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一、端侧AI落地卡在算力与连接，一款模组打破行业固有搭配惯性

目前不少终端厂商为了做端侧AI，要单独采购通信模组外加一块AI算力板，两套硬件联调周期动辄两三个月，硬件成本、PCB空间、功耗全部往上走。这也是为什么很多看好的AI智能终端，迟迟没法大规模铺向市场。 在electronica 2026展会上，广和通正式对外放出SC236智能模组，一下子戳中了这个卡点。这款模组基于高通跃龙™ Q-2390处理器打造，把无线连接、算力计算、多媒体处理打包在同一个模组里面，不再是连接归连接、AI算力归算力的分离方案。端侧AI想要真正放量，核心前提不是追求无限高的跑分，而是降低终端客户的开发门槛。SC236目前已经进入客户导入阶段，预计2026年第四季度实现量产，这个时间节点刚好踩中一大批AIoT终端的新品立项窗口。 圈内一个共识值得大家留意：单纯堆算力芯片解决不了量产难题，连接+算力一体化才是端侧AI规模化落地的前置条件。

SC236产品图 二、告别算力、通信分开选型，SC236解决AIoT终端长期痛点

传统AIoT终端开发，是一套很成熟但笨重的流程：通信模组负责联网，另外外挂主控或者NPU芯片负责AI推理、音视频处理。两套硬件供电、驱动、固件都要分开适配，软件联调工作量巨大，小团队很难hold住。 广和通SC236的新方案，直接在单模组内部整合计算、多媒体、无线连接三大能力，客户拿到模组之后，只需要聚焦上层业务应用开发，不用反复对接两套供应商。它把硬件整合、底层驱动、通信协议、AI基础运行环境提前封装在模组内部，大幅压缩终端产品的开发周期。 广和通长期深耕蜂窝通信模组赛道，多年持续迭代4G、5G、智能模组产品线，持续服务零售、工业、车载、安防等海量AIoT客户。从早期单纯通信传输模组，到陆续叠加轻算力，再到今天推出集成高通跃龙平台的一体化智能模组，路线非常连贯。后续广和通还会持续沿着“连接+端侧算力”主线，推出不同算力档位模组，覆盖从低功耗感知到复杂视觉推理的终端需求。 对于中小终端厂商来说，这类标准化智能模组，本质是把高门槛的底层技术打包输出，不用自建庞大的嵌入式底层团队，也能快速上线带端侧AI能力的硬件产品。

落地终端案例 三、标准化智能模组，走模组厂商熟悉的“平台化赋能”商业模式

很多人会问，广和通做这款一体化算力模组，到底靠什么赚钱？它并不是自己下场做终端，依旧延续模组厂商经典的平台化供货模式，但价值重心已经发生变化。 过往模组卖的核心是连接通道，客户买的是联网能力；现在SC236这类智能模组，售卖的是一整套软硬一体化开发底座。除模组硬件供货之外，配套底层SDK、AI工具链、调试支持、长期固件维护，整套服务打包交付给终端品牌、方案商。 这种模式的优势很明显：一套模组硬件底座，可以复用在智能支付终端、工业感知设备、AI视觉盒子、智能穿戴等不同品类终端，摊薄芯片适配、底层驱动开发的固定投入。模组厂商靠规模化出货摊薄研发成本，下游客户用更低成本快速试错、落地多款AI硬件，形成双向正向循环。 这个商业模式也决定了，它更适合做普惠型端侧AI，主打稳定、可控、易量产，而不是去对标高端大算力推理卡。对于想要快速出海、快速上新的AI硬件团队，这类标准化底座是性价比很高的选择。

上下游产业链 四、赛道玩家持续加码一体化模组，端侧AI赛道竞争进入新阶段

放眼国内智能模组赛道，已经有多家厂商跑出成熟产品。移远通信的智能模组系列、芯讯通基于高通平台的算力模组、美格智能一体化智能模组，都是行业里认可度比较高的代表产品。 各家路线略有差异，但行业矛盾高度一致：下游终端需求碎片化，算力规格、接口、功耗要求五花八门，标准化模组很难一次性满足所有场景，定制化和规模化之间天然存在冲突。

模组场所赛道分布

现在行业里有一个很清晰的观点：未来不会是某一款模组通吃所有AIoT场景。赛道长期趋势，是厂商持续推出分层算力模组矩阵，用标准化基础款覆盖大部分通用场景，再通过定制版本满足工业、车载等高要求细分市场。 广和通SC236的推出，不是一款产品单点突围，而是整个智能模组赛道加速内卷、走向成熟的信号。当越来越多成熟厂商持续交付连接+算力一体化模组，端侧AI从Demo走向百万级量产，节奏还会持续加快。对所有做AI硬件的团队而言，选对稳定、配套完善的模组底座，就是新品成功一半。

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