三个月连融两轮，澜存科技把 AI 终端的硬件入口和运营平台全面上线

　　近日，上海澜存科技有限公司宣布完成数千万元 Pre-A 轮股权融资，本轮投资方为锡创投，拓界资本担任独家财务顾问。继 2026 年 4 月完成由凡创资本领投、申冉基金跟投的天使轮融资后，澜存在三个月内连续完成两轮融资。本轮资金将投入下一代 AI 具身智能基座研发、核心人才扩充与产品矩阵升级。

　　融资进展之外，澜存正在推进一件更具体的事。大模型开始进入玩具、家居、穿戴设备和机器人，硬件厂商需要把模型能力变成能够稳定交付、持续运行的产品。澜存选择用澜卡标准模组和澜存开放平台，共同完成这段从模型到真实设备的路程。

　　把大模型做进硬件，难在产品化

　　一台设备接入大模型以后，产品开发才刚刚开始。当前硬件厂商面对的难题主要落在两个阶段。

　　从模型接入到真实硬件

　　• 设备环境复杂。 麦克风和扬声器要适应真实环境，网络连接要保持稳定，传感器和执行部件需要与模型配合。儿童陪伴等场景还要处理记忆、内容安全与交互边界。

　　• 自研跨度很大。 这项工作横跨算法、云服务、嵌入式硬件、通信、传感器、动作控制和供应链。硬件厂商如果从头搭建，往往要组织多个专业团队，分别解决语音识别、模型调用、设备协议和外设控制。

　　从样机验证到出货运营

　　• 量产要求更严。 一台能够演示的样机，还要经过结构、功耗、通信、固件和批量一致性的验证。任何一环没有接好，都可能让产品停在量产之前。

　　• 设备需要长期管理。 模型会更新，角色和内容需要调整，设备要管理版本、在线状态与异常，固件也需要远程升级。AI 硬件需要一套覆盖开发、联调和运营的长期机制。

　　澜卡模组与澜存开放平台组成一套产品方案

　　澜存用澜卡 LC.AI 标准模组和澜存开放平台共同承接这项工作。模组负责 AI 进入硬件，平台负责智能体配置、设备联调和出货后的持续运营。

　　澜卡  LC.AI  标准模组

　　• 统一硬件入口。 澜卡 LC.AI 是澜存面向真实终端推出的标准化 AI 模组产品线，LC-1.7 是当前代表产品。它把语音、联网、供电、感知接口和动作控制等共性能力集中在一套可复用的硬件中。

　　• 扩展感知和执行。 终端可以通过麦克风与扬声器完成语音交互，通过 Wi-Fi 等方式连接云端，并按产品需要扩展屏幕、触摸、摄像头和各类传感器。灯光、电机和舵机等执行部件也可以接入，让模型的判断转化为声音、画面和动作。

　　• 进入工程交付。 标准模组减少主控、音频、网络、接口和基础固件的重复建设。产品团队可以从统一的烧录、测试、设备绑定和调试方式开始推进样机验证，再围绕声学、射频、功耗、可靠性和整机认证完成工程适配。

　　具体的通信方式、外设数量和结构组合，由所选版本与项目方案确定。产品团队可以把更多时间用于角色、内容、结构和交互体验。

　　澜存开放平台

　　• 创建和配置。 平台将应用、智能体、模型和设备放在同一个工作环境中。团队可以定义产品名称和资源范围，再配置智能体的人设、声音、模型、知识库、记忆、技能与工具。

　　• 测试和联调。 云端文字和语音测试通过后，智能体可以绑定到真实设备。实时联调会记录连接、鉴权、音频传输、语音识别、模型处理、语音合成和动作下发，帮助团队判断问题来自网络、音频、模型、协议还是设备执行。

　　• 管理上线后的产品。 角色、模型、知识和交互策略可以继续在平台调整，固件版本通过 OTA 管理。设备、终端用户、交互统计和模型用量也有相应入口，企业还可以通过 Open API 接入已有系统。

　　一条从产品构想到持续运营的路径

　　明确产品场景、硬件形态和联网环境。

　　选择澜卡、传感器和执行部件的组合方案。

　　在平台创建应用与智能体，完成角色、模型和知识配置。

　　先做云端测试，再绑定真实设备完成语音、网络、感知和动作联调。

　　产品出货后，继续管理设备、固件、内容和用量。

　　客户保留自己的品牌、产品定义、内容和用户关系，澜存提供已经连接好的软硬件能力。

　　目前，澜存公开的客户与合作伙伴包括元隆雅图、MOMOTOY、科迈特、四维传媒、樱泰集团、澳捷尔等。相关合作覆盖 AI 玩具、陪伴终端、机器人与智能家居等产品方向，也让模组和平台持续面对不同结构、网络与交互方式的实际需求。

　　从首批场景走向更多物理终端

　　AI 硬件的竞争正在进入产品阶段。厂商需要同时处理交互体验、稳定性、成本和上线后的运营，标准化硬件入口与统一运行平台将承担越来越多共性工作。品牌和制造企业则可以把资源集中在产品形态、内容服务和用户关系上。

　　澜存将继续从 AI 玩具和陪伴产品积累的经验出发，把澜卡与开放平台用于智能家居、可穿戴设备、机器人和智慧空间。不同终端可以选择适合自身场景的模型、知识和技能，连接各自的传感器与执行部件，同时沿用统一的设备接入、测试和运营方式。每增加一种终端，模组与平台就多连接一个感知和执行节点，澜存也由具体场景的产品交付，进一步走向跨终端的基础设施服务。

　　随着更多设备拥有独立的智能体身份，物理世界将逐步形成由模型能力和各类终端共同参与的智能体网络。澜存科技希望逐步构建 AI Agent 时代的神经网络，建设大模型进入物理世界的基础设施平台与智能 Token 工厂，推动行业从设备互联走向智能体互联。这也是澜存从标准模组和开放平台出发，持续拓展产品边界与公司发展空间的长期方向。