中科创达三大重磅产品齐发以端侧智能驱动智能产业变革浪潮

　　2025端侧智能技术大会暨南京智能汽车产业园开园仪式在南京盛大举行。会上，滴水OS 1.0 Evo、TurboX AI眼镜、移动机器人AMR三大重磅产品发布，彰显中科创达在AI原生操作系统、端侧智能领域的突破成果。

　　面对中央计算架构普及与大模型上车的行业浪潮，中科创达凭借敏锐的市场预判与深厚的技术储备，于2024年北京车展全球首发整车操作系统 —— 滴水OS。历经一整年的市场实战检验、技术迭代升级与生态协同共建，滴水OS迎来重大技术跃迁，正式迈入全面AI化新时代。

　　发布会上，中科创达副总裁、滴水智行总经理宋洋指出：“全新发布的滴水 OS 1.0 Evo 深以端边云协同AI原生架构为核心，灵活利用主流芯片平台算力，实现从车内外多模态感知到车辆底层能力，再到生成式HMI的座舱系统全面重构，将AI融入系统的方方面面，为最终用户所带来“超真实、超智能”的新体验，为汽车产业出海带来“超融合生态”的完整应用体系。”

　　超真实——以Kanzi工具链实现超650万面的超级细节和实时光影，主流场景一镜到底的丝滑转场，行业首创的SR+AVM智穹融合实境，搭载“星光夜视” 视觉增强， 并集成主动降噪，搭配3D环绕声等高级声学技术，从视听到交互，全方位升级智能座舱体验。

　　超智能——依托端边云协同AI框架，深化边缘侧大模型AI能力，融合多模态交互与智能体技术，精准覆盖登车、用车至停车全场景，为用户更好的提供主动感知、智能响应的全流程服务体验。其覆盖50+座舱意图域，集成1000+语音控制原子能力，实现毫秒级响应（500ms）与 95%+的意图落域准确率。

　　超融合生态——深度整合全球生态资源，构建覆盖底层芯片适配、操作系统研发、算法模型创新、云端服务协同及场景应用开发的全链条融合生态，为全球主机厂打造标准化、模块化的量产级开发平台，以高效的技术解决方案与生态赋能体系，全面加速全球车企智能战略落地。

　　在AI技术席卷全球的浪潮下，智能眼镜正成为AI应用落地的重要战场。从AI大模型的火爆出圈，到在生活场景中的广泛渗透，AI与硬件的融合正以前所未有的速度推进。

　　中科创达XR产品总监王线年，AI眼镜赛道迎来爆发式竞争，近百家企业入局，数十款新品密集亮相，形成 ‘百镜大战’ 的火热局面。2025年年初的CES展会现场，国际科技巨头、国内AI领军企业、传统手机生产厂商及初创公司纷纷入局，推动2025年成为AI眼镜元年。”

　　然而，当前市场产品仍存在续航不足、价格偏高、交互单一等痛点，亟待技术革新突破。为此，中科创达发布TurboX AI眼镜一站式解决方案，以全链路技术创新直击行业痛点，打造AI眼镜新标杆。

　　在硬件层面，TurboX AI眼镜采用高通5100与MCU双芯片架构，不仅在成本控制上优于主流方案，更实现蓝牙高频场景功耗降低30%、待机功耗直降75%。同时，AR显示与眼动追踪技术的加入，构建多模态交互体系，大幅度的提高AI交互效率。

　　在系统层面，中科创达深度优化Android+RTOS双系统架构，实现AI眼镜开机速度提升75%、拍照响应加快50%，支持脱离手机独立运行，彻底摆脱设备依赖。

　　在AI能力上，中科创达的端侧算法实现毫秒级响应，结合AI语音识别、图像增强等功能，覆盖日程管理、健康分析等多元场景。

　　王真强调：“无论是日常使用的续航需求，还是复杂环境下的影像表现，全新Turbox AI眼镜均展现出强劲实力，预计2025年底实现量产，为用户所带来真正智能、便捷的全场景AI体验。”

　　在制造业与仓储物流等行业对智能化升级的需求呈爆发式增长的当下，AMR（自主移动机器人）凭借自身优势，不断拓展应用场景，已然成为推动行业变革的关键力量。中科创达旗下晓悟智能总经理王政指出：“尽管AMR发展形态趋势良好，但也面临着诸多严峻挑战：运行效率低、准确率差拖慢生产，人机协作存在安全风险，品牌设备繁多导致管理困难。而端侧智能技术，正是突破这些困境的关键，中科创达也在积极投身相关创新。”

　　在ThunderWorld2025端侧智能技术大会上，中科创达深层次地融合端侧AI技术，重磅推出两款新品 ——GS - 150 - V1 1.5吨堆高型叉车和GP - 150 - V1 1.5吨搬运型叉车。这两款新品亮点十足，车体设计紧凑，通道宽度小于2200mm，却拥有高达 1500kg的承载能力。它们采用多模态感知融合识别技术，搭配多传感器立体组合，可以在一定程度上完成精准定位与混合导航，在复杂环境下也能稳定运行，具备强大的复杂任务处理能力。

　　同时，中科创达重磅发布TurboX C8X智能模组，其结合TurboX C8550、C6490P，构建起一个算力从12TOPS至 80TOPS全覆盖的算力平台，为AMR（自主移动机器人）实现更高效的端侧AI运算筑牢了硬件根基，有力地推动了AMR智能化水平的逐步提升，满足了AMR在不同应用场景下对算力的差异化需求。

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