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面向情感陪伴场景的 AI 陪伴机器人。视壮科技专注宠物、家庭、老年陪伴机器人的研发与制造,融合大模型对话、视觉识别、语音交互与精密运动控制算法。凭借 14 年以上量产经验,提供从产品定义、结构设计到全球交付的一站式 OEM/ODM 服务。
围绕陪伴场景的生态配件。AI 陪伴设备将产品线从机器人本体延伸出去——智能宠物穿戴、互动玩具、AI 音箱与智能屏,持续维持用户日常使用黏性。开发成本更低、上市周期更短,也是面向存量客户的天然增购入口。
支撑所有陪伴产品的底层能力。AI 硬件平台层提供视觉与守护中枢、宠物 AI 算法与模组,以及基于高性能 SoC 与 NPU 架构的开发板。从已验证的平台起步,而非从芯片层重建,大幅缩短开发周期、降低技术风险。
智慧家庭的"眼睛"与守护者。视觉与守护中枢将 IPC 摄像头、2D/3D 深度感知、麦克风阵列与边缘 AI 算力集成于一体,实现视频通话、行为检测、跌倒告警与远程看护,是养老与宠物看护解决方案的核心硬件。
大多数宠物硬件品牌拥有出色的产品设计和渠道资源,但从零构建可靠的动物 AI 是完全不同的技术领域。动物行为比人类行为更难建模 —— 宠物不遵从指令、动作难以预测,且在物种、品种、年龄和体型上差异极大。训练准确模型需要海量标注数据集和数年迭代,这是大多数硬件团队无力承担的时间成本。视壮科技的宠物 AI 模组正是这一迭代的成果,以可授权组件的形式开放集成于第三方硬件。无论您正在开发宠物摄像头、可穿戴追踪器、喂食机器人还是互动玩具,我们的算法模组可接入您现有架构,为您的产品赋予原本需要数年才能自研的能力。
让原型验证从"以季度计"变成"以周计"。AI 开发板与智能主板基于 A311D2、S905D3 等成熟 SoC 平台,集成 NPU 算力加速,配套完整 BSP 支持与参考设计。适合在投入定制硬件前先做概念验证的团队。
为多行业客户提供全方位机顶盒产品定制,包括OTT机顶盒、IPTV机顶盒、OTT+DVB混合电视盒、安卓电视棒、Amlogic SoC机顶盒。


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智能音箱2014年诞生之后,2019年其全球出货量就增长至1.47亿台,呈指数级增长态势。尽管数据调研机构Strategy Analytics还未披露2021年的数据,不过从2020年的数据来看,其增长逐渐趋于平缓,且开篇我们提到国内智能音箱销量已经连续9个月相比上一年同期下滑,可以看出,智能音箱市场销量已经见顶且呈下滑趋势。
1、巨头玩家垄断市场份额
智能音箱市场中TOP 6企业占据了全球超85%的市场份额。市场研究机构Strategy Analytics的数据显示,2022年第一季度,全球智能音箱市场份额排名前六的公司分别为亚马逊、谷歌、苹果、阿里巴巴、百度、小米
从市场格局来看,智能音箱市场都被头部玩家长期垄断,市场格局基本成熟,产品同质化问题凸显。
2、价格稳定,没有渗透空间
除了被巨头玩家垄断外,智能音箱的价格区间趋于稳定,也导致这一市场难在出现变量。
而当消费者对低价智能音箱习以为常,巨头玩家也难以推出能让消费者愿意买单的高价新品。
3、市场需求趋于饱和
走过加速普及期,智能音箱赛道正迈向下一个阶段。目前,不论是带屏音箱还是无屏音箱,在用户对于音质的需求以及部分语音交互功能的实现上,都已经基本满足用户需求,智能音箱市场也已经基本饱和。
回想2014年,亚马逊推出全新硬件品类Echo,将智能语音交互技术植入传统音箱,带动了智能音箱的火爆热潮。
当年声势浩大的智能音箱,怎么就哑火了?

事实上,我们观察到,5~6年过去了,智能音箱发展到现在,它的变革性与创新性、产品体验其实没有达成用户对该类产品的预期。
在今天,智能音箱从内容娱乐服务到智能家居、语音交互等层面都取得了一定的进步,但还没有超出期待的创新产品。
1.用户对智能音箱产品的预期是什么?
从最初人们对智能音箱的想象来看,它将成为智能家居的核心入口,通过智能音箱,能控制家里的一切电器设备。
当然,如果说这个目标过于宏大的话,那么在用户的预期里,智能音箱至少能通过语音交互与房间主人进行顺畅的对话与语音识别房间主人不同位置的指令。但这个小目标,智能音箱也没有很好的做到。
发展到今天,智能音箱在语音交互体验上并没有迭代出变革性体验。
从voicebot.ai在智能音箱使用功能排行来看,用户使用智能音箱,依然没有离开听音乐、问问题、查天气、定闹钟、听广播等常规性功能。
推荐阅读:智能音箱的工作原理以及如何挑选你的智能音箱?
2.现在市场上的智能音箱产品还存在哪些问题?
首先需要承认,当前智能音箱在语音交互层面依然不成熟,虽然普及了带屏音箱,但语音与按键、触屏的融合不佳,弱化了语音交互上的特色与进化。
有行业从业者指出,当前的智能音箱几乎都不支持复句、否定句、省略句、多轮对话等等自然语言输入,没有把语音交互的真正优势发挥出来。
这恐怕是使用过智能音箱的消费者普遍的感受——无论是长句识别还是语义理解,答非所问是大概率事件,体验并不佳。
语音交互与识别率不行,用户自然用起来的兴趣就不大了。
语音交互与长句识别率一直提不上来,也与缺乏海量的数据训练相关。
对于互联网大厂来说,智能音箱是一个独立的产品,无法用上移动互联网的海量数据,它更需要能响应问答的知识图谱数据来进行训练。
如果一开始智能音箱的识别率低、用户黏性低、用户交互频率低,自然也缺乏海量的数据来迭代它的智能化。
在语音交互体验的智能化层面,亚马逊也没有带来根本的语音体验变革,比如它无法对人或者对特定个人的声音与需求进行识别,无法拥有媲美智能手机的支付体验等。
在不少消费者看来,Alexa的实用性不足。

智能音箱,最为智能家居的接入口,最重要的是高度智能化。因此,更加高度智能化的算法,才是后续发展的方向,只有理解用户需求并满足用户需求的智能化算法的智能音箱,才能更好的满足市场需求,提升用户黏度。
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