百镜大战走向深处:AI眼镜算力架构迭代,恒玄再上新品

电子发烧友网报道（文/莫婷婷）2026年，AI眼镜行业正经历一场从“极客玩具”向“大众核心终端”跨越的关键变革。在这场被称为“百镜大战”的角逐中，上下游产业链纷纷亮出新牌，而支撑这一切的底层逻辑，正是AI带来的全新需求与芯片架构的深度重构。

AI技术赋能AI眼镜，打造下一代计算平台

谷歌在AI眼镜领域的动向始终备受瞩目，这不仅源于其将搭载强大的Gemini大模型，更因其在安卓生态的主导地位。然而，自去年公开原型机至今（2026年中），该产品仍未正式推向市场，漫长的等待期难免让外界感到一丝遗憾。

近期，谷歌终于在2026年I/O开发者大会上正式向市场推出了AI眼镜。谷歌此次联合三星正式推出了两款AI眼镜——AI音频眼镜、AI+AR眼镜，预计将在今年秋季率先推出。

现场演示环节中，谷歌展示了基于AI，AI眼镜与智能手机、手表协同工作的功能。演示中，用户提到目的地，Gemini AI会根据历史位置，设置步行导航路线，并询问用户是否中途想要喝咖啡，在确认用户的选择后添加顺路的中途点，提供导航提示。除了导航功能，这款AI显示眼镜同样增加了点外卖的功能，Gemini AI再确认用户想要点咖啡后，会调用手机进行菜单选择，最终跟用户确认是否要下单。

除此之外，Gemini AI接入日历、社交APP等应用，可根据信息，将用户的行程加入日历中。在与智能手表协同工作的演示中，用户给出让AI眼镜拍照、将照片卡通化等详细的指令后，Gemini AI生成相应的照片，最后根据指令将生成的照片同步显示在智能手表的显示屏上。

谷歌表示，这是一次成功的在AI眼镜上运行Nano Banana的展示。

在Gemini AI的驱动下，AI眼镜有着更加丰富的个性化体验。从谷歌当下展示的功能来看，未来AI技术与AI眼镜的融合也有了更清晰的方向。

那么AI技术在AI眼镜上是如何应用的呢？

影目科技联合创始人运营SVP印传学在2026新型显示产业研讨会上提到，目前有两种形式：

第一种是端边云协同模式，这也是目前市场的主流方案。该模式下，眼镜通过蓝牙与手机连接，借助手机的边缘算力和云端大模型进行处理。这种分布式架构有效降低了眼镜本体的功耗与发热。

第二种则是被业内普遍视为未来趋势的端云协同模式，AI眼镜具备了独立联网能力和一定的本地算力，摆脱了对智能手机的依赖，能够直接与云端进行数据交互与任务处理。

从技术演进的角度来看，AI眼镜与云端算力的协同架构正由早期的“端边云”模式向更高效的“端云协同”过渡。但在发展早期，受限于硬件条件——比如缺少专用的AI眼镜芯片，以及电池和材料无法完美解决轻量化问题，行业遇到了不少瓶颈。如今，随着产业链的成熟，已有不少企业推出了AI专用芯片，以满足AI眼镜更多的需求。

从当下的需求来看，AI眼镜芯片的迭代，本质上是在解决算力、功耗以及画质（AR眼镜的需求）三大痛点，并衍生出三种主流的技术突围路径：一是高集成度SoC国产替代，二是异构计算与专用协处理器，三是画质增强与显示优化。

打破系统设计瓶颈，恒玄新一代芯片BES6100下半年送样

在高集成度SoC方面，恒玄科技正在研发了新一代智能旗舰可穿戴 SoC 芯片——BES6100 系列，采用混合异构系统，面向智能眼镜等低功耗智能终端市场。

BES6100 在架构上分为低功耗域及高性能域两大核心域，其中高性能域集成多核Cortex‑A 处理器+多核 NPU+GPU，综合算力较上一代可穿戴芯片BES2800大幅提升，可满足 Linux/Android 系统运行及端侧AI模型的推理需求；芯片集成多核 ISP 与 VPU，支持实时高性能图像抓拍及视频录制。

值得一提的是，这是一颗高集成度的芯片方案，或许可以对标高通的AR1，成为替代方案之一。恒玄科技指出，BES6100能有效解决传统智能眼镜、智能手表双芯片方案中存在的芯片间通信复杂、系统设计难度大、PCB 面积大、成本高等问题。

在这之前，恒玄科技的 BES2600、 BES2700都是充当AI眼镜芯片“双芯片架构”中的MCU，例如小米的AI眼镜采用的是高通AR1+BES27000，阿里夸克AI眼镜采用的高通AR1+BES2800。其中，BES2700负责音频和待机时的低功耗任务。

BES2800在性能上有了很大的跃升，因此也能当主处理器使用。该产品采用6nm工艺的芯片集成了多核CPU、NPU和Wi-Fi、蓝牙模块，算力达到了1TOPS，能支持本地的语音识别和简单AI推理。

接下来即将推出的新一代AI眼镜芯片BES6100采用更加先进的6nm FinFET工艺，预计算力、功耗、时延等各方面性能都会得到提升，有望成为未来高端AI眼镜的主流选择。

恒玄科技指出，BES6100 将在今年下半年进行客户送样。公司产品从导入客户到大批量出货，通常需要 1 年左右时间，并可保持约 3-5 年的销售期。由此来看，预计在明后年可以看到搭载该芯片的产品上市。

高通AR1一直是AI眼镜领域的主流选择，架构基因来自智能手机芯片，算力高但是功耗、成本也高；恒玄科技BES 系列主要是为TWS耳机等可穿戴设备设计，在功耗、成本方面具备竞争力，如今BES6100系列的出现，进一步补齐了算力的缺陷。该芯片的面世，是否会改变AI智能眼镜的供应链格局，值得期待。

另外，紫光展锐的W337也是业内的主流方案之一，基于RTOS系统首创双核CPU架构，可以动态调整功耗，解决散热问题。在集成度方面，W337集成双核CPU、独立3D GPU、ISP、Display、Video、Audio、WCN和安全模块。

异构计算与专用协处理器，极致压榨能效

当然，单芯片能够满足AI眼镜的性能需求，并不意味着就不需要双芯片架构。在发展早期或特定场景下，“高低搭配”的双芯架构依然是平衡性能与功耗的最优解。

可以看到，目前多款AI眼镜均采用双芯架构，一种是SoC+MCU，例如上述提到的小米AI眼镜、夸克AI眼镜，还有Rokid Glasses采用的是高通骁龙AR1+NXP的i.MX RT600系列 MCU。另一种是MCU+ISP架构，例如理想Livis眼镜等眼镜，独立ISP芯片配合MCU实现更灵活的功能划分，具有功耗低、续航长、成本可控等优势，且技术较为成熟，支持难度低。

在这一细分赛道上，国内厂商推出了专为AI眼镜定制的轻量级SoC。

今年5月，六角形半导体推出了专为AI+AR眼镜打造的专用处理器芯片HX7710“天相”系列，这是一款高集成度、高效能自主SoC芯片，集成了高性能 DPU、低功耗 CPU 、GPU和PMU，典型功耗可以做到350mW。

HX7710内置高性能图像处理模块，本地实时运行3DOF算法，基于RISC-V架构，运行轻量级AI模型，实现本地语音助手。可满足沉浸式BB观影眼镜、智能AI显示眼镜、轻量级MR眼镜的不同需求，例如针对MR眼镜，单眼支持2.5K超高清显示，支持端到端延迟低于20ms。

图：六角形半导体HX77xx架构框图

同样主打极致集成的还有泰芯半导体，其推出的TXW82X是一款高集成高性能低功耗的音视频无线SOC芯片。

在AI眼镜领域，该产品的核心优势在于单颗SoC实现了系统级的优化，封装尺寸仅为5*5mm，集成了Wi-Fi/BLE/星闪三模通信、专业ISP图像信号处理、音频处理、视频编解码，星闪技术的加持，让其时延和抗干扰性更强。且采用双核玄铁 E804（RISC-V 架构），专为物联网、音视频场景优化，使其平衡了算力与功耗。

该产品已经用于淡海科技推出的AI拍摄眼镜中，用于连接与图像处理两大核心任务。

今年4月，华为在发布首款AI眼镜时，也顺带一起公布了其自研的AI眼镜芯片，目前关于这款芯片的资料并不多，官方称可以提高20%的响应速度，做到秒级回应、即问即答。另外，华为“韬定律”的全新芯片设计思路，或许能解决AI眼镜等穿戴设备面临的算力、功耗、体积和发热难以平衡的行业痛点。

据官方披露，“韬定律”通过系统性优化，预计可将芯片走线缩减逾70%，电路时延压缩50%-80%，从而在成熟制程节点上释放出40%-60%的同规格性能增量。该定律的应用有望打破现有AI眼镜对移动端算力的强耦合，赋能端侧部署大参数AI模型，加速穿戴设备向全场景独立智能终端转型。现阶段，产业界高度聚焦该技术底层芯片的商业化落地时间表。

画质增强与显示优化：补齐视觉短板

在画质增强与显示优化方面，随着消费者对AR眼镜的显示性能要求越来越高，同时由于AR眼镜的使用场景越来越大，为了提升画质，部分厂商也推出了专用画质增强芯片，例如XREAL的年轻副线品牌 xbx（X by XREAL），其首款产品 xbx a01 系列 AR 眼镜就采用了Pixelworks独立画质增强芯片，专注于“视觉体验的后端优化”，即在主控芯片输出信号后，对其进行画质增强处理。

普通视频和游戏多为SDR格式，直接在AR眼镜上显示会导致明暗细节丢失，画面不够通透。通过Pixelworks独立画质增强芯片AI SDR转HDR技术，智能提升画面的动态范围。相比传统技术，它能做到按内容灵活调校。

小结

无论是华为跳出摩尔定律桎梏的“韬定律”，还是各大芯片厂在异构计算、星闪连接上的创新，都印证了一个趋势：AI眼镜的竞争早已超越了单纯的硬件参数比拼，芯片逐步底层打通了算力、功耗与画质的壁垒。2026年，AI眼镜正以前所未有的深度融入物理世界，而这场“百镜大战”才刚刚拉开序幕。

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