一文详解各种AI玩具的技术方案及芯片选型

随着人工智能技术的飞速发展，AI玩具市场呈现出爆发式增长的趋势。AI玩具通过语音识别、自然语言处理、情感计算等技术，不仅成为儿童的玩伴，还承担起教育、陪伴和心理支持等多重角色。本文将根据玩具的不同层次定位，逐一分析其技术方案，并推荐合适的芯片，方便行业客户根据自己的需求快速选型。

技术特点：

音频芯片：这类玩具通常采用OTP（One Time Programmable）语音芯片，具有音质清晰、成本低、功耗低等优点。这些芯片支持多种语音定制功能，可根据不同需求录制和存储不同长度的语音内容。一些成熟的芯片可支持100条以上的不同语音指令，可以满足一般场景下的交互需求。
触发方式：支持多种触发方式，如按键、触摸、脉冲等，能够满足不同的玩具设计需求。
音量控制：具备多级音量控制功能，可以根据环境调整音量，确保最佳听觉体验。

应用场景：

技术特点：

大语言模型：通过接入如火山引擎豆包RTC、ChatGPT等大语言模型，实现更自然的语音交互。这些模型能够支持多轮对话、上下文理解，提供更智能的交互体验。
低延迟通信：采用RTC协议，显著降低交互延迟（2秒以内），并支持对话实时打断、字幕实时下发等功能。
音频算法：集成全链路纯软音频算法，包括人声检测、回声消除、音频降噪、语音唤醒等，提升语音交互的质量。
芯片选型：这种类型的AI玩具对主芯片性能要求不高，网络吞吐量也不大，只要网络通畅即可。一般是选用简单的ESP32、或者其他用于物联网的低成本WiFi芯片、4G芯片。

应用场景：

技术特点：

芯片选型：

桌面陪伴机器人屏幕较小，一般使用串口屏或者MIPI屏即可，大多数的SoC芯片均可支持，如ESP32、RK3306、RK3566、RV1103、RV1126、D1等芯片均可。可根据软件需要的系统环境选择合适的SoC芯片。

应用场景：

技术特点：

机器视觉：采用RGB-D相机、激光雷达等传感器，结合深度学习算法，实现环境感知和障碍物检测。
路径规划：使用AI算法等路径规划技术，根据环境信息自主生成最优行驶路径。
自主导航：结合ROS（机器人操作系统）和OpenCV等技术，实现机器人的自主导航和避障。
交互系统：支持通过手机App、遥控器等方式进行远程控制。
采用AMP技术：AMP多系统技术，简单来讲就是一个处理器同时运行多个操作系统。也就是很多机器人玩具厂家宣传的大小脑技术。小脑用于快速的运动控制，延迟低，可靠性高。大脑用于处理复杂的音视频信号以及应用程序的运行。一般采用安卓+RTOS的操作系统组合，可以满足复杂的环境需求。