A character toy that tells stories, answers questions and remembers the child, even without Wi-Fi.
A toy cannot depend on cloud latency or unbounded content. It needs local speech, a small dialogue model, safe responses, memory and expressive TTS inside a cost-sensitive device.
ASR, light LLM and TTS can run on one on-device GenAI NPU configuration instead of a cloud round trip.
CNN + Transformer dual-engine design maps object detection today and extends toward ViT / VLM workloads.
Designed for SoC integration where die area, SRAM, DDR bandwidth, offline operation and data privacy matter.
We can discuss IP licensing, NRE support, FPGA validation and integration scope for your SoC roadmap.
玩具不能依賴雲端延遲,也不能讓內容失控。它需要在成本敏感裝置內完成本地語音、小型對話模型、安全回應、記憶與自然語音。
ASR、輕量 LLM 與 TTS 可在同一個裝置端 GenAI NPU 配置上運行,不必每次往返雲端。
CNN + Transformer 雙引擎可對應今日物件偵測,也可延伸到 ViT / VLM 工作負載。
針對 SoC 整合設計,重視 die area、SRAM、DDR bandwidth、離線運作與資料隱私。
我們可以討論 IP 授權、NRE 支援、FPGA 驗證與 SoC 整合範圍。
玩具はクラウド遅延や制御不能な内容に依存できません。低コスト機器内で音声、小型対話モデル、安全応答、記憶、自然な TTS を実行する必要があります。
ASR、軽量 LLM、TTS を 1 つのオンデバイス GenAI NPU 構成で実行し、クラウド往復を減らします。
CNN + Transformer デュアルエンジンで物体検出に対応し、ViT / VLM へ拡張できます。
die area、SRAM、DDR 帯域、オフライン動作、データプライバシーを重視した SoC 統合向け設計です。
IP ライセンス、NRE 支援、FPGA 検証、SoC 統合範囲についてご相談いただけます。
장난감은 클라우드 지연이나 통제되지 않는 콘텐츠에 의존할 수 없습니다. 비용 민감 기기 안에서 음성, 소형 대화 모델, 안전 응답, 기억, 자연스러운 TTS가 필요합니다.
ASR, 경량 LLM, TTS를 하나의 온디바이스 GenAI NPU 구성에서 실행해 클라우드 왕복을 줄입니다.
CNN + Transformer 듀얼 엔진은 객체 검출을 지원하고 ViT / VLM 워크로드로 확장됩니다.
die area, SRAM, DDR 대역폭, 오프라인 동작, 데이터 프라이버시가 중요한 SoC 통합을 위해 설계되었습니다.
IP 라이선스, NRE 지원, FPGA 검증, SoC 통합 범위를 논의할 수 있습니다.