溢价高达10倍的AI玩具赛道为什么这么火?

1、芯片、模组厂商争先布局，降低 AI 玩具开发门槛

首先，AI 玩具市场的爆发离不开上游芯片与模组厂商的技术创新和生态支持。

最近一年多的时间里，多家芯片厂商陆续宣布推出应用在 AI 玩具中的解决方案，包括乐鑫科技、瑞芯微、全志科技、炬芯、博通集成、泰芯、杰理科技等。

例如，字节跳动的 AI 玩具“显眼包”采用乐鑫的 ESP32 芯片。据介绍，这款芯片集成 2.4GHz Wi-Fi 和 Bluetooth 5 (LE)，搭载了 Xtensa® 32 位 LX7 双核处理器，主频高达 240MHz，具备强大的处理能力，能够轻松应对复杂的计算任务和多任务并行处理的需求。此外，ESP32-S3 增加了用于加速神经网络计算和信号处理的向量指令，AI 开发者可以通过 ESP-DSP 和 ESP-NN 库使用这些向量指令，实现高性能的图像识别、语音唤醒和识别等应用。

汤姆猫语音情感陪伴机器人则搭载了全志科技 R128 高集成度无线音频芯片，该芯片采用 RISC-V XuanTie C906+Arm CortexM33 双核心架构，具备强大的运算能力；还支持 WLAN 2.4G+Bluetooth V5.0 双无线通信协议，能够实现各种网络应用，确保稳定的网络连接。。

紧随其后，模组厂商也纷纷推出一体化解决方案。

例如，利尔达研发的AI豆系列开发套件——包含小豌豆（Wi-Fi）、小黄豆（Cat.1）、小红豆（RedCap）三款产品，可通过模块化设计与多协议兼容特性，大幅降低多场景部署复杂度。该系列套件搭载字节跳动生成式AI交互引擎，可高效处理视觉识别、音频分析等任务，尤其在智慧城市、工业物联、消费电子等领域可快速实现商业化落地。

无论是芯片还是模组厂商推出的解决方案，都旨在帮助玩具厂商降低 AI 玩具的开发和上市门槛。很多时候，商机稍纵即逝，AI 玩具的风口能吹多久也尚无定论。对许多传统的中小型玩具厂商而言，其并不具备扎实的智能化能力，但一站式的解决方案能让他们只需专注于挖掘细分市场的需求，快速实现产品的智能化，将新式 AI 玩具推向市场，抢占先机。同时，这些方案还推动了供应链的标准化，使得 AI 玩具硬件成本进一降低，实现可观的毛利率。

2、端侧 AI 崛起，让终端硬件以更低成本获得更好的智慧

大模型的涌现使得 AI 玩具的智能有了质的飞跃。与过去“预置答案式”的有限交互不同，当今的 AI 玩具开始具备自然语言生成、知识图谱调用、多轮对话等高级认知功能。

不过，此前以大模型为代表的 AI 在边缘和端侧推理应用存在诸多挑战，而以 DeepSeek-R1 为代表的算法，通过高效蒸馏技术，将大模型的推理能力迁移到更小、更高效的版本中，这一突破使其小尺寸版本在保持卓越性能的同时，显著降低了模型体积和计算资源需求，成为端侧部署的理想选择，由此带动了端侧 AI 的爆发。

过去智能硬件之所以卖得不好，是因为没有回答好一个核心问题，即“凭什么让消费者为你买单”？对硬件厂商而言，技术与商业平衡的艺术在于用更低的成本为消费者带来更好的智能体验，从这个维度来说，DeepSeek 带火的端侧 AI 通过技术创新和生态优化，降低了硬件厂商在端侧部署高性能 AI 的门槛。而玩具这种品类本身体积受限，消费者对其价格敏感度比较高，由此成为端侧 AI 落地的又一理想载体。

解决方案层级——如前文提及的乐鑫 ESP32 芯片，就支持本地运行轻量级 AI 模型（如 TensorFlowLiteMicro），可实现语音唤醒（<100ms响应）、人脸识别（ESP-WHO库）等复杂任务；杰理科技“梧桐”二代系列芯片 AC791N，支持Wi-fi+经典蓝牙 2.1+蓝牙 BLE5.0 三模共存，内置矩阵向量加速器，支持轻量级的 AI 神经网络，也可植入更复杂的 AI 算法。

应用方面，大量玩具厂商对 DeepSeek 趋之若鹜。广东汕头某互动科技有限公司总裁在接受采访时直言：“现在这一波行情来了，大家全部要用 DeepSeek，因为它的整个逻辑性、深度思考，能更清晰、更简洁。到现在为止，AI 玩具意向订单已经几十万元了。”

端侧 AI 除了给玩具带来更好的智慧，也降低了智能玩具厂商的整体成本。AI 玩具本身的硬件成本并不高，有业内人士表示，其芯片方案模组成本大概在十几元至二十元，电池和屏幕成本另算。而在软件端，轻量级模型的使用成本相较于大模型进一步降低。

传统大模型（如 GPT-4、PaLM 等）运行成本高，通常只能通过云 API 调用，费用按照 Token 或调用次数计价。而轻量级模型支持以下两种部署方式，成本大幅下降：

本地部署（边缘端）：无需调用云端 API，不产生网络通信费用，也避免数据传输延迟；

私有部署：在本地服务器或嵌入式设备上运行模型，一次性部署、长期使用，适用于产品级落地。

例如，使用像 LLaMA、Baichuan 等开源大模型的精简版本（如 int4 量化模型）部署在 NPU 模块中，一次部署后每调用几乎零边际成本。

3、情感陪伴需求兴起，带动 AI 玩具市场进一步爆发

随着社会节奏加快、家庭结构变化与心理健康关注度提升，“情感陪伴”正成为 AI 玩具增长的关键驱动力之一。在过去，玩具更多被视为功能性或教育类产品，而今天，用户对“情绪价值”的需求日益增强，促使 AI 玩具从“娱乐工具”向“情感终端”演进。这种趋势不仅存在于儿童市场，也开始延伸至老年群体与特殊人群，形成跨年龄层的广阔应用空间。而生成式 AI 与大模型的突破，让机器人首次具备了“理解人类意图”的能力，刚好匹配了这股趋势。

在儿童市场，越来越多的家长期望 AI 玩具不仅能讲故事、教知识，更要“懂孩子”。针对于此，不少厂商推出的面向儿童市场的 AI 玩具都具备语音情绪识别与多轮对话功能，能够根据儿童语音语调识别其情绪状态，进而选择安抚语句、调整交互节奏，增强孩子的情感联结体验。这类产品不再仅是“会说话的机器”，而是具备“回应情绪”的陪伴者，提升用户粘性，延长使用生命周期。

除了儿童，成人情感陪伴也有巨大的市场空间，职场青年和 Z 世代追求情绪价值的心理使得他们愿意在这个方面进行不菲的支出。日本 Moflin 机器宠物是这个细分赛道的典型代表，Moflin 搭载了卡西欧自主开发的专注于情感的 AI，根据主人的触碰方式和说话方式等，Moflin 的情感会发生变化，逐渐形成自己的性格。据悉，花费 50 天左右，经过情感表现范围扩大等成长后，形成不同个性，总共有 400 万种以上。

在老年市场，独居与空巢现象加剧，使得情感陪伴成为刚需。AI 玩具通过模拟社交互动，可以进行简单对话、播放音乐、讲故事、提醒吃药、提供心理慰藉等……这些功能不仅丰富了老年人的闲暇生活，还帮助他们保持心理健康。

此外，情感 AI 技术的发展也在不断丰富 AI 玩具的表现力。诸如多模态感知（结合语音、图像、触觉）、情绪推理系统与行为适应机制，使玩具能更准确识别用户情绪并做出相应反应，为“个性化陪伴”打下技术基础。

总体来看，“情感价值”正成为 AI 玩具从“功能性消费”迈向“关系性消费”的转折点。它不仅拓展了 AI 玩具的应用场景，也提升了消费者的购买意愿与复购率，推动该市场进一步爆发。情感 AI 与人机情感交互的深入融合，将使 AI 玩具成为每个家庭中“情绪支持型终端”的潜在角色，释放出巨大的市场潜力。