广和通推出端侧情感对话大模型FiboEmo-LLM

九月，无线通信模组行业迎来一项重要进展：广和通正式推出其自主研发的端侧情感对话大模型——FiboEmo-LLM。这一发布标志着终端侧人工智能技术正朝着更具温度与人性化的方向迈出关键一步，为智能终端的情感交互能力带来了新的突破。

不止于语义理解，更在于情感共鸣

FiboEmo-LLM的核心定位十分明确：专注于情感计算与自然语言处理的深度融合。其目标是为AI智能玩具、智能陪伴机器人等终端应用场景，提供从“情感感知”到“共情回应”的全栈能力。这意味着未来的智能设备将不再只是机械地执行命令，而是能够敏锐识别用户情绪状态，并作出有温度、有同理心的反馈，从而大幅提升人机交互的自然度与亲和力。

该模型基于广和通在端侧AI与NLP领域的长年技术沉淀，其核心优势可归纳为三大方面：高度轻量化的模型架构、精准细腻的情感交互能力，以及依托高质量数据驱动的深度优化。

精准情绪识别与共情式对话生成

FiboEmo-LLM能够精准识别对话过程中用户的情绪状态，无论是“喜悦”、“悲伤”、“愤怒”还是“平静”，都能准确捕捉。更为关键的是，它能够生成与用户当前情绪高度匹配、且富有感染力的自然语言回复。这超越了传统的语义理解范畴，真正实现了情感陪伴与双向交流的能力，从而显著增强了人机对话的沉浸感与情感连接。

高质量情感语料库训练，覆盖多元场景与情绪

为实现如此精准的情感交互，模型的训练数据质量至关重要。针对AI玩具情感陪伴这一垂直场景，广和通创新性地采用“人工精细标注+多智能体自动生成”相结合的策略，构建了规模超过10万条的高质量情感对话语料库。该数据集全面覆盖了拟人化互动、家庭日常陪伴、情绪安抚疏导等多种真实应用情境，有力保障了模型在复杂场景下情感表达与回复生成的准确性与丰富性。

轻量化模型设计，实现端侧高效部署与运行

对于需在资源受限的终端设备上运行的AI模型而言，“轻量化”是必备条件。FiboEmo-LLM的基座模型参数量精心控制在4B（40亿）级别，并通过监督微调与强化学习进行针对性优化，从而在紧凑的架构下依然保持了出色的情感一致性生成效果。实际测试表明，其生成回复的质量优于同规模的开源模型及部分闭源模型，特别擅长在有限算力环境下实现低延迟、高拟人化的实时响应体验。

从AI玩具到端侧智能体，赋能“有情感的机器”

那么，这样一个具备情感交互能力的模型具体能应用于哪些领域？其应用前景非常广阔。它可以流畅部署于智能玩具、教育陪伴机器人、电子宠物等各类终端设备，赋予它们“情感感知”与“情感反馈”的双重能力。在日常互动中，搭载FiboEmo-LLM的设备能够提供温暖、积极且富有引导性的交流体验，从而有望成为用户真正的“智能情感伙伴”。

为实现这一目标，FiboEmo-LLM针对端侧部署进行了全方位优化。目前，它已可高效运行于包括爱芯元智650N（18T算力）和高通QCS8550（48T算力）等主流AIoT计算平台，具备低功耗、高响应速度、支持离线运行等显著优势。这正好契合了市场对用户隐私保护与实时无延迟交互的双重期待。

情感AI：定义下一代智能终端的核心差异化能力

“具备情绪理解与思考能力的情感AI，将为智能终端打开更大的想象空间。”广和通AIS事业部总经理兼AI研究院院长刘子威对此有着清晰的洞察。他认为，情感交互能力将成为下一代智能设备最核心的差异化特征。FiboEmo-LLM的应用舞台远不止于玩具领域，未来还将拓展至智能家居、车载语音助手、健康陪伴设备等更多场景，助力生态合作伙伴打造出更具人性关怀的终端产品。

目前，FiboEmo-LLM已完成全部开发工作，可灵活部署至云平台或各类端侧芯片，并将率先应用于智能毛绒挂件、桌面陪伴宠物等创新终端产品中。

作为中国首家上市的无线通信模组企业，广和通正以无线通信与人工智能技术为双底座，提供从AIoT模组、AI算法模型、智能体解决方案到全球连接服务与云平台的全栈式服务，持续推动千行百业从“万物互联”向“万物智联”的深度变革。