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德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、梁河县、芒市、盈江县)

承德市(双桥区、丰宁满族自治县、承德县、平泉市、滦平县、宽城满族自治县、兴隆县、双滦区、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、隆化县)

广安市(武胜县、前锋区、岳池县、邻水县、华蓥市、广安区)

海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)  亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)

汉中市(勉县、洋县、留坝县、汉台区、佛坪县、宁强县、城固县、略阳县、镇巴县、南郑区、西乡县)

滨州市(滨城区、无棣县、沾化区、阳信县、博兴县、惠民县、邹平市)

贵阳市(南明区、开阳县、清镇市、云岩区、息烽县、观山湖区、白云区、花溪区、乌当区、修文县)永州市(零陵区、双牌县、宁远县、祁阳市、江华瑶族自治县、蓝山县、新田县、江永县、东安县、道县、冷水滩区)

许昌市(禹州市、长葛市、鄢陵县、魏都区、襄城县、建安区)  南充市(蓬安县、阆中市、营山县、高坪区、西充县、嘉陵区、仪陇县、顺庆区、南部县)

上海市(崇明区、闵行区、松江区、金山区、静安区、普陀区、奉贤区、杨浦区、黄浦区、浦东新区、徐汇区、长宁区、虹口区、宝山区、嘉定区、青浦区)

南昌市(青云谱区、安义县、南昌县、西湖区、东湖区、青山湖区、新建区、红谷滩区、进贤县)

鸡西市(鸡东县、密山市、麻山区、城子河区、恒山区、梨树区、鸡冠区、虎林市、滴道区)

焦作市(修武县、沁阳市、博爱县、中站区、山阳区、孟州市、武陟县、解放区、温县、马村区)

白城市(镇赉县、洮南市、洮北区、通榆县、大安市)

安康市(白河县、汉滨区、宁陕县、紫阳县、汉阴县、镇坪县、岚皋县、旬阳市、石泉县、平利县)

新余市(渝水区、分宜县)

烟台市(招远市、莱州市、龙口市、福山区、莱山区、栖霞市、海阳市、芝罘区、蓬莱区、牟平区、莱阳市)

三明市(宁化县、泰宁县、建宁县、大田县、尤溪县、三元区、将乐县、清流县、沙县区、明溪县、永安市)

嘉峪关市

聊城市(茌平区、高唐县、莘县、东阿县、东昌府区、冠县、临清市、阳谷县)

香港特别行政区

毕节市(大方县、黔西市、织金县、纳雍县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、七星关区)

黄石市(阳新县、黄石港区、下陆区、大冶市、铁山区、西塞山区)

林芝市(察隅县、工布江达县、巴宜区、波密县、朗县、米林市、墨脱县)

商丘市(夏邑县、永城市、虞城县、睢阳区、睢县、宁陵县、梁园区、柘城县、民权县)

辽阳市(太子河区、文圣区、辽阳县、白塔区、宏伟区、灯塔市、弓长岭区)

楚雄彝族自治州(双柏县、禄丰市、元谋县、南华县、永仁县、牟定县、姚安县、楚雄市、大姚县、武定县)

宁德市(柘荣县、福鼎市、蕉城区、古田县、屏南县、福安市、霞浦县、周宁县、寿宁县)

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乌鲁木齐市(新市区、米东区、水磨沟区、乌鲁木齐县、天山区、沙依巴克区、头屯河区、达坂城区)

黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、从江县、黄平县、镇远县、雷山县、岑巩县、天柱县、剑河县、黎平县、麻江县、台江县、锦屏县、施秉县、榕江县、凯里市、三穗县)

贺州市(八步区、平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、钟山县)

河池市(大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、凤山县、宜州区、南丹县、环江毛南族自治县、天峨县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县、金城江区)  呼和浩特市(赛罕区、玉泉区、武川县、土默特左旗、回民区、新城区、托克托县、清水河县、和林格尔县)

宝鸡市(麟游县、岐山县、凤翔区、陈仓区、陇县、眉县、渭滨区、金台区、凤县、扶风县、太白县、千阳县)

揭阳市(揭东区、惠来县、榕城区、普宁市、揭西县)

阿里地区(札达县、噶尔县、普兰县、革吉县、措勤县、改则县、日土县)襄阳市(保康县、樊城区、老河口市、襄州区、谷城县、宜城市、南漳县、枣阳市、襄城区)

唐山市(路南区、迁西县、迁安市、曹妃甸区、滦州市、丰南区、乐亭县、玉田县、丰润区、古冶区、遵化市、路北区、开平区、滦南县)  南京市(建邺区、高淳区、秦淮区、鼓楼区、雨花台区、六合区、江宁区、溧水区、玄武区、浦口区、栖霞区)

阿勒泰地区(青河县、哈巴河县、布尔津县、吉木乃县、福海县、阿勒泰市、富蕴县)

保山市(腾冲市、隆阳区、昌宁县、施甸县、龙陵县)

兰州市(榆中县、安宁区、七里河区、永登县、城关区、红古区、西固区、皋兰县)伊犁哈萨克自治州(伊宁县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、奎屯市、霍城县、昭苏县、霍尔果斯市、巩留县、新源县、特克斯县)

安庆市(宜秀区、桐城市、岳西县、潜山市、迎江区、怀宁县、太湖县、宿松县、望江县、大观区)

营口市(西市区、站前区、盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、老边区)

三亚市(天涯区、吉阳区、海棠区、崖州区)

邯郸市(广平县、永年区、磁县、峰峰矿区、邯山区、成安县、邱县、馆陶县、丛台区、肥乡区、大名县、魏县、曲周县、武安市、涉县、临漳县、复兴区、鸡泽县)

日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、古浪县、凉州区)

盘锦市(双台子区、兴隆台区、盘山县、大洼区)

延边朝鲜族自治州(龙井市、敦化市、图们市、和龙市、汪清县、延吉市、珲春市、安图县)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)

双鸭山市(岭东区、饶河县、宝清县、尖山区、宝山区、四方台区、集贤县、友谊县)

达州市(通川区、达川区、大竹县、渠县、万源市、开江县、宣汉县)

儋州市

桂林市(永福县、秀峰区、临桂区、平乐县、阳朔县、全州县、雁山区、龙胜各族自治县、象山区、荔浦市、叠彩区、七星区、恭城瑶族自治县、资源县、兴安县、灌阳县、灵川县)

滁州市(全椒县、天长市、定远县、凤阳县、来安县、南谯区、明光市、琅琊区)

郑州市(金水区、新密市、中原区、中牟县、二七区、上街区、新郑市、巩义市、惠济区、登封市、管城回族区、荥阳市)

AI/AR眼镜发展迎来关键之年。

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GPUIP——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。

01.

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WellsennXR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。

AIAgent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。

02.

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AR1Gen1；（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、MicroOLED、MicroLED等。其中前三类渐渐用的不多了；自发光的MicroOLED和MicroLED具有优势，尤其MicroLED因高亮度有望成为未来AR主流显示屏。在中国，MicroLED已经成熟，甚至出现产能过剩的情况；MicroLED可供选择的资源也变得多起来。

MicroLED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，OPPOAirGlass、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。

03.

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NPUIP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1.5BQwen2、7BLlama2、70BLlama3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VisionCore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。

04.

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Actions3.0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、BTMCU、WiFi等。炬芯提供基于SRAM模数混合的存内计算，GEN1MMSCIM功耗表现优势显著，相比HiFiDSP，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、VX100AI/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VX100AI/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。陈一敏提到在关键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。

05.

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MetaLens；（2）无摄像头、带显示智能眼镜，如魅族StarVAir2；（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RokidAI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MicroLED+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。

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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。