定义了教育硬件的形态。
在智能家居里，视觉正在成为语音之外更自然的交互方式。
门锁不用掏钥匙，扫脸就能开门；
风扇不用手动摇头，能精准识别人体位置跟着吹；
电视不用找遥控器，一个手势就能快进暂停；甚至连空调都能根据房间里的人数和位置，自动调节风向和温度。
就连曾经最传统的玩具赛道，视觉也成了不可或缺的核心能力。
能跟着孩子跑的 AI 陪伴机器人、
能识别手势的互动积木、能自动追踪足球的玩具车……
这些曾经只能靠遥控器操作的玩具，现在都能 “看见” 世界，和孩子产生真正的互动。
这就是消费级 AI 视觉。
它不是传统视觉的升级，而是一场彻头彻尾的革命。
它把视觉从一个 “记录工具”，变成了一个 “交互入口”，重新定义了几乎所有智能硬件的形态。
而在这个所有人都没看懂的新市场里，唱主角的不是高通，不是英伟达，不是海康大华，而是一家你可能连名字都没听过的公司 —— 聆思科技。
提到聆思，99% 的人的第一反应都是：“哦，那个做语音芯片的。”
这没错。
你家里的美的、海尔、海信空调，喊一声就能开关调温的那种，十台有九台用的都是它的 CSK 系列芯片。在家电语音这个赛道，聆思早就做到了绝对统治，截至 2026 年 3 月，五大系列 AI 芯片累计出货已突破 1.5 亿颗。
这家成立于 2020 年的公司，是安徽省及合肥市国资平台在端侧 AI 领域的重点投资布局企业，还有元禾璞华、沄柏、天际、盈科、讯飞创投等一线资本加持。
但几乎没人知道，这家靠语音起家的公司，已经悄悄把战火烧到了 AI 视觉。
过去三年，它累计卖出了超过 3000 万套视觉方案，覆盖了从云台、扫描笔到智能门锁、会议摄像头的几乎所有消费级视觉场景。
在桌面跟拍云台这个品类，它的市占率已超过 80%；在扫描笔市场，它的方案更是成了行业事实标准。
当整个 AI 芯片行业都在卷大算力、卷先进制程、喊着 “干翻英伟达” 的时候，聆思走了一条完全相反的路：不做 Linux，不堆 TOPS，不炒概念，用一套全球首个大规模商用的 RTOS 软硬协同方案，硬生生在巨头环伺的市场里，撕开了一道万亿级的口子。
今天我们就聊聊这个藏在你生活里的隐形冠军，以及它戳破的整个 AI 芯片行业最大的谎言。
2026 年开年，我认识的所有做 AI 硬件的创始人，没有一个不骂 Linux 芯片的。
不是情绪发泄，是真的活不下去了。
2026 年开年以来，所有主流 Linux AI 芯片全线涨价，核心原因是全球 AI 需求爆发导致内存产能严重不足。
TrendForce 数据显示，2026 年第一季度常规 DRAM 合同价格环比上涨 93-98%，NAND 合约价也涨了85%~90%，预期2026 年第二季DRAM 合约价将上涨58%~63%、NAND 合约价涨幅更预估高达70%~75%。
DDR5 内存条价格在半年内也暴涨约 300%，连曾经以性价比著称的 Raspberry Pi 5 价格也上涨了 150%。
对于依赖外挂大容量内存的 Linux AI 芯片来说，这意味着 BOM 成本直接上涨 2-3 倍。
过去五年，整个行业默认了一个不容置疑的 “标准答案”：做 AI 视觉，必须用 Linux 芯片。
理由听起来天经地义：Linux 生态完善，GitHub 上随便搜就能找到开源算法，开发者拿来就能用，根本不用考虑内存限制、资源分配这些破事。只要堆够 0.5T 以上的算力，什么人形追踪、OCR 识别、手势控制，通通都能跑。
但这个 “标准答案”，从一开始就是裹着糖衣的毒药。
为了跑 Linux 系统和臃肿的开源算法，芯片必须外挂大容量 DDR 内存和 eMMC 存储，外围电路复杂得像蜘蛛网。
算下来，单是芯片 + BOM 成本就要几百块，最后反映到终端产品上，就是售价居高不下：
- 三年前，带 AI 跟拍的云台普遍卖 3000 块以上
- 一支能离线翻译的扫描笔，要价 1000 元起步
- 稍微带点人脸识别的门锁，没有 500 块拿不下来
更离谱的是算力浪费。
为了覆盖所有可能的场景，Linux 芯片设计了大量通用模块。
但在具体的视觉任务里，80% 的算力都是空转的。标称 1T 的芯片，真正能用在人形追踪上的，可能连 0.2T 都不到。剩下的算力，除了费电和涨价，没有任何用处。
“就像你买了一辆 12 缸的劳斯莱斯，天天在小区里买菜开，油耗高得吓人，速度还不如电动车。”
深圳一家硬件厂商的 CTO 跟我吐槽，”但没办法，行业里只有这个方案能用。”
今年的涨价，成了压垮骆驼的最后一根稻草。
很多中小厂商算了一笔账：原来 BOM 成本 50 块的产品，现在涨到 150 块，终端售价要翻一倍才能保本，根本卖不动。不少已经立项半年的项目直接砍了，还有的厂商干脆清库存转行。
那有没有更便宜的替代方案？
有，RTOS。
RTOS 是一种轻量级实时操作系统，体积只有几百 KB，不用外挂内存，BOM 成本只有 Linux 方案的 1/3，功耗也只有后者的一半。理论上，它才是消费级 AI 视觉的最佳选择。
但很长一段时间里，整个行业都没能拿出一个能用的 RTOS 视觉方案。
不是没人试过，是做出来的都是垃圾：电机转起来一顿一顿的，手势比半天没反应，人稍微走快点就跟丢，稍微挡一下就直接原地罢工。
问题出在哪？
RTOS 的内存只有 Linux 的零头，开源算法直接扔进去，根本跑不起来。必须把算法拆到原子级，一点点裁剪、优化、重写，才能在有限的资源里流畅运行。
这是一个极其苦、极其累、极其考验技术功底的活，而且没有任何捷径可走。
但整个产业链，没有任何人愿意干这个活：
- 芯片大厂不会干：他们只卖芯片，养几百个算法团队不划算
- 算法公司不会干：他们不懂芯片底层，再怎么优化也达不到要求
- 终端厂商更不会干：他们连自己的算法团队都没有，全靠第三方外包
更坑的是第三方算法公司。
他们给 A 厂商做的算法，放到 B 厂商的芯片上就跑不动；换个摄像头型号，又要重新适配。最后钱没少花，时间没少耗，做出来的产品还是一堆问题。
整个行业就卡在这里了：贵的用不起，便宜的不好用。
所有人都在等一个破局者。
2023 年，当整个行业还在 Linux 的泥潭里挣扎的时候，聆思悄悄扔出了第一代 RTOS 视觉方案。
整个行业都炸了。
没人想到，最后把这事干成的，居然是一家做语音芯片的公司。
但只要你懂端侧 AI 的底层逻辑，就会发现这根本不是意外，而是必然。
做端侧 AI 的本质，从来都不是堆算力，而是螺蛳壳里做道场：在指甲盖大的芯片里，在几块钱的成本里，把每一分算力、每一个字节的内存都榨干。
过去六年，聆思在语音芯片上干的就是这件事。
它把语音识别、降噪、TTS 合成全链路塞进了一颗几块钱的芯片里，不用联网，不用外挂内存，就能实现流畅的语音交互。正是这套 “极致资源优化” 的功夫，让它在家电语音市场杀到了第一。
而这套功夫，放到视觉上，简直是降维打击。
和其他厂商 “先造芯片再找算法凑” 的思路完全不同，聆思走了一条反常识的路：算法定义芯片。
别人是先画好 CPU、NPU 的框图，再让算法团队去适配硬件；聆思是先把视觉算法拆解到最细的算子粒度，精准算清楚每一个算子需要多少算力、多少内存、多少带宽，再照着这些需求去设计芯片架构。
做人形追踪，它就把 NPU 里负责特征提取、目标检测、轨迹预测的算子做到极致，把没用的通用浮点运算单元全砍掉；做 OCR 识别，它就专门集成了一个图像预处理加速器，让文字识别速度直接翻 3 倍；做电机控制，它就专门优化指令集，让电机转得像丝一样顺滑，不会出现一顿一顿的情况。
正是这种从算子层面就和算法深度绑定的设计，让聆思的芯片对图像检测追踪、图文 OCR 这类端侧视觉任务天生就特别友好。
更关键的是，聆思有自己的全职算法团队，能一边根据芯片特性打磨算法，一边根据实际场景的需求反过来调整芯片设计，真正做到了软硬件的双向协同。
这种软硬深度绑定的模式，带来了两个革命性的结果：
第一，算力利用率干到了 80% 以上。
同样跑 30 帧的人形追踪，Linux 芯片需要 0.5T 算力，聆思只用 0.1T 就够了。这意味着成本直接降到原来的 1/3，功耗降到原来的 1/4；
第二，算法效果碾压所有同行。
针对 RTOS 的内存限制，聆思的算法团队把模型压缩到了原来的 1/10，精度损失不到 1%。别人做不出来的 RTOS 视觉，它不仅做出来了，效果还比 Linux 方案更好。
有个云台厂商给我算了一笔账，我至今印象深刻：
” 用 Linux 方案，BOM 成本 120 块，开发周期 6 个月，招 3 个算法工程师改了半年，最后跟随还是会抖；用聆思的 RTOS 方案，BOM 成本 45 块，开发周期 1 个月，他们把算法都调好了，我们只要套个壳就能卖。这根本不是竞争，是降维打击。”
一夜之间，整个行业都切换到了聆思的方案。
几十块钱的 AI 云台铺满了淘宝京东，几百块的扫描笔成了学生党标配，AI 跟随风扇成了今年夏天的爆款。
曾经高高在上的 AI 视觉，就这样变成了普通人都能消费得起的日常功能。
但聆思没有停下脚步。
就在上个月（2026 年 5 月 10 日），聆思又扔出了一颗重磅炸弹：第三代多模态 AI SoC 芯片 VenusA() 正式发布。
别看它还是指甲盖大小的一块，里面塞了双核 RISC-V CPU 和专门为多模态设计的 NPU，主频拉到了 400MHz，NPU 峰值算力 256 GOPS，实打实的多模态 AI 性能直接比上一代翻了 3 倍。
最狠的还是它的视觉跟随能力，直接来了个质的飞跃：
以前最多跟 7 米，现在直接干到 15 米，覆盖了从室内直播到户外露营的所有场景；手势识别距离拉到 5.5 米，比个 OK 一秒就能响应；不管是单人还是多人同框，全程稳定 30 帧不掉，就算你突然跑起来、或者周围人来人往，镜头也不会跟丢、不会卡顿。
而这，还只是聆思多模态布局的冰山一角。
其实早在今年 3 月的 AWE() 家电展上，聆思就已经亮出了自己的下一张牌：专门给大模型家电做的 ARCS 系列芯片，还有 HomeClaw 全屋智能算力中心方案。
和市面上东拼西凑的方案不一样，ARCS 把 AI 算力、主控、多媒体、无线连接全塞进了一颗芯片里，一颗就能搞定 “语音听懂→视觉看懂→调用云端大模型” 的完整流程。
现在你能买到的很多智能浴霸、AI 陪伴机器人、智能闹钟、词典笔，里面用的都是这套已经跑通的成熟方案。
最近我拆解了好几款今年的爆款硬件，发现了一个很有意思的趋势：越来越多看起来和视觉无关的产品，开始偷偷装上聆思的芯片。
比如和 EMEET 壹秘合作的 PIXY 4K 超清双目 AI 智能云台摄像头，绝对是今年办公硬件赛道杀出来的最大黑马。
它不仅能输出 4K、30fps 的超高清视频通话，搭载了通过 Zoom 认证的 AI 降噪算法，能完美过滤键盘敲击、开门关门这些办公室常见噪音；
更厉害的是它的 AI 自动跟拍功能 —— 不管你在会议室里走来走去讲 PPT，还是站在白板前写板书，镜头都会稳稳锁定你，永远把你放在画面 C 位。远程会议再也不用几个人挤在一个镜头前，也不用手忙脚乱地调角度了。
这款产品能卖爆的核心，就是它同时集成了聆思的语音和视觉双能力。
一颗 CSK6 芯片，同时搞定 AI 降噪和智能跟拍，不用再像以前那样分别用两颗芯片来处理音视频，不仅 BOM 成本直接砍了一半，还解决了多芯片之间的协同延迟问题，让整个设备的响应速度和稳定性都上了一个台阶。
再比如如今热度居高不下的 AI 陪伴机器人与互动玩具，正是多模态融合的典型代表。
它们既能流畅响应各类语音指令、依托大模型实现自然对话，还能依靠视觉能力精准跟随移动、识别动作表情。不管是日常聊天互动、趣味问答，还是感知情绪、陪伴玩乐，一台设备就能兼顾多重体验。
原本只是简单发声、被动执行指令的玩具与机器人，如今蜕变成了能看、能听、能互动的智能伙伴。这就是多模态融合带来的全新产品体验。
这些案例正在证明一个道理：AI 硬件的下一个增量，不是单一功能的升级，而是多模态能力的融合。
过去的智能硬件，要么只能听，要么只能看，交互方式非常单一。
未来的智能硬件，会同时具备语音、视觉、触觉等多种感知能力，能够更自然、更智能地和用户交互。它不再是一个被动执行指令的工具，而是一个主动理解用户需求的助手。
而聆思，是目前全行业唯一一个，能同时提供成熟语音和视觉方案的芯片公司。
别人需要两颗芯片、两个算法团队、半年开发周期才能实现的功能，它用一颗芯片、一套方案、一个月就能搞定。这就是无可比拟的竞争优势。
现在，已经有越来越多的厂商开始和聆思合作，探索多模态的可能性：
- 早教机器人，既能听懂孩子的问题，又能看懂孩子的绘本和表情
- 智能台灯，既能语音控制，又能识别孩子的坐姿，提醒矫正
- 智能厨房，既能语音导航菜谱，又能识别食材，自动调节火候
AI 正在为传统硬件创造无限的创新空间。
而聆思，正在成为这个新时代的底层基础设施。
当整个行业都在为手机端侧大模型疯狂的时候，聆思又一次走在了前面。
聆思早已开启面向智能终端的端侧大模型专用芯片研发，将在今年年底推出。
现在所有人都在喊 “端侧大模型”，但 99% 的人都搞错了方向。
他们以为端侧大模型就是在手机上跑 ChatGPT，就是堆 10T、20T 的算力。
但实际上，端侧大模型最大的市场，根本不在手机上，而是在具身智能机器人、全屋智能家居、汽车座舱等为代表的海量终端。
AI 眼镜需要实时理解你看到的场景，给你提供即时的信息辅助；服务机器人需要理解家庭环境，识别物体和人物，自主完成家务任务。
但它们对芯片的要求也最苛刻：体积要小，功耗要低，成本要便宜，还要能同时处理语音和视觉数据。
而市面上绝大多数现有端侧 AI 芯片，根本满足不了这些要求。
这些芯片大多还是围绕传统 CNN 等轻量模型设计的，计算、存储和数据流架构完全没有针对 Transformer 特有的注意力机制、长序列依赖做原生优化。
有行业数据显示，用传统 CNN 加速器跑大模型推理，算力利用率甚至不到 1%—— 这也是为什么很多标称几十 TOPS 的芯片，实际跑大模型却卡得像幻灯片。
更要命的是，大模型推理的真正瓶颈从来都不是标称的 TOPS 算力，而是内存带宽、缓存效率和数据重用能力 —— 这恰恰是传统端侧芯片的最大短板。
再加上终端设备在功耗、成本、芯片面积和散热上的极限约束，云端那套堆算力的架构根本不可能在端侧复制。想要让大模型真正走进亿万普通设备，必须在有限的物理边界内，重新构建一套兼顾能效比和成本的全新设计范式。
而这，恰恰是聆思最擅长的事。
和其他公司 “先造大算力芯片再找活干” 的思路不同，聆思还是老路子：先搞清楚机器人和眼镜到底需要什么，再去设计芯片。
它没有盲目堆 TOPS，而是重点解决大模型推理最头疼的三个问题：内存带宽、能效比和多模态融合。采用面向大模型的原生架构，配合自研的模型压缩和推理引擎，目标是用低成本、高性价比的方案来实现流畅的 7B 大模型推理能力。
如果这个目标能实现，将彻底改变整个行业的格局。
它将让大模型从手机、电脑这些高端设备，下沉到所有的智能终端中。到那时，我们身边的每一个设备，都将具备理解和思考的能力。
真正的智能时代，才会到来。
很长一段时间里，我们都陷入了一种病态的执念：好像中国芯片只有做出自己的英伟达，只有追上 7nm、5nm 的先进制程，才算成功。
所有人都在追大算力、追高端市场、喊着 “干翻国际巨头”。
但聆思的故事告诉我们，中国芯片还有另一条路。
一条不需要最先进的光刻机，不需要和巨头正面硬刚的路。一条深耕场景、软硬协同、把用户真正需要的东西做到极致的路。
全球 AI 芯片市场，其实是一个三层金字塔：
- 塔尖是云端大算力，被英伟达垄断，后来者几乎没有机会；
- 中层是高端端侧，被高通、苹果把持，竞争异常激烈；
- 塔基是海量的消费电子、家电、教育硬件，市场规模是上层的好几倍，但长期被忽略。
而中国公司，最擅长的就是打塔基市场。
我们有全球最大的制造业基地，有最完整的产业链，有最庞大的消费市场。我们最懂普通消费者需要什么，我们能最快地响应市场的变化。
聆思没有去抢云端的蛋糕，而是扎根在别人看不起的端侧小算力市场，用六年时间，把 1.5 亿颗芯片装进了全世界的智能设备里。它没有喊过一句 “干翻英伟达”，但它实实在在地改变了我们的生活。
很多人到现在还以为，聆思只是一家做语音芯片的公司。
但他们不知道，这家公司已经悄悄完成了从语音到视觉，再到多模态大模型的技术跨越。它正在从一个单一的芯片供应商，变成一个端侧 AI 的平台级公司。
中国不需要第二个英伟达。
中国需要 100 个聆思这样的公司。
它们不追风口，不炒概念，不讲故事，只是默默地把技术做到极致，把成本降到最低，把体验做到最好。
当所有人都在盯着云端的万亿大模型市场的时候，端侧的万亿市场已经被悄悄瓜分完了。
而那些闷声干大事的公司，终将走到舞台中央。
