端侧AI与低延迟
推理任务在设备本地完成，减少数据往返带来的等待，让语音唤醒、视觉识别与实时控制保持流畅的响应节奏。
平台数据展示
99.95%
服务可用率
2.8亿颗
芯片出货量
15ms
端侧AI推理延迟
18分钟
平均访问时长
1.5亿+
设备连接数
2500+
支持设备类型
400+
接入AI Agent / 大模型
3800万+
覆盖家庭
平台特色
多模态交互
同时处理语音、图像与传感器信号，为AI眼镜、AI耳机与AI PC等形态提供统一的输入输出框架。
AI Agent主动服务
智能体依据设备上下文主动给出建议，把被动唤醒转变为按需响应的连续服务体验。
Matter / Thread跨品牌互联
遵循统一互联标准，让不同厂商的照明、门锁与传感设备在同一网络内协同工作。
隐私与数据安全
敏感数据优先留在本地处理，配合隐私计算与访问控制机制，降低数据外泄风险。
AIoT开放生态
提供开放接口与开发工具，方便硬件厂商与软件团队把设备能力接入自有业务场景。
关于我们
kaiyun开云★(集团)电竞智能科技股份有限公司围绕kaiyun电竞、开云电竞与kaiyun网站三条业务线展开，专注AI芯片与AI智能设备领域。我们把端侧AI、AI Agent、多模态交互与AIoT连接能力整合成可落地的技术底座，服务智能家居、可穿戴设备、AI眼镜、AI耳机、AI PC与AI手机等终端形态。
在芯片侧，我们关注NPU架构、RISC-V指令集、存算一体与边缘计算等方向的工程化实践；在设备侧，我们提供模组、参考设计与软件中间件，帮助合作团队缩短从原型到量产的距离。所有技术说明以公开标准与可验证的工程经验为依据，不做超出能力范围的承诺。
在数据侧，我们坚持隐私计算与最小必要原则，让本地推理承担更多计算任务，减少不必要的数据上传，同时保持设备之间的互联体验一致。
国际安全与隐私认证
按照主流信息安全与隐私保护框架设计产品流程，覆盖数据分级、访问审计与固件签名校验等环节，帮助客户满足合规要求。
行业权威资讯
持续跟踪芯片架构、端侧推理与互联标准的公开进展，整理成可读性较强的技术观察，供开发者与产品团队参考。
7×24全天候服务
技术支持团队按全天候排班响应，覆盖开发调试、量产导入与运行维护阶段的问题反馈。
发展历程
从连接模组切入
以无线连接模组与基础固件为起点，积累设备端低功耗运行与稳定通信的工程经验。
自研NPU推理框架
围绕神经网络加速单元构建推理调度框架，逐步把语音与视觉模型迁移到设备本地运行。
接入统一互联标准
支持Matter与Thread等互联协议，让跨品牌的照明、安防与传感设备进入同一控制网络。
AI Agent能力上端
把智能体调度能力下沉到设备侧，结合上下文感知实现主动提醒与连续任务处理。
构建AIoT开放平台
开放接口与工具链，联合硬件与软件伙伴共同扩展端侧智能的应用边界。
存算一体与边缘协同
探索存算一体结构与边缘计算协同调度，在能效与算力之间寻找更优的平衡点。
网站项目服务
AI芯片选型与方案评估
结合算力需求、功耗预算与量产成本，协助团队在NPU核心与边缘计算方案之间做出取舍判断。
端侧大模型部署支持
提供模型量化、算子适配与内存调度建议，让参数量受限的设备也能运行可用的推理任务。
多模态交互方案设计
整合语音、视觉与传感输入，为AI眼镜、AI耳机等形态设计统一且低干扰的交互流程。
AIoT设备互联集成
按Matter与Thread标准完成设备接入与场景编排，减少跨品牌联调时反复试错的时间成本。
隐私计算与数据合规咨询
梳理数据流向与处理边界，给出本地化处理与访问控制的落地建议，降低合规风险。
新闻资讯
端侧推理延迟优化的几条常见路径
从算子融合、量化精度到内存带宽占用，梳理影响端侧推理响应速度的主要因素与调优思路。
RISC-V在边缘计算设备中的适配进展
开放指令集在低功耗场景下的工具链成熟度逐步提升，本文讨论其在实际项目中的适配要点。
AI Agent在智能家居中的任务调度方式
智能体如何在多设备环境中分配任务、处理冲突并保持响应一致性，是当前工程实践的重点问题。
Matter与Thread标准的设备接入实践
统一互联标准降低了跨品牌协作门槛，本文整理接入过程中常见的配网与网络拓扑问题。
存算一体结构在低功耗设备上的探索
把计算单元与存储单元靠得更近，可以减少数据搬运开销，但工程实现仍面临工艺与设计挑战。
多模态交互对传感器融合提出的新要求
语音与视觉信号的时间对齐、功耗分配与隐私处理，正在成为可穿戴设备设计的关键约束。
合作伙伴
🧠
NVIDIA
AI芯片
📱
高通
移动平台
🔧
华为海思
芯片设计
🏠
小米IoT
智能家居
🎙️
科大讯飞
语音技术
🛰️
涂鸦智能
物联网平台
问题解答
如何添加和管理AI智能设备？
在设备通电并进入配网状态后，通过控制端扫描设备标识完成绑定，之后可在设备列表中对分组、权限与自动化规则进行调整。
如何订阅或退订固件更新通知？
在账号设置的通知偏好中可以分别开启或关闭固件更新提醒，变更即时生效，不影响设备正常使用。
是否支持收藏常用场景和自动化？
支持。常用的场景与自动化规则可以加入收藏列表，在控制端首页快速调用，减少重复配置操作。
设备数据如何保障隐私？
语音与图像等敏感数据优先在设备本地完成处理，上传内容遵循最小必要原则，并配合访问审计与加密传输机制。
支持哪些语音助手或大模型？
平台提供开放接口，可对接多类语音助手与端侧大模型，具体适配范围取决于设备算力与部署方案。
设备互联需要满足什么条件？
遵循Matter与Thread标准的设备通常可直接接入，非标准设备可通过网关或中间件完成协议转换。
用户评论区
林
林知远
ID：kaiyun_linzy
端侧推理的延迟表现比较稳定，语音唤醒基本没有明显等待，调试文档写得也算清楚。
苏
苏婉宁
ID：kaiyun_suwn
跨品牌设备接入比预想中顺利，按照标准流程配网之后，照明和传感器都能在一个界面里管理。
郑
郑柏川
ID：kaiyun_zhengbc
模型量化的建议很实用，帮我们把原本跑不动的小模型放进了设备里，功耗也没有明显上升。
何
何静宜
ID：kaiyun_hejy
隐私处理说明写得比较坦诚，本地处理和上传的边界交代得很清楚，这点对做产品的团队很重要。
覃
覃立轩
ID：kaiyun_qinlx
技术支持响应速度不错，半夜提的调试问题第二天一早就有了排查方向，沟通效率挺高。
尹
尹若彤
ID：kaiyun_yinrt
资讯栏目更新比较规律，关于RISC-V和存算一体的解读偏工程视角，读起来不空泛。
精选热点
AI眼镜的端侧算力该如何分配
显示、摄像与语音三路任务同时运行，对功耗和散热提出了更高要求，本文讨论常见的分配策略。
AI耳机中的降噪与语音识别协同
降噪算法与唤醒模型共享前端信号时容易互相干扰，合理的处理顺序能明显改善识别准确度。
AI PC的本地推理与云端协同边界
哪些任务适合留在本地、哪些适合交给云端，取决于时延敏感度、数据敏感度与算力成本。
可穿戴设备的NPU能效比考量
在电池容量受限的前提下，算力提升必须与能效改善同步，否则续航会成为体验瓶颈。
智能家居场景中的本地隐私处理
把识别任务放在网关或设备端完成，可以减少原始音视频数据的外传，同时保持响应速度。
边缘计算节点如何支撑AIoT规模化
当设备数量增长到一定规模，集中式处理的带宽与延迟压力会明显上升，边缘节点的作用随之凸显。