奥克斯恶意侵权赔偿格力4000万，一文回顾格力奥克斯这些年的纷争！—万维家电网
埃尔博斯克（）是西班牙安达卢西亚自治区加的斯省的一个市镇。总面积30.75平方公里，人口密度70人/平方公里。总人口2147人（2017年），
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在新型电力系统建设与能源转型的关键阶段，固态变压器凭借高功率密度、高转换效率的技术优势加速产业化，成为电力电子领域核心发展方向。实时仿真是其研发测试验证的关键手段，直接影响研发效率与落地进度。受固态变压器高开关频率、大拓扑级联特点影响，传统仿真技术难以兼顾精度与实时性，EasyGo实时仿真解决方案为破解这一行业技术瓶颈提供了高效可行的全新路径。 固态变压器实时仿真的挑战和解决方案一、固态变压器的现状与发展前景
在能源转型与算力爆发的时代浪潮下，固态变压器正从实验室走向产业前沿，成为重构电力系统的核心智能枢纽。凭借碳化硅等宽禁带半导体与高频磁材的技术突破，固态变压器实现了效率、功率密度与可控性的飞跃，整机效率已突破98%，体积较传统方案缩小60%-90%，完美契合高密度数据中心、新能源并网及超充网络对高效、紧凑供电的极致需求。市场已进入规模化商用前夜，2025年全球市场规模突破35亿美元，中国以42%的份额领跑全球，成为最大单一市场；海关数据显示上半年出口额同比暴涨320%，海外高端订单已排期至2026年。行业共识将2026年视为产业化元年，预计2028年全球产值规模将迈向千亿级，在“东数西算”工程与新型电力系统建设的双重驱动下，固态变压器正从标杆示范加速渗透至全场景应用，开启一条确定性的高增长赛道。
二、固态变压器的典型拓扑
基于ISOP（输入串联输出并联）架构的固态变压器，其单相结构通常在前端采用多个AC-DC功率单元级联的方式，各单元均配有独立的直流母线，后级接入隔离型DC-DC变换器，并将所有DC-DC输出端并联。将三个相同的此类单相链式单元在交流侧以Y型（星形）或Δ型（三角形）连接，低压侧并联后，即可适配三相中压交流电网。
基于MMC（模块化多电平换流器）架构的固态变压器，则以前级模块化多电平换流器为核心，首先完成中压交流至中压直流的变换，再通过后级的隔离DC-DC变换器实现中压直流到低压直流的转换。该结构因设置了共用的中压直流母线，便于直接接入中压直流配电网。
若采用基于MMC的DC-DC级联拓扑，还可显著减少所需的中压高频变压器数量。然而，MMC型拓扑通常较难实现开关器件的软开关特性，且其子功率单元多采用半桥或全桥结构，需使用大量子模块，系统结构相对复杂。
三、固态变压器实时仿真的挑战
1、实时仿真技术现状
在实时仿真领域，对于电力电子拓扑的仿真建模，通常采用电阻二值法，L/C建模法，平均值模型法，开关函数法。这些方法的区别都在于对于开关建模方式的不同处理，因此它们之间存在着显著优缺点区别：
2、固态变压器仿真的挑战
高开关频率
固态变压器的开关频率通常高达数十甚至上百千赫兹。为了精确模拟功率开关器件的通断暂态过程，其仿真时间步长往往需要控制在100ns量级。如此精细的仿真步长，对电磁暂态仿真算法的数值稳定性、计算效率，以及仿真硬件的处理能力与数据吞吐量，都构成了严峻的挑战。
拓扑规模大
固态变压器的级联数量可以在几十个以上，并且有增长的趋势。庞大的仿真拓扑和极小的仿真步长之间，在传统实时仿真技术模式下是一种“不可兼得”的矛盾。因此，需要针对固态变压器的拓扑进行特殊化建模处理。
3、传统实时仿真建模技术的缺陷
电阻二值法：由于其涉及到导纳矩阵的时变，切换导纳矩阵的延时使其仿真步长难以达到100ns的量级；
L/C建模法：高开关频率会导致高的虚拟开关损耗，使得仿真结果不准确；
平均值模型法：无法还原真实的开关纹波、谐波、暂态尖峰；
开关函数法：针对不同的拓扑，需要推导不同的开关函数。
四、固态变压器实时仿真解决方案
面对传统实时仿真技术在固态变压器建模中的局限性，EasyGo 提出了一种基于组合建模的解决方案，可有效实现固态变压器的高精度实时仿真。
前级整流部分开关频率通常不高，采用传统的电阻二值法或者L/C建模法都可以实现，仿真步长在1us左右，可以满足多模块级联的仿真需求。
后级DC/DC模块部分的开关频率可高达数十甚至上百千赫兹，针对这部分拓扑则需要进行特殊化建模处理，使其仿真步长可以达到100ns的量级。
后级的DC/DC模块部分，通常可以分成DC/AC电路，高频变压器电路和AC/DC电路。其中DC/AC和AC/DC均为单相电路，通常有全桥和半桥电路。
其中，DC/AC电路和AC/DC电路部分可以采用开关函数的建模方式，以实现其高速仿真。
高频变压器电路部分，采用等效的离散模型和节点电压法，以实现其高速仿真。
EasyGo实时仿真
仿真基于由15个DAB模块组成的DCSST系统，输入侧额定电压为2000V，输出侧额定电压为500V。其中DAB级联模块为EasyGo平台的定制模块，可以自定义设置级联数量与相关参数。控制开关频率50kHz。仿真对象聚焦于输出电压闭环控制，通过调节移相比实现电压稳定。具体拓扑如下图所示：
载入实时仿真模型后，EasyGoDeskSim会自动解析该模型，用户只需要对IP地址进行配置，并配置交互界面即可。
通过自定义交互界面，将使能按钮和负载突变按钮调出来，设定目标电压为500V，启动使能后，输出电压很快来到了500V，接着再开启负载突变工况，电压经过短暂的变化后，回归500V。整体效果与离线一致，其输出电压波形如下图所示。
EasyGo实时仿真采用差异化建模策略，搭配优化算法，实现100ns量级高精度实时仿真，且仿真效果与离线仿真完全一致，有效解决了自身仿真过程中精度与实时性难以兼顾的核心问题，提供了精准可靠的仿真支撑。固态变压器作为新型电力系统的核心设备，其高开关频率、大拓扑规模的特性给实时仿真带来了巨大挑战。EasyGo实时仿真方案针对其仿真难点，通过高性能硬件架构与优化算法，实现了ns级高精度实时仿真，为其产业化阶段的研发、测试与验证提供了可靠的技术支撑，也为电力电子设备实时仿真技术的发展提供了新的思路，助力固态变压器在多场景的快速落地与应用。
">但有个问题一直没人认真回答过：AI Agent能不能走出Mac Mini，跑在更多现有硬件上？
PicoClaw给出的答案是——10MB内存，10美元硬件，够了。发布不到一个月，GitHub Star突破25K，社区开发者开始把它装进各种"不可能"的设备里。
从一个实际需求开始
故事要从春节前说起。
PicoClaw的起点不是一个宏大的愿景，而是一个很具体的工程问题：团队想在自家的端侧AI相机MaixCAM2上跑OpenClaw，结果发现根本带不动。
OpenClaw启动瞬间内存飙到2GB以上，稳定运行也要1GB。在ARMA53这种主流边缘芯片上，光启动就得等五分钟。
这意味着什么？想跑OpenClaw，设备至少得有4GB内存。而2026年内存价格疯狂上涨，4GB内存的BOM成本已超过500元人民币。无数轻量级端侧设备，直接被挡在了AI Agent的门外。
翻看了OpenClaw的代码仓库后，团队决定换个思路：与其Fork上游项目优化，不如从底层重写一个足够轻的版本。
团队基于OpenClaw的核心逻辑，使用OpenCode+GLM，反复对话微调，仅用一天时间就搭出了一个可运行的精简原型——这是一个跑通核心流程的最小可行版本，验证了一个关键判断：AI Agent的资源占用，可以下沉到几乎任何Linux设备上。
项目取名PicoClaw，谐音"皮皮虾"。用Go语言写的，"Let's Go, PicoClaw"这个梗很快在社区传开了。
实测数据
-内存占用约10MB，相比OpenClaw直降99%
-启动速度毫秒级，用户体感即开即用
-硬件成本下沉到10$以内，RISC-VC906 @ 0.8GHz上依然秒起
一场自发的"硬件复活运动"PicoClaw赶在春节假期前两天发布，没想到一发不可收拾。
首周拿下12K Star，高峰期一天涨超3K，目前总数已突破25K。发布一周内，开发者社群聚起了200多位活跃贡献者。
一个值得说的细节：PicoClaw初版借助AI完成重构，但社区协作中坚持严格的人工Review机制——每一行要合并的代码都得过人眼。用AI写代码可以，质量关必须人来把。
真正让PicoClaw出圈的，是社区里自发搞起来的一场"硬件复活运动"：
17年前的诺基亚N900 -14年前的三星老手机-10年前的小米路由器 -8年前的斐讯N1
这些在抽屉里闲置多年的设备，被开发者们一个个跑通了PicoClaw。
规则很简单——只要设备能跑Linux，几乎就能完整运行PicoClaw，复用OpenClaw生态里的Skill体系，通过飞书、QQ、Telegram、Discord等渠道与用户交互，核心功能一个不少。
PicoClaw的意义不在于"老设备也能跑"这件事本身。关键在于，它把AI Agent的运行门槛从"买一台Mac Mini"降到了"翻出一台闲置的旧设备"。门槛一旦降到这个程度，玩法就完全不一样了。
当身边的设备都能跑Agent当AI Agent只需要10MB内存就能运行，很多原本不可能的场景突然变得顺理成章。
举个最直观的例子——想一想，家里有什么设备是全天候通电、家家户户都有、还能装第三方应用的？
看看你家电视柜里那台闲置的机顶盒。
仅中国市场就有超过1亿台机顶盒装机量。这些存量设备大多是1GB内存+8GB存储，安卓系统跑完后可用内存往往不到100MB。传统AI Agent方案根本带不动，但PicoClaw只要10MB，绰绰有余。
用户装一个安卓应用，闲置的电视盒子就能变成全天候低功耗运行的AI助手，不影响日常看电视，还能联动智能家居——这是纯云端方案做不到的本地化体验。
当然不只是机顶盒。路由器、工控网关、瘦客户机、机房旧电脑——身边能跑Linux的端侧设备远比想象中多。只要能装进10MB，就能跑起一个AI Agent。
PicoClaw团队也在与多家机顶盒厂商接触，探索将AI Agent能力带入家庭终端的可能性。
如果这条路走通，数千万台吃灰的机顶盒，可能迎来一次意想不到的身份转换。
从客厅到办公桌
PicoClaw背后的Sipeed团队在AI硬件领域做了好几年。他们的NanoKVM系列开源远程管理硬件，在全球Homelab社区口碑不错，累计出货近20万台，YouTube相关评测视频播放量超300万次。
NanoKVM有个天然优势：它能从硬件层面抓取桌面图像（包括BIOS界面），还能模拟键鼠操作。换句话说，它有"眼睛"能看屏幕，有"手"能操作电脑，是AI Agent做自动化操作，成为数字员工的天然载体。
NanoKVM-Pro更是具备4K30的环进环出能力，YOLO检测/OCR识别速度是RK3588(6TOPS)的三倍，可实现本地对桌面图像的预处理，大大节省多模态大模型的token消耗，加快反馈速度。
2025年下半年，NanoKVM-Pro就尝试接入了基于视觉语言模型的自动化运维工具，在海外技术社区引起了不少关注。PicoClaw的加入，让这套能力从运维圈扩展到了普通办公场景——不懂技术的用户，也能从自动化中拿到实际好处。
相比近期跟进的同类产品，Sipeed团队有几个短期内不容易被追上的积累：
-近20万NanoKVM用户可通过OTA直接升级体验AI Agent功能
- 多年硬件工程积累带来的相对竞品的硬件优势:1/5的功耗、1/10的价格、1/20的体积
-开源软件 + 开源硬件的双重透明，回应用户对高权限设备的安全顾虑
PicoClaw团队专为自动化办公设计的新一代硬件产品也即将发布，体积仅有手表大小，即插即用，可以接管包括安卓/iOS手机、Win/Mac/Linux电脑在内的全平台设备，从底层硬件级打造最完美的办公Agent入口。
写在最后
回头看，PicoClaw「皮皮虾」做对了一件事：
无限降低AI Agent的运行门槛，让数以亿计的边缘设备浮出水面，最终触发量变引起质变的“Aha Moment”
对开发者来说，这是一个25K Star、200+贡献者、还在高速成长的开源社区。
对硬件厂商来说，这是让存量设备获得AI能力的最短路径。
对模型提供商来说，这是大模型时代的tokens流量入口。
对普通用户来说，这可能是他第一次拥有一个深入物理世界、全天候伴随的 AI Agent 终端。
万物皆可Agent的时代不是未来，PicoClaw正在让它发生。
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