作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西 4 月 16 日报道，一场围绕 AI/AR 眼镜的高质量专题技术研讨会，今日在上海举行。当前 AI/AR 眼镜面临何种残酷现实？主流方案各有哪些利弊？如何破解关键技术痛点与产业困局？在今天的芯原可穿戴专题技术探讨会上，来自产业链领先企业及投资机构的嘉宾们围绕这些议题进行了干货满满的观点交锋。

其中不乏多项热点问题，包括哪类 AI 眼镜更受市场欢迎、哪种交互方式更符合现在的 AI 眼镜需求、当前 AI 眼镜的主流芯片方案、如何从系统层降低 AI 眼镜的整体功耗、如何在 AI 眼镜上部署生成式 AI、哪类玩家将会占据更多的 AI 眼镜市场份额等等。

芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民在会上发表致辞。他分享说，芯原股份在三年前就帮国际互联网企业做 AR 眼镜的芯片，并关注隐私和加密问题，当时他坚持认为 AR 眼镜在 2025 年会有爆发点。

戴伟民还提到 DeepSeek 带来 " 巧力出奇迹 " 的启发，推动端侧 AI 发展，AI 模型不仅能塞进手机，也有可能放在眼镜中。AR 眼镜的重点包括超轻量和超低功耗，如果超过 30 克就有问题。

同时，芯原股份在今日宣布推出全新超低功耗的 GPU IP —— GCNano3DVG。该 IP 具备 3D 和 2.5D 图形渲染功能，在视觉效果与功耗效率之间实现了平衡，专为可穿戴设备及其他需要动态图形渲染的紧凑型电池供电设备而设计，如智能手表、智能手环、AI/AR 眼镜等。

一、中国有望成为全球最大 AR 设备市场，DeepSeek 推动终端 AI 爆发

芯原股份首席战略官、执行副总裁、IP 事业部总经理戴伟进分享了可穿戴设备的 AI 交互趋势，提到中国有望成为全球最大的单一 AR 设备市场。

AI 眼镜有几大特点：集成多个传感器，始终在线收集信息，支持通过自然语言进行类似人与人的实时互动，既支持设备端低功耗人机交互，也支持连接到云端 AI 服务器，并向长续航、轻重量发展。

当前可穿戴 AI 市场快速增长。研究机构 GMInsights 的统计显示，2024 年，全球可穿戴 AI 市场规模为 397 亿美元，预计 2025 年到 2034 年间 CAGR 市场将达到 27.7%。

根据多家研究机构的报告及公开信息，2023 年全球和中国 AR 设备出货量分别达到 50 万台和 24 万台，预计 2027 年出货量将分别超过 1500 万台和 750 万台；2025 年中国 AR 设备出货量将率先达到百万台水平，占全球出货量的一半以上；预计 2023-2027 年全球出货量复合年增长率为 135.9%，而中国的复合年增长率为 138.6%。中国有望成为全球最大的单一 AR 设备市场。

AI 眼镜市场规模有望飙升至上千亿元。维深信息 Wellsenn XR 数据显示，2024 年全球 AI 眼镜销量达到 152 万副，预计 2025 年将达到 350 万副，到 2029 年将达到 6000 万副，到 2035 年可能达到 14 亿副，中国市场占很大份额。另据 IDC 报告，2024 年国内 AI 眼镜市场有望突破 200 亿元，预计到 2030 年将呈指数级增长，规模达到 1200 亿元量级，复合年增长率为 35%。

DeepSeek 推动终端 AI 及应用爆发，刺激了低参数模型的推出，为在终端设备上部署 " 小 AI 大模型 " 和 " 小 AI 模型 " 提供支持。在 2024 年之前，预训练模型追求更大的参数规模；2025 年，大模型开始向高参数量和低参数量两极分化。

AI Agent 是一个能够自主感知环境、决策和执行任务的智能系统，通过结合机器学习、NLP、计算机视觉和强化学习。

AI 眼镜是 GPT-4o 等多模态大模型的最佳载体之一。AI+AR 可有效提升产品智能属性，赋能语音助手、图像分析和智能导航，为终端用户提供智能、优质、个性化的服务。

多模态 AI 基础模型可提供问答、总结、实时字幕、内容创作、零距离学习、场景 / 物体识别、动作识别等功能。基于该模型，AR 眼镜能够捕捉并记住用户见过的场景，实时感知谁在说话及说话内容，并能够进行即时翻译。

核心 AI 助手功能包括实时视觉识别、语音交互、场景理解、GPS 定位、活动识别、AR 导航、个人生产力工具、记忆辅助、健康安全监测等。

在可穿戴设备中，芯原低功耗 IP 系列提供了超低功耗、低延迟、DDR-Less 的可穿戴解决方案。超过 30 家手表 SoC 客户已获得芯原低功耗 IP 的授权。世界领先的 AI/AR 客户正与芯原在 AR 设备上合作。

VeriHealthi 健康监测平台提供从芯片设计到软件系统和基于芯原 IP 的参考应用的一站式健康监测平台和一站式定制服务。该平台提供各种参考应用程序，适用于手机和 iPad 的应用程序已经推出。

二、从关键零部件看 AI/AR 眼镜市场发展，未来将是 " 赢家通吃 "

Omdia 高级分析师林麟系统性地分享了 AI/AR 眼镜的发展路径，谈到目前业界对 AI/AR 眼镜的定义尚未完全统一，这两类都要具备智能，Omdia 的分类是把不带屏幕的眼镜称作 AI 眼镜，把带显示模块光学组件的眼镜称作 AR 眼镜。

他认为其长期方向是 AI+AR 融合发展：AI 提升 AR 的交互智能（如手势识别、眼动追踪等），AR 为 AI 提供虚实融合的显示载体。

林麟总结说，AI/AR 眼镜硬件快速同质化，进入价格战，AR 眼镜需凭借光学引擎脱颖而出。软件上，大模型将是竞争核心，各家在大模型训练上探索不同方向和侧重点，如强化搜索、私人助理、导航、解题等不同功能。此外，AI/AR 眼镜有望成为新的小程序入口端口，卡位意义极其重要。

他预测，AI/AR 眼镜产品虽然现在看起来是 " 百镜大战 "，未来可能是一个 " 赢家通吃 " 的局面，真正可以存活的品牌可能不会超过 5 家。

当前 AI/AR 眼镜芯片主要有三类：（1）系统级 SoC，如高通 AR1 Gen1；（2）MCU 级 SoC+ISP，如恒玄科技 BES2500YP、BES2700、BES2800 以及展锐 W517；（3）MCU，如富瀚微 MC6350、瑞芯微 RK3588 和 RK356X、聚信科技 ATS3085。

AI/AR 眼镜芯片需考虑性能、成本、续航的平衡。例如先进制程存在价格贵、功耗高等问题。

用于 AR 的显示技术有 LCoS、DLP、LBS、Micro OLED、Micro LED 等。其中前三类渐渐用的不多了；自发光的 Micro OLED 和 Micro LED 具有优势，尤其 Micro LED 因高亮度有望成为未来 AR 主流显示屏。在中国，Micro LED 已经成熟，甚至出现产能过剩的情况；Micro LED 可供选择的资源也变得多起来。

Micro LED 具有纳米级响应速度、100000nits 亮度、100000:1 对比度、自发光、功耗低、寿命长等优势，可搭配光波导成像方案，OPPO Air Glass、小米眼镜等都采用了这种方案。目前用的比较多的是反射 / 阵列 / 几何光波导，它的光学效率比较高，但缺点是良率较差；中国厂商着力在表面浮雕衍射式和体全息衍射式光波导，前者相对比较成熟。

据不严谨统计，当前 AI/AR 眼镜的 AI 功能使用频率还不算高，许多消费者处在使用 AI 的初级阶段。70% 的 AI/AR 眼镜用户几乎不使用 AI 功能，或尝鲜后不再使用 AI 功能；30% 的用户会使用 AI 功能，这之中，有超过 50% 用其作为搜索引擎，有大约 30% 用来翻译，还有约 20% 使用了导航、问天气等其他功能。

三、AI/AR 眼镜落地有三大技术挑战，当前成本的大头是 SoC 芯片

芯原股份解决方案架构工程师刘律宏分享了芯原在紧耦合架构可穿戴子系统解决方案上为 AI/AR 眼镜优化功能、续航、重量方面的一些思路。

当前 AI/AR 眼镜主要落地于实时翻译、智能导航、智能教育、AR 试穿、AI 手术、设备巡检、智能分拣、AI 导游等应用场景，有三大技术难点：（1）重量与电池的极限压缩；（2）能效比问题；（3）功能、续航与质量的矛盾。

这对多媒体子系统提出三个要求：（1）功能更丰富，支持更多的功能，更强大的算力；（2）续航更持久，包括更低的 IP 功耗、更高效的数据交互、更低的带宽需求、更低的外部存储空间要求；（3）质量轻便，佩戴舒适，面积更小。

芯原股份多年来深耕可穿戴市场，紧跟市场需求开发适配的 IP 和系统，每一个 IP 也提供了足够多的可配置选项。针对可穿戴产品需求，芯原提供不同系列可配置小面积、低功耗可穿戴像素处理 IP，已适配不同的产品需求，还开发了能够满足低功耗、低带宽等需求的系统互联 IP。客户可根据产品需求灵活搭配这些 IP 来搭建可穿戴方案。

芯原可穿戴方案基于紧耦合系统架构，提供灵活的硬件方案和精简的软件代码和配套，从三个层面上提供支持：第一，芯原可穿戴 IP 系列灵活可配置，可适配不同产品需求；第二，系统层面上 FLEXA 技术、压缩技术等可以更高效灵活地连接可穿戴 IP 系列；第三，针对可穿戴应用的特点，专门定制开发了适配的精简 Lite 版 IP 软件，它有极小的代码、极小的外存空间占用、极低的 CPU 负载，支持 RTOS、Linux、安卓多操作系统。

例如，在有限的 PSRAM 带宽、空间和简单控制器等限制下，芯原可穿戴方案帮助某客户极大减少 PSRAM 访问，以节省 PSRAM 带宽和空间，从而减少系统功耗，并通过 DECNano 的应用使用有损压缩技术减少部分通路下 IP 访问 PSRAM 的数据量和数据空间，最终实现系统性能、系统功耗、IP 交互带宽、PSRAM 空间等指标的显著优化。

芯原极低功耗技术已被 AR/VR 产品广泛采用，在极低功耗技术方面的合作超过 5 年，在 IP、ASIC 方面深度合作，可穿戴方案已成功落地在包括 AR/VR、智能手表、AIoT 设备等各种可穿戴项目。

芯原股份 NPU IP 研发副总裁查凯南分享了芯原 AI 计算 IP 产品阵容。其高效推理 NPU 能够运行 1.5B Qwen2、7B Llama2、70B Llama3 等模型。

当前 AI/AR 眼镜面临技术和生态挑战，在平衡功率、性能、面积方面，需探索如何更好地扩展 SRAM/DRAM；协同训练方面，需探索从哪里获得数据来蒸馏更小的模型，以及如何评估模型 / 系统的组合；软件方面，需探索机器学习框架是否需要更改以支持分布式神经级联。

生态系统方面的挑战包括不断变化的模型、多样化的硬件环境，以及如何让生态系统协同工作。

芯原股份片上系统高级设计总监郝鹏鹏分析了当前 AI 眼镜的芯片方案。从某款 AI 眼镜的成本分析来看，SoC 芯片部分仍占成本大头。

当前主要芯片方案分三类：

1、大而全：包含 CPU/GPU/NPU/ISP/Display，优点是性能强大、可扩展性高、集成度高，缺点是价格高、功耗难以优化、续航时间短、存在技术支持和供货问题。

2、小而精：突出某一方面功能（音频为主），优点是价格低，缺点是功能单一、需要搭配其他芯片拓展、没有或只有极少的 AI 能力。

3、中间：功能性能和价格均处于中流，缺点是仍需搭配其他芯片实现功耗的平衡和功能的加强，AI 能力不足，可拓展性受限。

芯原 AI 眼镜芯片设计方案依托芯原 IP 以及软硬件设计服务和量产平台，根据客户需求实现个性化定制，通过丰富的高性能 IP 储备、低功耗设计经验、一站式软硬件设计量产服务，实现性能、续航、成本的综合衡量，初期以无显示或轻量级显示为主，支持实现超过 8 小时的综合使用时间、大约 30 克的重量、端侧小模型处理能力、1080p 图像处理。

该方案的特点包括：强化端侧 AI 能力，多核异构系统，层次化大小核功能设计，细致的电源域划分，有针对性的定制。其通讯能力通过独立 CP 外挂实现，优点是更加灵活，能更好地实现成本和功耗控制。

独立 AI 算力是一大重点，有灵活的算力配置，支持单核独立或多核协同，适合高性能大模型处理，可实现视频 / 音频 Token 生成。

其视频图像处理会有硬件 AI-ISP，显示处理也通过嵌入 AI 处理提升分辨率。AI-ISP 可单独处理 standby 状态下的视频 / 音频输入，支持轻量级 AI 处理和传感器数据处理，并通过自定义硬件加速、多核 DSP、异构 Vision Core 实现可扩展。

对于要全天候佩戴的轻量级眼镜来说，功耗是一个非常重要的指标。郝鹏鹏分享了一个 AI 眼镜设计实例。根据 AI 眼镜的应用场景不同，芯原做了一些大小核和不同电源域，全芯片电源域超过 20 个；待机功耗仅 3.8mW；在更低的 RTS 模式下，功耗只有 5uW；小幅面低帧率完全不需要 DDR，节省了相当大的功耗。

四、AI/AR 眼镜面临三类核心痛点，短期需在功能上做取舍

炬芯科技穿戴和感知事业部总经理张天益进一步探讨了智能手表与眼镜的趋势。当前炬芯科技 Actions 3.0 的核心是为电池驱动的端侧 AI 装置打造低功耗下的大算力。炬芯科技的产品聚焦在音频四大场景，包括人、电视、电脑、车周边应用场景。

张天益引用了来自市研机构 Canalys 的数据，提到当前全球可穿戴腕带市场稳步增长，其中中国智能手表市场增势强劲，基础手环迎来复苏。

据 Canalys 统计，2024 年全球可穿戴腕带设备出货量 1.93 亿部，同比增长 4%，连续两年实现增长；中国市场出货量占全球 30%，同比增长 20%，第四季度激增 50%。基础手环是市场增长主要动力，在市场调整后逐渐复苏，吸引入门级用户，拓展市场份额，2024 年增长 8%，向商务、运动等方向转型。

据他分享，智能手表有三类痛点：一是运动健康监测精度待提升；二是用户界面体验不好，开发门槛高；三是应用生态不完善。"AI+" 将智能手表重新打造，带来健康监测、交互界面、应用生态的迭代升级。

智能眼镜也有三类核心痛点：一是 " 不可能三角 " 矛盾，续航与重量、算力与功耗存在矛盾，难以同时满足用户全天候佩戴和高性能需求；二是交互体验不足，会出现延时长、响应慢等问题，多模态交互成熟度低，生态割裂，影响用户使用体验和应用场景拓展；三是未来隐私与伦理争议，摄像头引发隐私担忧，数据安全存在风险，需完善相关法律与伦理规范。

以 Meta 雷朋眼镜为例，续航大约 3-4 小时，如果全程录像可能续航只有 30 分钟。而如果要做到全天候佩戴，续航至少要做到十几个小时。目前 AI 眼镜大约 50 克的重量也令用户有些吃力的，如果降到 30 克，大家可能会比较满意。但目前的设计还难以做到兼顾。

基于这些痛点，张天益认为未来 3-5 年很难做出一个我们想象的 AI+AR 全功能眼镜，而是要在一些功能点上做取舍，例如：（1）带不带光机和波导；（2）重拍照还是重 AI；（3）要不要先聚焦细分市场。

他谈道，智能眼镜芯片技术路径覆盖 ISP/SoC、BT MCU、WiFi 等。炬芯提供基于 SRAM 模数混合的存内计算，GEN1 MMSCIM 功耗表现优势显著，相比 HiFi DSP，在环境降噪上可将功耗降低 98%，在语音识别上可将功耗降低 93%。

万有引力（宁波）电子科技有限公司联合创始人、芯片研发负责人陈一敏认为，XR 会是下一代通用计算平台，这也是万有引力的使命与愿景——为下一代空间计算提供完整的端到端解决方案。

万有引力成立于 2021 年，由十几位硅谷工程师一起回国创办，目前由 220 名员工。其业务包括芯片、整机、算法（眼动、手动、SLM 等）。据陈一敏分享，万有引力计划今年发布 X100 全功能空间计算 MR 芯片、VX100 AI/AR 眼镜芯片，下一代 XR 芯片将在明年推出。

陈一敏说，AI/AR 眼镜已是公认的最佳多模态 AI 数据入口。AI/AR 眼镜场景在 2024 年非常火爆，重量达到 50 克或更轻，Meta 雷朋眼镜出货量达到 300 万，国内 2025 年将出现百镜大战。万有引力的 VX100 AI/AR 眼镜芯片将兼具小型化、支持拍照与录像、低功耗、全天候 AI 等特点。

他提到在 AR 芯片关键 IP 上选择芯原 IP 是基于多重考量：首先，芯原有成熟的工具链和客户支持；其次，芯原支持差异化定制，有助于强化竞争力；第三，芯原 IP 可靠性高，风险低；第四，芯原在 XR 领域具有市场影响力，选用芯原 IP 对客户来说是加分项，因为有很多成功案例的背书。

五、AI/AR 眼镜老玩家只是略有领先，行业亟需专用接口标准

圆桌对话以 "AI 眼镜的机遇与挑战 " 为主题，由芯原股份战略投资副总裁南婧主持。

南婧首先分享了 AI 智能眼镜的四大类：（1）无摄像头、无显示智能眼镜，如李未可 Meta Lens；（2）无摄像头、带显示智能眼镜，如魅族 StarV Air2；（3）带摄像头、无显示智能眼镜，如 Meta 雷朋眼镜；（4）带摄像头、带显示智能眼镜，如 Rokid AI 眼镜。

哪类 AI 眼镜会在短期内更受市场欢迎？Omdia 高级分析师林麟认为，两三年内，AI 眼镜肯定要有摄像头，因为很多用户有发朋友圈的需求；显示短期内不是刚需，因为光学方案和显示技术还不足以达到令人满意的程度。

南婧提到当前 AI 眼镜的人机交互方式有触摸、语音、显示、手势识别、眼动交互等，但也面临 " 不可能三角 " 的困境——续航、重量、算力难以兼得。哪种人机交互方式会更符合现在的要求？

在恒玄科技市场副总裁高亢看来，AI 眼镜的输入方式应是多样的，AI 眼镜交互需要支持较大的信息量输入，包括无线连接可实现多设备协同的多模态输入和输出。

炬芯科技穿戴和感知事业部总经理张天益补充了 DeepSeek 对这个问题的回答：短期内主打语音交互和轻量显示，如果能逐步引入基础手势功能会更好；长期应该是一个全彩空间计算 + 多模态交互。他觉得这个答案比较中规中矩，认为眼镜重点是 " 轻 "，有些交互可以考虑放到其他智能设备上。

第三个问题涉及 AI 眼镜芯片：当前 AI 眼镜主要有 SoC、ISP+MCU、SoC+MCU 三类方案，两年内哪种方案更容易成为 AI 眼镜的主流方案？

恒玄科技市场副总裁高亢、炬芯科技穿戴和感知事业部总经理张天益都认为两年内 ISP+MCU 综合来看会是更优选，能够提供更多的想象空间和落地场景，同时考虑到行业内很多应用生态跟 IP 处理器相关，所以 SoC 也不会被取代。

针对 AI 眼镜选择定制芯片方案还是标准产品芯片方案的问题，芯原股份执行副总裁、定制芯片平台事业部总经理汪志伟说，当前 AI 眼镜芯片方案五花八门，市场并未形成一个标准方案，这是因为对 AI 眼镜的定义还不明晰，没有出现能让大家设计一颗比较通用的芯片方案的单一海量市场。

他比较看好两三年后，找准市场定位、能够把产品定义好的公司与芯原一起定义一颗芯片，解决重量和功耗问题，因为目前市场上没有一个芯片能够满足 AI 眼镜低功耗和轻重量的需求。芯原股份首席战略官、执行副总裁、IP 事业部总经理戴伟进补充道，AI 眼镜行业在较长一段时间会需要定制方案。

现有 AI 眼镜产品通常续航仅有 2-4 小时，针对如何从系统层面降低整体功耗的问题，广东省横琴数字光芯半导体科技有限公司董事长兼创始人孙雷分享说，系统功耗与接口密切相关，但在 AI/AR 眼镜领域缺乏专用接口标准。

据他分享，三片式合光 Micro LED+ 光波导方案将是 AR 在 5-10 年内的主流方案，AR 设备电池体积有限，对重量、功耗有极致要求。MIPI 接口是为单片彩色显示器设计的视频流传输规范，在 AR 眼镜场景下 FPC 传输距离长（30cm），分辨率逐步提高，从 480P（30 万像素）向 1080P（200 万像素），如果采用 DSC 进行压缩，会导致显示端解码功耗上升。

为应对未来发展的挑战，中国亟需建立自己的行业标准。为此芯原和数字光芯合作打造了 AR 处理器接口标准（ARPI），适用于三色合光系统视频传输，相比 MIPI 接口方案可节省 2/3 的带宽。

近期大模型在云端大规模训练后，可通过模型蒸馏、剪枝压缩等手段，在保持可用精度前提下显著缩小模型体积，使得移动端、PC、可穿戴设备等资源受限的硬件上也能进行推理，满足实时性、隐私与安全、成本优化、网络带宽与可用性等需求。

那么如何在眼镜形态下部署生成式 AI？边缘计算与云协同的平衡点在哪里？芯原股份首席战略官、执行副总裁、IP 事业部总经理戴伟进认为，眼镜只是计算机的一个部分，它是和手机和服务器一起协同的。

当前 " 百镜大战 " 的玩家，既有小米、vivo 这样的手机厂商，也包括百度、字节这样的互联网大厂，还有 Rokid、雷鸟等专注于做 AI/AR 眼镜的老玩家。

哪一类玩家会占据更多 AI 眼镜市场份额？对此，上海道禾源信私募基金管理有限公司副总经理、董事总经理傅琰琰谈道，一个理想型眼镜公司具备四个特点：有手机，有端侧模型，有云端模型，有 IoT 生态。她认为自带高算力、带云端算力的企业天然有优势，传统硬件厂商也积累了相当深厚的经验，预计 3-5 年有大模型、有云端能力的手机大厂的机会要大于纯互联网大厂、纯硬件大厂的机会。

她进一步补充说，因为现在的业态很丰富，如果这个格局成立的话，那么纯硬件厂需要快速找到自己的合作伙伴，不断迭代产品，当用户心智已经被完全占领后，可能还会有一些新锐硬件厂用一些特殊方式解决一类特定需求，或许还会有一些创业机会。在任何命题下，时间窗口都是一个很重要的约束条件。

林麟认为，AI/AR 眼镜的老玩家只是略有领先，但现阶段小小的领先不代表什么，很难依照现有这些公司所取得的成就，判断它们将来能够走到什么样的地步。主观上，他并不希望再出现手机厂商继续独打天下的场面，反倒希望 " 三足鼎立 " 的情况能够持续得尽可能久一些，让这三类不同公司做出不同类型、不同特色的产品，这对于广大消费者来说将是福音。

高亢从行业角度出发，谈到过去几年，手机厂商在耳机、手表等领域取得很大的领先优势，但并没有把市场统一。眼镜与手机厂商拥有很大的优势，如果能够找到自己的特点，有可能会出现新的大玩家，也有可能到最后，有的手机厂商会掉队，反而单独的硬件厂商或互联网厂商会起来。眼镜有趣的地方就在于行业还有机会，目前没有人能够遥遥领先、一统天下。

结语：AI/AR 眼镜发展迎来关键之年

随着科技发展，以 AI/AR 眼镜为代表的智能可穿戴设备正逐步成为连接虚拟与物理世界的重要载体。这些设备可以实现更自然的人机交互和越来越强大的本地 AI 处理能力，给人们的生活及社交方式带来了全新的升级体验。

2025 年极有可能成为 AI/AR 眼镜极具里程碑意义的一年。更多大厂及新锐企业的入局，不仅能够加速 AI/AR 眼镜产品的成熟，而且将显著提升消费者的整体认知度。谁会成为 AI/AR 眼镜大战的阶段性赢家，产业走向令人期待。