TUYA PHYSICAL AI CAPABILITY LIBRARY

让 AI 不只会对话,
而是成为真正的产品

AI 硬件的难点不只是接入一个大模型。真正的产品需要感知、理解、记忆、通信、执行、合规和持续运营共同工作。这一页按客户问题拆解涂鸦 Physical AI 底座。

QUANTIFIED CAPABILITIES

关键能力与公开指标

这些数字分别对应规模、实时通信、自然对话、长期记忆、设备执行和全球模型服务能力。

商业规模10 亿+

Works with Tuya 设备累计出货

覆盖 3,000+ 硬件品类,连接、设备模型、OTA 和量产工程已经过长期商业验证。

全球合规快速量产规模化出货
实时通信≤ 86ms

T-RTC 全球平均时延

依托 1,300+ 边缘节点,为设备提供轻量多模态通信与弱网对抗。

自然对话1.5s

端到端全球平均响应

从设备拾音、VAD、ASR、模型处理到 TTS 的完整链路平均指标。

长期记忆77.01

LoCoMo Overall

OmniMem 公开测试集综合得分,召回时延约 0.15 秒。

设备执行≤ 220ms

PAM 决策 P95

通过设备 Schema 约束指令生成,并对无法执行的动作明确拒识。

语音能力60+ / 306

语种与音色

支持多语言产品与角色化表达,实际能力需结合服务区域和项目配置。

模型与区域多模型 · 7区

按市场、任务与成本适配

依托 7 大数据中心,按销售区域适配可用模型与数据服务,并支持客户私有能力接入。

来源:涂鸦《Physical AI 时代的创新底座》及官方公开页面。不同指标统计日期为 2025 年 12 月至 2026 年 5 月,具体以最新官方资料和正式项目方案为准。

DIVISION OF WORK

独特的归你,通用底座交给涂鸦

客户把资源投入产品定义、用户体验和行业 Know-how;涂鸦提供跨产品复用、但自建成本高的通用能力。

客户掌握

你的差异化与核心资产

  • 产品定义、场景洞察与体验设计
  • 品牌、用户关系与核心业务数据
  • 私域知识、行业算法与自有服务
  • 大模型、芯片和商业模式的选择权
涂鸦提供

可复用的 Physical AI 底座

  • 模型网关、Agent 编排、记忆与知识库
  • 语音、视觉、实时通信与设备执行
  • 连接、OTA、全球云、支付与订阅
  • 量产工程、安全隐私与全球合规
FROM MODEL TO PHYSICAL ACTION

一条完整的 AI 硬件能力链

从用户说话、设备感知,到智能体思考、调用工具、形成记忆并控制真实设备,每一层都会影响最终体验。

01
模型与知识

多模型开放选择

按市场、语言、成本和任务选择通用模型,也可连接私有模型;结合知识库、联网搜索和私域数据,让回答更贴近产品业务。

解决:模型绑定、知识过期、区域合规与成本不可控
02
Agent Core

智能体编排与工具调用

统一处理会话上下文、提示词、模型路由、工作流、MCP、技能和沙箱执行,让涂鸦服务与客户自有服务可混用、可替换。

解决:多服务拼接、模型漂移、工具调用失败与架构难维护
03
Memory

长期记忆与用户成长

围绕用户画像、偏好、事件和多模态内容形成长期记忆,使陪伴玩具和机器人不只记住上一句话,而是持续理解用户。

解决:每次对话从零开始、角色缺乏连续性、陪伴感弱
04
Voice & Vision

语音、视觉与多模态理解

覆盖唤醒、降噪、VAD、ASR、TTS、声纹、视觉理解与生成,并把音频、图像、文本和控制指令放进同一交互链路。

解决:听不清、打不断、回答慢、看见却无法理解场景
05
T-RTC

面向 AI 硬件的实时通信

用轻量端侧能力承载多模态实时通信,并结合全球网络、弱网对抗、设备身份和 OTA,保障跨区域设备体验。

解决:SDK 太重、弱网卡顿、跨境延迟与多通道难以对齐
06
Physical Action

设备理解与可靠执行

通过物模型、设备控制和物理执行能力,把自然语言意图转换为可验证的结构化指令;无法执行时应明确拒识,降低物理世界中的幻觉风险。

解决:能聊不能做、跨设备语义不一、错误动作与安全风险
MODEL CAPABILITIES

模型不是名单,而是产品中的分工

不同能力应由最适合的模型或服务完成,不应让一个大模型承担所有任务。

通用大模型

理解、推理与生成

用于开放对话、知识问答、内容生成与复杂意图理解。可按区域和业务需求选择平台支持的模型。

语音模型

听清、识别与自然表达

覆盖 ASR、TTS、VAD、声纹、热词和情绪相关能力,最终体验还取决于整机声学与链路调优。

视觉模型

看懂真实环境

对图像或视频进行抽帧、理解、记忆与生成,为拍学机、看护设备和机器人提供环境信息。

记忆模型

形成用户连续性

抽取、存储、召回和更新用户画像与事件,让角色、陪伴和个性化服务能够长期成长。

物理执行模型

把意图变成可靠动作

针对设备 Schema 和真实控制约束输出结构化指令,重视速度、准确率、拒识和可追踪性。

客户自有模型

保留行业壁垒

客户可把自研模型、私域知识、算法或业务服务接入整体智能体架构,核心差异仍由客户掌握。

具体可用模型、数据区域、价格和产品支持范围会持续更新,应以涂鸦平台当期配置及正式项目方案为准。可同时参考 涂鸦模型能力页面 ↗。

WHAT THIS MEANS FOR YOUR PRODUCT

这些能力最终要转化为产品结果

技术指标只有进入具体场景、成本和量产条件,才对客户有意义。

更快验证

先用成熟底座跑通原型,把时间留给场景、角色和差异化体验。

更低总成本

统一计算芯片、开发、模型、通信、合规和持续运营,而不是只比较模组单价。

更稳量产

把连接、OTA、弱网、认证、测试和售后前置到产品定义和试产阶段。

更易全球化

按销售区域选择模型、数据中心、语言、支付和合规方案,减少每个市场重复建设。

更可持续经营

通过订阅、内容和增值服务覆盖持续发生的模型与云成本,提高设备生命周期价值。

更自主开放

模型、芯片、业务服务和数据边界可以按项目选择,避免核心产品被单一技术路线锁定。

SOURCE & UPDATE POLICY

能力资料持续更新

本页基于涂鸦官方 Physical AI 材料、开发者文档和公开产品页面整理,最后更新于 2026 年 11 月。性能数字、模型清单、商业价格和开放范围具有时间性,正式项目以最新官方资料与合同为准。

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