AI Agent之后,專訪廣和通聊下一站端側AI
在很多人的印象里,通信模組是一個離普通消費者很遠的東西。它不像手機、汽車、機器人那樣站在前臺,但在很多智能設備背后,它一直是那個“讓設備連上網”的關鍵角色。
不過,在2026 MWC上海展上,我們看到的廣和通,已經不只是一個傳統意義上的通信模組公司了。

展臺上,龍蝦智算盒、AI會議機、人形機器人舞蹈、機器狗跨越障礙……這些產品放在一起,廣和通想講的故事變得很清楚:當AI開始從云端走向端側,連接不再只是“讓設備聯網”,而是要跟算力、感知、智能體結合在一起,成為AI落地到真實場景里的基礎設施。

近日,熱點科技在2026MWC上海期間采訪了廣和通相關負責人。一個很明顯的感受是,他們沒有把自己包裝成大模型廠商,也沒有打算去做機器人本體或者消費終端。廣和通還是想站在自己最擅長的位置——在產業底層,用通信、算力和生態把能力串起來,幫更多設備把AI真正跑起來。
企業上AI,最先擔心的不是夠不夠聰明
這兩年,大家聊AI,總喜歡問模型能力有多強,參數有多少。但企業真正開始把AI接入業務之后,首先遇到的問題往往不是“夠不夠聰明”,而是“數據到底安不安全”。
尤其是金融、司法、央國企、政府、醫療這些行業,很多資料天然不能隨便出域。研發信息、客戶資料、財務數據、會議內容——只要涉及上傳云端,就會牽扯到合規、權限、泄露風險。
廣和通在這次展會上推出的龍蝦智算盒(Fibocom ClawBox),就是沖著這個問題來的。

它本質上是一個高能效的端側AI計算終端,采用CPU+GPU+NPU異構算力架構,在典型5W低功耗下能提供最高18TOPS@INT8算力。如果用更直白的話說,它相當于把一個完整的AI Agent運行環境裝進了一個盒子里。
廣和通負責人告訴我們,龍蝦智算盒原生適配OpenClaw、Hermes Agent等主流AI智能體框架。數據采集、推理、分析、生成全流程都在端側完成,不需要把原始數據傳回外部網絡或云端。這樣一來,"數據不出域"就不是一句宣傳語,而是由架構決定的結果。
在我們看來,這正是端側AI真正進入企業市場的關鍵。企業其實不是不想用AI,是不太敢隨便用。尤其是現在AI Agent越來越能干了——讀文件、看表格、調系統,樣樣都行——那數據安全這件事就變得特別敏感。
云端AI像一個能力強大的外部大腦,而端側AI更像企業自己辦公室里的一臺“本地智能員工”。它不追求無限大的模型能力,但勝在可控、安全、低延遲,而且長期使用成本更清楚。
廣和通也提到了一個很實際的場景:像"從網頁抓數據、自動分析、做個報表、再甩到飛書"這套流程,以前一個運營崗每天光干這個就得花兩三個小時,現在接上龍蝦智算盒,幾分鐘就搞定了。AI真正有價值的地方,不是陪人聊天,而是替人干那些“不難但煩”的重復活。
AI會議機:敏感會議不用“出門”了
除了龍蝦智算盒,廣和通聯合愛芯元智發布的AI會議機,也很能說明端側AI的實際價值。
市面上很多AI會議產品,錄音、轉寫、總結、出紀要,功能看著都挺全。但你仔細一看,大多還是靠云端大模型在跑,會議內容得上傳才能處理。普通會議倒也沒啥,可要換成銀行的投研會、律所的案件討論、或者公司并購那種閉門會議——光是"內容要上傳"這件事,就足夠讓人心里打鼓了。
廣和通的做法是,把拾音、轉寫、總結、紀要生成全部放在端側完成,形成從音頻輸入到紀要輸出的完整本地閉環。
再看產品本身。4個麥克風陣列加上AI降噪,遠距離拾音沒什么壓力;語音大模型也專門針對中文口音調過,專業術語轉寫準確率能到92%;紀要這塊直接在本地生成,整理時間最多能省85%。
在我們看來,這類產品更容易進入嚴肅行業。因為它的邏輯不是“用更好的云端模型替代人工記錄”,而是“在不犧牲安全性的前提下,把紀要這件事在本地做掉”。
廣和通也明確提到了適用場景:金融投研、司法法務、央國企決策、醫療會診、科研討論、能源制造……一句話,越是“數據不能出門”的機構,越適合。
具身智能:廣和通不做機器人,做的是“底座”
展臺上還有兩個很吸引人的互動:松延動力的人形機器人跳舞,以及璇璣動力的機器狗跨越障礙。

需要澄清的是,這并不代表廣和通要做機器人本體。相關負責人也特別強調,這屬于“具身智能”方向,和前面提到的“端側AI”是兩條不同的故事線。
廣和通在具身智能上的定位很清晰:不做前臺的主角,做后臺的底座。
展臺上那個人形機器人跳舞,背后其實是在秀通信能力——用LTE Cat.4模組把連接穩住,支撐大模型調用、設備狀態回傳和遠程升級。機器狗跨障礙那部分,展示的則是多傳感融合定位,激光雷達、雙目視覺、RTK模塊都可以靈活搭配,能做到厘米級感知和定位。
這兩件事放在一起看,其實很能代表廣和通的戰略卡位。機器人要真正進家庭、進園區、進工廠,光靠一個聰明"大腦"肯定不夠,還得有穩定的連接、精準的定位,以及遠程運維和設備管理這些配套能力。這些恰恰是廣和通長期積累的能力。
熱點科技觀察:端側AI不是替代云端,而是讓AI進入行業現場
這次采訪給我們的感受是,廣和通的AI布局并不激進,但路徑很清晰。
它沒有把自己塑造成一個大模型廠商,也沒有試圖直接進入所有終端消費市場,而是沿著自己最擅長的連接能力,往算力、Agent框架、行業解決方案延伸。
過去,通信模組解決的是設備“能不能聯網”的問題;現在,端側AI要解決的是設備“能不能在本地理解、判斷和執行”的問題。
在我們看來,端側和云端不是誰取代誰的關系。云端適合做大模型訓練和復雜推理,端側則更擅長那些對隱私、實時性和成本敏感的場景。一個成熟的AI產業,應該是云、端、邊各自干各自擅長的事。
當AI走出網頁對話框,進入會議室、工廠、安防攝像頭和辦公流程時,真正重要的可能不再是模型有多大,而是誰能把AI穩定、安全、低成本地部署到真實世界里。
廣和通在MWC上海展示的,或許正是這樣一條路徑:從通信模組供應商,到AI硬件解決方案提供商,再到千行百業端側智能的基礎設施。
當AI開始下沉到每一個設備、每一個場景、每一次會議,像廣和通這樣的“底層玩家”,反而可能會變得越來越重要。
AI Agent之后,專訪廣和通聊下一站端側AI
Amelia












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