文 /VR 陀螺 万里

从今年 CES 再到 MWC，一众 AI 眼镜新品相继亮相，百镜大战序幕由此揭开。

由于主控芯片是 AI 眼镜成本的大头，同时也是影响产品体验的重要一环，本文将深入介绍 AI 眼镜的芯片产业现状以及未来趋势走向。

图源：小米

  AI 眼镜芯片演进的三种路线：

  原生、耳机以及手表  

由于 AI 眼镜仍属于一个较为新颖的品类，背后的芯片解决方案自然也处于摸索阶段。如果从产品形态演进的角度来看，其背后大致可以划分为三种芯片路线：

原生路线：目前专门针对眼镜平台进行开发的主控芯片仅有两款，而它们均来自高通：AR1 以及 AR2。AR2 发布于 2022 年，芯片采用了分布式架构，复杂场景下需要调用手机算力，终端产品有来自日本的 MiRZA。总的来看由于 AR2 需要与高通 SoC 进行强捆绑，市场接受度并不算高。

AR1 芯片发布于 2023 年，由 Ray-Ban Meta 首发，后面随着 Ray-Ban Meta 的持续热销而受到了行业非常多的关注。根据不完全统计，雷鸟 V3、Rokid Glasses、亿境虚拟 SW3010、雷神 AI 智能眼镜、即将发布的小米、阿里 AI 眼镜等均会搭载该芯片。该方案综合体验优秀，但是 BOM 成本会偏高，约 60 美金。另外有消息称，今年高通将会发布迭代款 AR1，并升级为 3nm 工艺。

耳机 /AIoT 路线：基于现有蓝牙主控芯片进行开发，并集成触控芯片、AI 语音识别芯片等，思路非常接近 TWS 耳机，基于该方案可以低成本并快速整合出一副眼镜。

该路线常见于一些低端 AI 眼镜，这类产品往往不支持拍照、AI 助手等功能。此外，由于 AI 眼镜扬声器距离耳朵较远，声音输出功率会明显高于普通耳机。

说个题外话，前些年由于 TWS 耳机市场爆火，很多芯片厂商赚得盆满钵满并成功上市。目前 AI 眼镜赛道起风，可能会成为这些厂商重点关注的领域之一。

图源：苹果

智能手表路线：从某些方面而言，AI 眼镜其实与现在的智能手表有着很多相似之处，同属于可穿戴设备，对于芯片的性能、能效以及体积均具有较高要求。

由于智能手表已经是一个相对成熟的市场，并且有较多芯片方案可供选择，因而采用智能手表芯片也是 AI 眼镜厂商的常见选择之一。如闪极 AI 拍拍镜的 W517、近期 MWC 亮相的 BleeqUp Ranger 所选用的高通 W5100，这两款芯片最初都是瞄准智能手表平台所设计的。

值得一提的是，智能手表平台在某些方面并不完全适配 AI 眼镜，如手表芯片集成的定位系统，AI 眼镜可能用不到，而 AI 眼镜刚需 NPU 单元，手表芯片则需要通过外挂加以实现。如闪极 AI 拍拍镜在 w517 基础之上引入了一枚语音唤醒芯片（国芯 GX8002）以实现 AI 语音交互。

另外智能手表芯片平台制程相对宽松，它们在功耗表现上会有一定劣势。

图源：高通

  芯片选型的三种方案：

  取决于成本以及场景取舍  

前面基于 AI 眼镜的产品形态发展对于其主控芯片进行了划分，假如按照芯片的组合，其实背后也大致可以划分为三大类：

方案 1：搭载系统级 SoC，如前面所提到的高通 AR1、紫光展锐 w517，单颗芯片集成了 CPU、GPU、ISP、DSP、WiFi、蓝牙等模块，性能强劲，可以覆盖 AI 眼镜的绝大部分需求。不过另一边，VR 陀螺了解到，这类 SoC 往往需要运行安卓系统，某些场景下功耗控制仍不够极致。

方案 2：MCU+ISP，MCU 即微控制器，俗称单片机，其集成度以及性能会弱于 SoC 级芯片，但续航体积占优。AI 眼镜上的 MCU 大多基于现有的蓝牙音频主控芯片优化而来，需要外接 ISP 以实现拍照录像，如 Looktech AI 眼镜、字节 AI 眼镜新品（网传）等便采用了这套方案。

不过也有例外，如近期发布的加南 K1，其主控芯片为君正 T31ZX，集成了 VPU 以及 ISP，支持 2K 拍摄，君正芯片此前多用于安防领域。

与 SoC 方案相对应的是，MCU 多运行在 RTOS、Linux 等小系统当中，功耗控制出色，并且应用启动速度具有一定优势。如加南 K1 的一大卖点在于可以 0.4s 启动系统、0.3s 实现急速抓拍。

Looktech，图源：网络

方案 3：SoC+MCU，这套方案可以同时兼顾方案 1 的性能以及方案 2 省电的优点，举例而言，在拍照等重度场景下可交由 SoC 执行，剩下的诸如音乐等轻量化场景下交由 MCU 处理。

此前市面上已经有一些智能手表产品采用双芯策略，如 OPPO watch X。另外有传言称即将发布的小米 AI 眼镜也会采用这一方案（高通 AR1+ 恒玄 2700）。

这套方案的缺点是成本偏高，另外该方案需要平衡双芯片的双系统架构问题。

OPPO Watch X 的双芯片架构，图源：OPPO

对于芯片选型，终端厂商需要考量的因素有很多，当然成本是首要条件。目前随着 " 百镜大战 " 愈演愈烈，" 价格低 " 成为了一些产品的重要特质。去年初期小米 AI 眼镜 999 元的呼声此起彼伏（当然事后来看并不现实），而年末所发布的闪极 AI 拍拍镜共创版正式杀入 999 元，给行业带来了一个小小的价格震撼。

在更为下沉的市场，AI 眼镜的出货成本更为夸张，今年上海眼镜周期间某位 AI 眼镜供货商曾告诉 VR 陀螺，其 AI 眼镜出货价只需 150 元。

由于芯片是 AI 眼镜 BOM 成本大头，通过采用不同的芯片，便可以起到控制成本的作用。以目前两款主流的 SoC 芯片为例：高通 AR1 以及紫光展锐 w517，两者价格约为 60 美金以及 10 美金，它们具有数倍的差价。如果是纯音频眼镜设备，其基于蓝牙芯片做主控，成本可以压得更低，如名创优品智能音乐眼镜，芯片采用了来自中科蓝讯的 AB5656C2，单价仅约 1 元。

早些时候，有传言称字节跳动将会采用 MCU+ISP 方案（恒玄 2800+ 研极微 ISP），据悉 ISP 芯片经过调教，效果已经可以接近 AR1，但整体芯片成本仅有 AR1 的几分之一，该芯片方案能使眼镜 BOM 成本控制在千元以内。

闪极 AI 拍拍镜发布会，图源：网络

另外一方面，由于各家 AI 眼镜功能场景侧重点并不相同，厂商也可以通过合理选用不同芯片从而实现最大效能。

如星纪魅族 MYVU，产品没有配备摄像头，如果强上 AR1 或者 w517 只能是一种浪费，对此该产品采用的是 MCU 方案（恒玄 BES2800），类似的无相机 AR 眼镜产品还有 Even Reality G1、Halliday（炬芯科技方案）。界环 AI 音频眼镜等产品也同理，产品只需处理相对简单的音频需求，因而普通蓝牙主控芯片即可，并搭配 AI 唤醒芯片以实现语音交互。

还有一种情况是 SoC 无法满足某些特定场景，举例而言，AR1 芯片支持 1200 万像素拍照，对于有更高规格拍摄需求的产品而言，该方案可能就力不从心了。比如近期传音所发布的 AI Glasses 系列，产品配备了型号为豪威 OV50D 的 5000 万像素摄像头，这可能是目前像素最高的 AI 眼镜，相对应的是，该产品采用的是少见的物奇微 WQ7036+ 意法半导体 STM32N6+ISP 方案。

总而言之，我们不仅可以通过 AI 眼镜的主控芯片大致判断出一款产品的价格梯度，与此同时，也可以基于一款产品的功能特性猜测出背后的芯片解决方案。

  AI 眼镜热潮下芯片厂商有何新动作？ 

AI 眼镜市场仍处于早期野蛮生长阶段，不过对于上游厂商而言，随着 Ray-Ban Meta 的持续热销以及外界的广泛关注，一众芯片厂商已经开始攻城拔寨试图在这个市场站稳脚跟。

VR 陀螺了解到，目前不少芯片厂商已经开始做 AI 眼镜系统级芯片解决方案，即通过对 MCU、蓝牙、ISP、DSP 的组合搭配，为 ODM、品牌厂商提供一站式支持。

关于 SoC 厂商，目前除了高通以外，MTK、紫光展锐以及英伟达等均有计划开发 AI 眼镜专属芯片。对于 MCU 芯片厂商，近期也有铺天盖地的新闻传出，以下是不完全盘点：

恒玄科技：新一代 AI 眼镜芯片 2900 有望在下半年供货，芯片将进一步集成 ISP；

星宸科技：今年年初发布了专为 AI 眼镜打造的 ISP 芯片 SSC309QL，支持 1200 万像素拍摄，已经搭载于 Looktech AI 眼镜；

富瀚微：在互动平台表示企业已经和客户紧密合作，计划于 2025 年推出 AI 眼镜芯片；

炬芯科技：有传言称企业计划于今年发布新一代 AI 眼镜专用芯片；

全志科技：企业表示会关注 AI 眼镜市场需求以及技术发展；

瑞芯微：今年 CES 期间展示了基于 RV1106B 的 AI 眼镜，支持 500 万视频录制、1200 万拍摄；

乐鑫科技：开源 AI 眼镜项目 Openglass 采用了企业的 esp32s3 芯片；

意法半导体：去年年底发布了微控制器 STM32N6，NPU 算力达 0.6TOPS，已经应用于传音 AI 眼镜；

国芯微：去年年底发布了整套智能眼镜音频与传感器解决方案，如前面所提到的 GX8002。

VR 陀螺了解到，在不少行业从业者看来，SoC+MCU 将会是未来 AI 眼镜的理想选择，因为这样能保证 AI 眼镜的性能同时兼顾续航。除了小米 AI 眼镜，未来怒喵科技新品、阿里 AI 眼镜都有可能会选择该路线。

另外，AI 眼镜进一步引入 eSIM 蜂窝网络也可能是趋势之一。蜂窝网络的引入可以使得眼镜不再那么依赖于手机，并且可以实现全天候在线。

  写在最后  

如果回顾消费电子设备发展，行业似乎时刻都处于技术攻坚阶段：将房间那么大的服务器集成到台式电脑、台式电脑进一步朝着笔记本迈进，而现在，行业已经开始将电脑级性能集成到了手机设备当中。如果将 AI 眼镜视为下一个计算平台，那么这种对产品体积以及芯片性能的追求无疑仍在持续中。

从百镜大战到背后 AI 芯片厂商角逐，AI 眼镜产业将迎来高速发展的黄金阶段。

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