专属AI眼镜突围?场景化定制打开商业缺口,全链路功耗优化重构标准

电子发烧友网报道（文/莫婷婷）根据市场调研机构Omdia的数据显示，2025 年全球AI眼镜出货量已达 870 万台，预计到 2026 年将突破1500 万副。在这场被称为“百镜大战”的角逐中，产品形态呈现出前所未有的多样性。从功能维度划分，涵盖了AI音频眼镜、AI拍摄眼镜以及AI+AR眼镜。

进入 2026 年，新品发布节奏依然迅猛，电子发烧友网的统计数据显示，仅上半年，市面上发布的AI眼镜新品已超过30款。这一数字不仅标志着资本与厂商的高度关注，更预示着行业正从“概念验证期”大步跨入“规模出货期”的新阶段。

AI眼镜的商业突破口在于场景化深度定制

市场的爆发并非无迹可寻。作为行业风向标的Meta，其AI眼镜销量大涨，数据显示2025年全年：全球AI眼镜市场出货量约870万台，Meta旗下Ray-Ban和Oakley系列销量超过700万台。这一数据强有力地证明了市场的接受度。

广东大普通信技术股份有限公司联席CEO兼CTO田学红在由芯原微电子（上海）股份有限公司主办的“第十六届松山湖中国IC创新高峰论坛”上指出，Meta的成功实践揭示了一个关键趋势：AI眼镜的商业突破口在于场景化深度定制。

他认为轻量、续航和外观只是AI眼镜的“入场券”；但在资源受限的当下，针对特定场景的极致定制才是建立差异化优势的关键。

例如面向高速户外滑雪（Oakley Meta Vanguard）：针对风噪大、双手被占用的痛点，通过“五麦克风阵列+物理导风+DSP降噪”解决听音问题，并以专业防抖摄像替代运动相机，突破了AI眼镜的“不可能三角”。又如面向公共场合隐式交互的Meta Ray-Ban Display：针对语音和手势带来的“社交尴尬”，通过Neural Band肌电手环捕捉神经电信号，实现“无感微动”的隐式交互。

田学红表示，在AI眼镜行业，目标明确的场景化深度定制，远比泛泛而谈的通用产品更具商业爆发力，其应用还可延伸至骑行、潜水、特种作业等更多垂直领域。

在Meta的带动下，国内厂商如华为、小米、Rokid、雷鸟等纷纷入局，形成了从百元级的入门AI音频眼镜到上千元级的高端AR眼镜的完整产品矩阵。预计随着端侧大模型能力的提升和供应链成本的下降，AI眼镜的出货量预计将持续保持高速增长，逐步渗透至运动、办公、医疗乃至工业等垂直领域。

射频、功耗与集成的极限挑战：Wi-Fi芯片攻克AI眼镜连接难题

随着AI眼镜从“听个响”走向“看得清、连得稳”，上游核心元器件的技术需求发生了显著变化。在PCB板极其有限的空间内，如何塞进更强的算力、更好的连接和更持久的电力，成为摆在供应链面前的共同课题。

重庆物奇微电子股份有限公司副总裁庞功会表示，当前市面上的AI眼镜，无论功能如何排列组合（语音交互、显示、拍照），其底层芯片架构主要分为三类，而续航能力直接决定了产品的形态与体验：

第一种方案是高端方案，采用的是系统级SoC单芯片+Wi-Fi/BT Combo方案：单芯片集成CPU、GPU、ISP、NPU，负责高清拍摄、复杂AI运算及无线通讯；wi—fi/BT多为双频wi—fi 6/7，负责高清视频传输、端云协同AI交互、独立联网、AR渲染等。该方案性能优越，但成本昂贵且功耗极高，导致整机续航往往难以支撑全天候使用。

第二种方案是旗舰方案采用高性能SoC + 蓝牙音频SoC+双频Wi-Fi方案：以高性能SoC负责拍照、AI运算等核心任务；蓝牙音频SoC作为协处理器处理全天候待机和音频。

为什么需要加入蓝牙音频SoC呢？庞功会指出当前大部分AI眼镜至少一大半时间是使用与语音相关的功能，比如说打电话、语音交互。如果用主控做这个事情，功耗是非常高的。所以目前Ray—Ban Meta Wayfarer也会引入蓝牙音频SoC、双频Wi-Fi。该方案平衡了性能与功耗，但调校难度大，成本高。

第三种方案是蓝牙音频SoC + 独立ISP方案+单频Wi-Fi：以蓝牙音频SoC为主芯片负责基础运算和连接，独立ISP负责拍摄，单频Wi-Fi多为Wi-Fi 5/6或集成）负责基础视频传输和云端AI协同。该方案功耗低、成本优、轻量化，但影像能力受限。

目前，已有不少AI眼镜采用了加入Wi-Fi的方案，但是目前单频Wi-Fi功耗占比过高，性能不足，进行音视频数据传输，运行频次高，待机功耗大，直接影响整机续航时长。尤其在高端和旗舰方案中，高清音视频数据传输和云端AI交互功耗消耗占比更高，超低功耗Wi-Fi负责高清视频传输、AI交互和独立联网，能大大降低功耗占比。

目前，业内大多数采用高通的Wi-Fi芯片。据公开信息统计，2025年国内发布了16款AI眼镜，其中小米、阿里、百度等10款AI眼镜采用高通Wi-Fi芯片。

然而，要在这一领域实现国产替代或技术突破并非易事。庞功会指出，AI眼镜Wi-Fi芯片的研发主要有以下四大技术难点：一是射频设计难：双频信号易相互干扰，对噪声、信号精度控制要求极高；二是低功耗挑战：需实现微安级低功耗，电源与电路架构设计挑战突出；三是协议复杂度高：需完整适配 Wi-Fi6特性，动态功耗调度算法开发门槛高；四是高集成设计难：可穿戴空间、散热受限，高集成叠加先进工艺，落地难度大。

国内企业正在加速破解AI眼镜Wi-Fi芯片的技术研发难点。物奇微在第十六届松山湖中国IC创新高峰论坛”上向业界公布了公司的进展，并介绍了WQ9002超低功耗双频Wi-Fi 6芯片。

物奇微是中国大陆唯一可量产Wi-Fi 6 AP芯片的企业，根据介绍，WQ9002采用双频Wi-Fi 6架构，支持2.4GHz与5GHz双频并发，兼容802.11ax协议，峰值速率达200Mbps，采用6mm×6mm QFN小型化封装。

功耗管理：感知、AI芯片、电源等全链路的“省电经济学”

AI眼镜整机功耗由主控、Wi-Fi、蓝牙、摄像头、传感器等模块叠加构成，每一个模块功耗的动态变化都直接影响着续航和体验，关键模块功耗负载过重对整机影响尤为显著。

为了实现“全天候在线”，产业链正在从感知、计算、显示到连接的全链路进行功耗优化：上述提到的WQ9002保活功耗（DTIM10模式）仅为40μA，传输功耗较市场同类产品领先30%—40%。在20兆带宽下，其功耗不到高通新一代同类芯片的一半，有望将AI眼镜的单次续航大幅延长至14小时以上。

感知端方面，作为智能眼镜的“神经末梢”，磁性传感器负责识别镜腿折叠、入盒休眠等关键状态，是系统进入低功耗模式的“守门人”。如果这个“守门人”自身功耗过高，或者体积过大挤占了宝贵的电池空间，那么整个系统的能效优化就无从谈起。

针对这一痛点，昆泰芯微电子推出了专为常驻感知设计的KTM1305 TMR磁传感器芯片。武建峰指出， TMR（隧道磁电阻）技术的出现，完美契合了AI眼镜对“高灵敏度+低功耗+小体积”的苛刻要求。

TMR传感器基于量子隧穿效应，其结构由自由层、隧穿势垒层和钉扎层垂直堆叠而成。这种独特的物理结构赋予了它极高的电阻变化率，使其在保持极高灵敏度的同时，能够轻松实现纳安级的超低功耗。相比霍尔效应，TMR在同等功耗下拥有更高的信噪比，这意味着可以使用更小的磁铁，从而显著减轻配重。

昆泰芯KTM1305最引人注目的参数是其惊人的低功耗表现。在1.2V的工作电压下，其平均工作电流仅为48nA。这是一个什么概念？对于依靠微小纽扣电池或细长条形电池供电的AI眼镜来说，这意味着传感器本身几乎不消耗电量。

在AI芯片方面：安凯微 AI 眼镜 SoC 第四代产品“孔明”采用4核异构计算架构，让不同任务交给不同核心，同时平衡功耗与性能。动态电压频率调整(DVFS)，多电源域智能调度，Always-on或 μA 级待机。

该方案最大的亮点在于其卓越的能效表现。在1200 万像素（12MP）单次拍照场景下，功耗仅为 0.08mAh，实现了高达 62% 的省电降幅；而在 1080P@30fps 的录像模式下，60 秒耗电量控制在 3.65mAh，同样带来了 18% 的功耗降低。

在电源管理方面：锂电池保护IC连接电池和主板，它是电池的安全守门人。与传统智能手机不同，AI眼镜对电池系统的容忍度极低，首先是续航时长是用户最敏感的痛点，而眼镜内部空间极其有限，难以容纳大容量电芯；其次，温升散热管理；最后，轻量化和紧凑空间要求微型化PCM保护板或小尺寸锂电池保护IC移到主板。

目前的锂电保护IC主要存在三种主流技术方案，第一种是单晶圆集成方案。该方案将控制电路和MOSFET设计在同一颗Die上，再进行封装，适合电池容量在500mAh以下的简单可穿戴设备，封装后芯片的尺寸最小，尤其适用于空间尺寸受限的应用。

第二种是双晶圆合封方案。它将控制IC与MOSFET分开流片，再合封到同一封装内，平衡了面积与性能，电流能力提升至2A-6A，适用于300-800mAh的数码配件。然而，随着封装尺寸压缩至2×2mm甚至更小，合封工艺面临巨大的技术挑战，良率与成本控制难度显著增加，只适用于部分可穿戴设备电池。

第三种是分立方案，即控制IC和MOSFET作为两颗独立器件存在。通流能力大，耐压高，但尺寸偏大，常见于手机，平板等大容量电池应用。

针对AI智能眼镜应用，赛微微电选择单晶圆集成MOS的技术方案，可在毫米级空间中，灵活布局最小尺寸的保护芯片，同时兼顾导通电阻，保护电流等关键电性能参数。

赛微微电的CW1312高精度集成MOS单节锂电保护芯片，其Active工作电流仅为0.7µA，休眠电流更是低至20nA。功耗比前代CW1011降低了75%。同时，其导通内阻（Rds）降至42mΩ，比前代降低22%。

小结

2026年的AI眼镜产业，正处于从“笨重的科技玩具”向“隐形的智能伙伴”进化的关键节点。物奇微、赛微微电、昆泰芯、大普通信、思特威上游芯片厂商通过在功耗、连接、感知层面的持续微创新，正在为终端厂商提供打破物理限制的“技术弹药”。未来，随着端侧多模态大模型的进一步压缩与优化，AI眼镜将真正实现一体式的“空间计算”。

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