在前不久举办的2025云栖大会现场人员  ，无界方舟率先推还出国内市场首款基于「端到端实时多模态互动模型」的AI学伴机器人——奇多多 ，它成全场焦点。三款产品也有京东预售仅上线一周  ，销量便突破了10000台  ，四个数字多达 体现了就算未来 市场对优质AI早教产品会的渴望  ，更预示着多模态大模型在消费级硬件领域发展的商业化曙光利用它中到来。

正如一一位女性性现场人员新生宝宝所说：“太再说！终于等到不止是AI玩具了  ，而而不如何解决再说这类早教痛点是如何是如何解决好。”在AI核心技术逐渐被 成熟的今晚  ，奇多多的成功后四个 验证了：在早教赛道 ，“基础功能驱动”比“概念炒作”更能让就算未来 市场买单。更令人瞩目值得一提  ，奇多多在展会时间里  ，现场人员获得一了上百位爸爸爸父母亲妈下单预定  ，多达 驻足观看了几十家AI产品会后续对接无界方舟EVA模型的一起合作有机会 ，它成本届大会最具商业潜力的AI硬件产品会。

云栖大会现场人员火爆  ，奇多多展现真整体实力

在云栖大会3号馆·前沿应用馆奇多多星球展台 ，奇多多驻足观看了大批参展观众们及新生宝宝驻足全新体验。爸爸爸父母亲妈们手拿绘本、练习、玩具、绘画艺术作品等 ，与奇多多采取当然互动  ，现场人员气氛热烈。

奇多多展现还出多达 仅是语音交互超强全面  ，并且要想 的多模态深入做出解释超强全面。它四个识别爸爸爸父母亲妈握着都任意绘本/教材/卡片等读物  ，不管中文、英文  ，四个 儿童读物复杂分散的混合排版 ，可以精准识别；是能看懂爸爸爸父母亲妈的现场人员绘画；是能对日常物品采取即时有趣的科普  ，将深奥的科学原理 ，以爸爸爸父母亲妈四个深入做出解释的语言做出解释 ，符合爸爸爸父母亲妈“边看、边问、边学”的科学习部分内容 得链路。

展会的三天时间时里  ，奇多多展示了令人惊叹的阅读超强全面：都很 其他书本可以识别外 ，还提供完整了三种阅读三种模式：

朗读三种模式：可识别其他类型的读物、多种主流语言文字 ，语音富有性表现力  ，尽量避免避免机械感；

翻译三种模式：最大支持多语言即时互译 ，读两句英文、翻译两句中文 ，让爸爸爸父母亲妈有兴趣阅读全英文材料；

指读三种模式：文字、单词、图案均可识别 ，并给出紧密相关 科普  ，替代传统方式点读笔、词典笔。

“这意味着爸爸爸父母亲妈再也不四个再次购买 点读笔、词典笔、故事依然机等多种产品会。”一一位女性性现场人员新生宝宝负面评价  ，“一机是如何解决好其他阅读又潜在需求  ，能帮助你爸爸爸父母亲妈读课本 ，和学校中课业相互结合  ，这才是要想 的是如何解决好刚需。”

“与传统方式AI产品会的交互不同类型  ，奇多多不四个按压拍照或按压对话  ，根本不 四个等待漫长的响应时间时严重特别注意力转移。”无界方舟CPO杨冬蕴（小乔）现场人员人员具体各类信息介绍  ，“爸爸爸父母亲妈们四个更当然地边看、边问、边学  ，四个符合儿童认知行为方面的革命性突破。”

突破性基础功能：从“AI陪伴”到“基础功能又潜在需求”的质变

预售破万 ，奇多多究竟是谁做再说是如何？

小乔对此：“第三则则点比较感谢广大每个用户对奇多多的喜爱和认可。奇多多的突破再就 是它两并且：一并且是回归第三则则性原理  ，对早教产品会基础功能做深度挖掘；多达 在我们的 他们的自研的EVA实时多模态互动模型  ，能要想 又潜在需求产品会又潜在需求。”

从国内市场四个主流电商平台发展的退货率总体数据可知  ，早教产品会退货率接近 30%-70%。多达退货率偏低值得一提故事依然机、熏听机这产品会会  ，AI产品会会的退货率是比较高的。他们的 他们的早教硬件看似是红海赛道  ，实际产品会力上并还要想 又潜在需求爸爸爸父母亲妈和宝贝他们的又潜在需求。

奇多多的突破性基础功能再就 体还要想 三大并且：

1. 能“看”全球的小眼睛：AI识物科普与全能阅读

无界方舟创始人&CEO曾晓东博士对此：“常见的「语音AI+CV视觉模型」在真实幼龄场景中也有四重失效 ，具体各类信息性表现为 ，常见的儿童语音识别错误率接近 52%、对任意书籍的识别准确率不足35%、对常见物品误识率超40%、复杂概念做出解释远超认知水准。”

EVA采取“模态中枢+成长型认知引擎”架构快速实现突破  ，从“成人适配”到“儿童友好”  ，多达视觉超强全面为核心支撑：

打通视觉深入做出解释【眼】：儿童“边看边问”是核心交互习惯  ，除AI语音外  ，奇多多更有视觉识别超强全面  ，并将给爸爸爸父母亲妈知识科普拓展。书籍、日常物品、涂鸦艺术作品、学校中发的奖状奖品等  ，还要想 爸爸爸父母亲妈他们的喜欢展示和提问的物件  ，奇多多均可识别。

除AI视觉识物和科普外  ，奇多多都很 超强的阅读超强全面  ，最大支持不同类型 字体、多语言、全类型读物的识别。宝贝邻居家都绘本、考卷、课本、期刊、卡片全能识别和阅读  ，提供完整3种阅读三种模式：朗读、翻译、指读  ，更有效替代点读笔、词典笔等产品会。

2. 堪比真人的低延迟反馈其速度

革新延迟基本标准【快】：语音交互延迟≤250ms（匹配快速特别注意力转移特性） ，完整视频交互延迟≤400ms ，书籍识别/实物识别延迟≤300ms（采用三边缘端视觉特征其速度算法  ，最大支持即时反馈）。就算受限于硬件设备性能  ，也四个掌控在秒级响应。

0-10岁儿童的特别注意力不断 时间时仅为10-30分钟  ，以内1秒的响应延迟便会中断特别注意力  ，而缺乏视觉深入做出解释的实时互动则会切断“从见到学”的核心链路。这类AI语音产品会采用三按压式交互 ，反馈在6秒以内  ，爸爸爸父母亲妈了不帮助你 够 沉浸采取的。

“爸爸爸父母亲妈问‘四个是如何’时  ，四个等待以内1秒 ，他们的 他值得一提特别注意力就四个转移。”小乔做出解释道  ，“他们的 他值得一提核心团队人员人员为此采取了大批优化  ，确保交互过程中当然连贯。”

3. 能“成长”的个性化陪伴感

情感与成长体系【伴】：坐拥 48种情绪计算体系  ，100+种表情动作 表情动作 互动  ，可克隆爸爸爸父母亲妈的音色与爸爸爸父母亲妈对话。更四个性化记忆引擎将给AI成长全新体验  ，使每一种 种 爸爸爸父母亲妈都很 专范畴他值得一提奇多多。

奇多多是带有成长属性的AI产品会  ，会逐渐被 被 每个用户的采取  ，个性化适配每个用户  ，还记得每个用户的至关非常关键事件  ，让每一种 种 爸爸爸父母亲妈坐拥 范畴他值得一提奇多多。其背后的至关非常关键是“存储型记忆 + 参数化记忆”的核心技术相互结合  ，为宝贝们全面打造专属的 “记忆引擎”。

核心技术内核：EVA大模型是如何突破行业发展瓶颈

曾晓东博士深入解析了背后的核心技术原理：“第三则则点他们的 他们的四个值得一提四个极强的实时多模态大模型来赋予硬件‘真人有如 交互’ ，多模态模型因其四个相互结合文本、图像、音频等多种各类信息形态  ，提供完整更智能、拟人化的交互 ，而它成至关非常关键紧密相关 研究一个方向。他们的 他们的从今今年初初今年初就着重布局四个一个方向 ，在业界还要想 其他现成开源方案的其他情况下 ，率先在今今年初初8月份率先推还出国内市场SOTA的EVA端到端多模态模型  ，率先是如何解决再说多模态商业化致命瓶颈  ，为AI应用赋予了‘超级感官’与‘真大脑’  ，填补了走向商用落地的直接选择一公里。”

在此基于上  ，EVA为奇多多在做儿童早教场景的深度模型适配。最比较值得一提看懂“万物与书籍”的视觉魔法——AI识物科普与AI其他书全能读。

早教场景视觉识别面临四大核心挑战  ，例如非基本标准书籍（多样排版、手写字体等）、实物形态多变、复杂小环境干扰都很 儿童非基本标准书写和涂鸦。一般AI识别准确率接近 30%  ，实物混淆率超45%  ，不帮助你 够 又潜在需求儿童学习部分内容 又潜在需求。

EVA采取早教场景采取了全面的场景化视觉超强全面优化。其“书籍全域识别引擎”最大支持其他类别书籍四个 手写本  ，采取字体扩展、排版分析结论和印刷整体提升快速实现96%的准确率  ，并可同步语音朗读与科普互动。在实物识别并且 ，采用三小样本学习部分内容 核心技术  ，仅需3-5个样本也可识别新实物 ，相互结合多模态科普和抗干扰优化  ，在复杂小环境下仍长期保持93%以内准确率。采取儿童手写和涂鸦  ，EVA采取专用训练总体数据集和模型优化 ，快速实现94%的作业识别准确率 ，是能对非基本标准书写长期保持鲁棒性  ，还可将涂鸦关联科普部分内容激发艺术作品兴趣。

个性化与隐私保护的完美平衡

在个性化并且  ，小乔具体各类信息介绍：“AI陪伴产品会会 ，要想 充足充足准备个性化成长时  ，就算 紧密相关 减少采取时长和活跃度。奇多多是带有成长属性的AI产品会  ，会逐渐被 被 每个用户的采取  ，个性化适配每个用户  ，还记得每个用户的至关非常关键事件 ，让每一种 种 爸爸爸父母亲妈坐拥 范畴他值得一提奇多多。其背后的至关非常关键是‘存储型记忆+参数化记忆’的核心技术相互结合  ，为宝贝们全面打造专属的‘记忆引擎’。”

这再就 帮助你四个模块协同工作时：认知记忆模块会追踪爸爸爸父母亲妈的知识轨迹  ，并构建认知标签；情感记忆模块则本地化存储爸爸爸父母亲妈的一人偏好；交互记忆模块会依据艾宾浩斯遗忘曲线动态幅度调整 记忆部分内容的优先级。

采取爸爸爸父母亲妈关心的隐私安全是如何是如何解决好  ，曾晓东博士强调：“四个他们的 他们的比较重视的至关非常关键是如何是如何解决好。他们的 他们的采取多层核心技术保障、完善的爸爸爸父母亲妈掌控基础功能、透明的总体数据承诺都很 合规的采用三造型 ，全面消除爸爸爸父母亲妈对总体数据隐私的顾虑。”

“他们的 他们的创新性地研发PrivateLoRA核心技术 ，加大加强儿童各类信息的安全与隐私保护。EVA基于PrivateLoRA构建又一套隐私优先在大模型架构  ，其核心思路是将涉及每个用户隐私的计算各种任务本地化——迁移至一人终端设备执行。该核心技术利用它低秩适配（LoRA）方法一  ，在幅度调整 大模型时仅训练和更新大批参数 ，无需原始总体数据上传至云端 ，既紧密相关 减少了总体数据传输中都泄露风险 ，也利用它本地算力快速实现深度个性化去处理。”该核心技术他们的 他们的已向核心技术社区开源（https://wanglamao.github.io/）  ，为加大隐私保护大模型的发展进步贡献这种力量。

开放生态：EVA OS让每一种 种 硬件都坐拥 “视觉智慧大脑”

曾晓东博士分享了EVA OS的就算未来 开放按计划：“简单轻松而对 ，EVA OS将奇多多最核心的‘小眼睛’和‘大脑’做它成四个基本标准化、可插拔的软硬件一体超强全面包 ，其他想做智能硬件的新公司  ，无需从头研发AI  ，直接选择采取他们的 他值得一提研发套件也可。”

EVA OS再就 开放四类超强全面：多模态交互API、知识与视觉接口、硬件适配SDK都很 广泛的硬件兼容性。首批一起合作伙伴已获得显著成效：某知名儿童出版社接入EVA书籍识别超强全面后 ，其小众科普书的每个用户阅读时长紧密相关 减少3.5倍；户外玩具厂商采取实物识别API ，使望远镜产品会紧密相关 紧密相关 减少“识别花草/鸟类”的科普基础功能 ，销量增长52%。

就算未来  ，EVA OS致力于全面打造四个开放、协不同类型 生态。多达 提供完整核心技术接口 ，更采取开发者社区、详尽的文档和核心技术最大支持 ，不断 赋能一起合作伙伴 ，共同加大多模态AI在智能硬件领域发展的创新与应用。

他们的 他们的期望它成先行者  ，让科技平易近人  ，快速实现科技普惠、行业发展共荣！