全志的这场大会 亮的是端侧AI竞争的底牌！

当前，端侧AI的竞争逻辑已从云端时代的“算力军备赛”彻底转向物理约束下的系统效率之争。对芯片供应商而言，胜负不再取决于峰值TOPS的高低，而在于算力、功耗、成本的“不可能三角”中能否找到场景化的最优解。

7月23日，在2026全志科技「智慧视界」生态创新大会暨V881全连接AI产品解决方案发布会上，全志科技携手一众生态伙伴，以实际案例诠释了端侧AI竞争的底层逻辑。

AI视觉内涵

全志科技总裁叶茂表示，端侧AI的价值正从“记录”转向“理解”，而全志科技凭借超5亿颗视觉相关芯片出货量，正为这一转型提供坚实的硬件底座。

全志在视频与视觉芯片领域深耕超十年。其产品路线是终端需求升级的缩影：早期V3芯片诞生于GoPro带火的运动影像时代，支持1080P高帧率与4K分辨率，一经面市便迅速占领电子市场，即便时隔十二年，V3每年仍有数百万出货量，足见基础影像记录需求的韧性。随后V316成为全志首颗支持物理防抖的影像芯片，广泛用于运动DV和记录仪，标志着画质从“能录”走向“看得稳”。

2017年后，安防智能化浪潮兴起，全志自研NPU，并于2020至2022年推出V83和V85系列，其中V851是业内首颗单芯片双目视觉产品，改变了以往双芯片方案，大幅降低了AI安防硬件成本。2024年发布的V821，首次将无线连接与编码能力集成于入门级安防芯片，目前已占据非品牌市场绝大部分份额。最新的V881则面向高端影像与安防，支持4K分辨率并集成Wi-Fi，搭载第二代AI-ISP技术和智能编码，将画质与端侧AI推至新高度。

叶茂认为，AI时代重新定义了视觉芯片。过去芯片服务于记录和回放，如今AI要求芯片提供能“理解”世界的素材。为此，全志归纳出端侧视觉底座必备的七大上下文能力：

首先是连续性，通过常电录像与低功耗VOA技术结合，保证关键事件不缺席，同时兼顾功耗；

其次是质量，持续打磨ISP、暗光表现和快速对焦，让图像足够清晰；

第三是完整性，视觉必须与麦克风等多传感器融合，以满足多模态AI对丰富信息的需求；

第四是理解性，端侧需植入NPU算力和各类模型，包括部分大模型，实现本地智能推理；

第五是密度，即高效的编码和关键信息提取能力，解决海量媒体素材的存储与传输效率问题；

第六是流转性，强调端云协同，让端侧计算与云端大模型共同支撑对物理世界的认知；

最后是交互性，信息需要被分发至生产和社会决策系统，形成闭环。

这七种能力，恰恰对应了当前端侧AI对实时性、低功耗、多模态融合和端云协同的刚性需求。

叶茂强调，这些需求已在多个真实场景中得到验证。AI眼镜作为第一视角伴随设备，需识别交互对象、文字和环境，甚至跨语言理解，对低功耗和连续感知要求极高。家庭场景中，IPC摄像头、门铃、门锁及宠物、老人、子女看护产品，核心是理解家庭中的人物和事件，实现从被动安防到主动生活辅助。智能影像领域因自媒体和5G网络再度繁荣，用户需求从记录升级为AI辅助构图、自动剪辑、情绪表达，端侧需提供拍照优化和智能剪辑能力。机器人领域，AGV和AMV等物流与清扫机器人需精确识别场景、规划路径并自主决策，全志V系列和T系列以不同算力组合支撑此类任务。

基于上述积累与洞察，全志科技提出向客户交付的不再只是芯片，而是完整的开放视觉生态底座。该生态涵盖技术层面（画质、编码、算法、算力和模型）、产品层面（芯片平台、编解码方案、连接与电源管理及硬件打包服务）、工具层面（调图工具、AI SDK、传感器适配、自动化测试和AI开发平台），以大幅降低客户开发调试工作量；同时积极联合传感器、算法、方案商、模组厂商和云服务商，共促生态繁荣。

策略和布局

视觉AI正使视觉成为人工智能的关键入口。全志科技智能芯片研发中心算法总监钟午表示，全志以视觉为支点，构建从技术底座到场景落地的完整创新生态。

全志将AI技术底座划分为三大支柱：算力是基础，算法是路径，场景是出口。钟午认为，只有真正解决客户实际场景问题的算法，才是坚实的AI技术底座。以下通过三个表格总结全志在这三个方向的详细布局。

表1：算力层面优化措施及效果

表2：算法六大方向系统化布局

表3：场景案例技术方案与效果

上述布局印证了核心思路：交付的远不止一颗芯片或NPU，而是集成“看、听、思考、交互”全链路的完整算法包，使客户即拿即用，快速落地。

技术底座完善后，视觉创新生态的建设围绕三个层次推进：

1. 算法供给：除自研算法外，积极引入第三方算法供应，并计划向开发者开放接入。最终以算法货架形式，将多环节、多场景的算法组合呈现给客户，使其根据产品需求灵活选型，解决实际问题。

2. 算法落地：在供给基础上，推出算法货架 + 快速授权方案，结合Docker镜像、ModelZoo及服务平台，实现开箱即用、一键部署。一个实测案例显示，其客户最快5分钟内即可在板端完成跑通，显著降低文档阅读和环境配置的繁琐度，加速从1到N的批量复制。

3. 开放生态：针对前两步难以覆盖的堵点，全志科技计划建设开发者社区、开放平台，联合合作伙伴，提供培训、认证和技术支持。最终目标是携手全行业开发者，共建AI视觉的繁荣生态。

出海逻辑

有了生态布局，自然走向出海。全志科技智慧视频及运营商事业部总经理郭琦表示，全志视觉产品出海基于两大逻辑：一是全球人口红利——海外人口增长带来更多消费机会；二是消费能力差异，99元人民币产品在美国定价99美元，收益放大6.8倍。

目前，在AI眼镜领域，全志已打通从芯片、代理商、方案商、ODM/OEM到线上线下渠道及卖手的完整产业链，核心产品V821保障稳定供货，新一代V881和V883提供更高画质、编码和性能，并针对AI眼镜推出11.9×6.9mm长方形封装，进一步优化设计。

在热门应用场景上，全志已推出可前后旋转的婴儿看护产品，并看好全球宠物市场，加快布局结合APP与后项收费的创新方案。

核心产品

目前全志产品主力是V821和V881。据全志科技智慧视频事业部副总经理陈智翔介绍，V821最初为1080P/30帧规格，但团队很快注意到海外市场对竖屏拍摄的强烈需求，于是将竖屏分辨率提升至2.4K，帧率翻倍至1080P/60帧，使运动场景画面更顺滑。防抖性能同步升级，搭配陀螺仪实现更优稳定效果。画质层面，今年针对量产版本优化了宽动态后处理算法，暗部天空、花草细节通透性增强，视场角扩大，监管动态范围更广。

此外，为适应不同客户供应链资源，全志将在第四季度推出V821对的外挂存储版本并叠加双频升级。陈智翔强调，这些都是提前3～6个月预判市场变化并与合作伙伴充分沟通后主动做出的调整。

如果说V821是性价比之选，V881则填补了千元以上档位“画质优秀、集成度高、成本可控”的空白。经大半年优化，V881在128MB极致内存下，通过芯片、ISP、内存和编码的系统级协同，实现了媲美头部芯片需2048MB内存才能达到的多帧宽动态效果。

更令人印象深刻的是，V881支持4K录像，并自研手机端实时防抖算法，在相对低功耗下实现4K+防抖；2K模式下帧率提升至60帧，为慢动作回放、Vlog剪辑和AI运动分析提供基础。该芯片支持双频Wi-Fi 6使下载速度比V821提升6～8倍，用户分享素材无需漫长等待。

基于1TOPS算力平台，V881集成人脸检测、车牌识别、手势识别等端侧AI能力，可在本地快速提取关键信息，避免全部上传云端，适用于景区车辆管控、智能交互等场景。

陈智翔表示，全志围绕视频算法快速迭代，例如针对眼镜拍摄歪斜问题开发自动平行矫正算法，结合陀螺仪防抖确保画面水平。同时，V881的小型化设计和多目支持，可灵活适配拇指相机、具身智能采集器、直播相机等新兴品类。陈智翔指出，真正的高价值不在于摄像头本身，而在于视频数据的采集与分发能力——谁能以更低功耗、更小体积、更低成本完成这一任务，谁就能定义下一代产品。

面向AI时代，全志强调端侧能力的不可替代性。V881的SDK已内置预录、低功耗持续感知（如每秒一帧识别），确保设备长时间保持数据采集，避免丢失关键画面。结合4G或Wi-Fi，端侧筛选有效数据后上传云端大模型，实现端云协同，再通过深度场景化定制和付费增值服务，形成商业闭环。搭配全志A733 Agent盒子，V881还能延伸出执行与交互能力，为行业市场提供完整的生产力解决方案。

AI开发平台

大模型快速演进正深刻改变嵌入式开发传统模式。过去工程师将大量精力耗费在代码编写、硬件调试等重复性工作中；如今AI赋能的开发平台让工程师得以解脱，专注于架构创新、性能优化和系统安全等更高层次决策。

全志科技产品研发中心副总经理谢林菲介绍，全志已打造一站式AI嵌入式开发平台，依托由通用智能体、专业知识库和硬件操控中间件构成的智能底座。平台知识库覆盖六大开发场景，内置六项开箱即用的流程技能（点屏、点Sensor和Flash适配）及原厂认证核心知识模块。通过动态索引和MCP服务，AI可直接调取标准流程，从源头降低生成幻觉概率，同时大幅压缩耗时和token开销。

该平台配备ThunderWorkbench硬件操控中枢，彻底打破传统开发中工具分散、数据割裂的弊端。以往工程师不得不充当“人肉总线”，在不同工具间频繁切换、拷贝数据；新方案以设备工作区为核心，将代码编写、烧录、调试、电源控制、日志归档等所有操作统一在同一界面，并支持多块开发板独立隔离运行。整个开发从一句自然语言需求开始，到真实硬件验证结束，形成完整闭环，所有原始日志可回溯、可审计，成为可复用、可追溯的开发资产。

该系统兼顾安全与效率：AI大脑（智能体）部署在服务器侧，依托完整SDK源码进行代码修改，确保数据安全；本地PC端的ThunderWorkbench作为执行手脚，通过MCP协议与硬件对接，完成烧录、调试等底层操作，实现“大脑留在代码侧、手脚执行硬件操作”的分工协作。

实际案例展示了惊人效率：一项内核驱动内存性能检测任务，传统工程师需半天，AI Agent仅用14分钟完成，token消耗约600万，花费不足0.3美元；另一项含LVGL UI渲染和摄像头图像抓取的复杂多媒体应用，传统开发至少三天，Agent仅用15分钟一次通过，token花费不到0.5美元。

此外，全志还自研了AI Studio UI IDE工具，设计师输入参考效果图，AI即可自动完成布局识别、LVGL控件映射、字体和视频资源绑定、截图复查及PC端仿真，最终导出可直接运行的工程化代码，将数周UI开发压缩至半天。该工具目前内测，预计未来两月内正式发布。

旗舰将至

过去几年，全志视觉芯片解决的是“看得清、拍得稳、传得快、功耗低”等基础问题，而即将推出的V883则旨在满足市场对更多维度感知、更高帧率、更强算力的需求。

陈智翔介绍，V883在多目能力上最大支持16路图像传感器输入，使设备从单目或双目跃升至完整的多维空间感知。画质方面，V883集成AI ISP，支持4K分辨率下黑光全彩效果，并配备4K/30帧PDAF相位对焦，显著提升暗光和对焦场景表现。

V883内置4TOPS端侧算力，编码输出支持4K/75帧H.265影像编码及最高8K编码能力，并具备多屏异显功能，低延迟特性适合图传和云台等应用。这些规格使V883非常适配车载多录、手持云台、直播相机、无人机等场景。

陈智翔强调，V883面向高价值应用，如赛马等高价值实体资产的持续看护、运动数据分析、端侧实时控制等。据悉，全志计划今年第三季度提供4K demo，第四季度进入客户共创期，预计明年第一至第二季度在四到五个产品上实现量产交付。

结语

全志这场生态大会充分显示，端侧AI芯片的竞争已扩展到芯片架构、软件栈、工具链、算法演进等多个维度，商业模式也从“卖芯片”升级为“芯片+算法参考+工具服务”的系统能力输出，竞争更延伸至定价策略与开发者生态的锁定。最终，能深刻理解终端需求、在有限物理边界内实现算法、硬件、软件最优协同的玩家，才能成为端侧新格局的定义者。