报告目录

一、核心摘要：三分钟读懂芯片战场全貌

二、市场容量：从152万到14亿副的十年狂飙

三、产业链全景：芯片在AI眼镜中的C位

四、技术方案迭代：四条路线演进图谱

五、SoC主控芯片深度解析

5.1 国际巨头：高通统治与联发科追赶

5.2 国产阵营：恒玄、展锐、物奇等十二路诸侯

5.3 主流芯片方案横向对比

六、存储芯片：被低估的记忆中枢

七、成本解构：芯片如何吃掉一半BOM

八、竞争格局：优劣性与领先性分析

九、风口与商业价值：为什么是芯片金矿

十、未来趋势与投资地图

附录：芯片参数对照表

一、核心摘要：三分钟读懂芯片战场全貌

核心结论：AI眼镜芯片市场正处于「从0到1」的爆发前夜。SoC主控芯片占整机BOM成本30%-52%，存储芯片占6%-7%，两者合计最高可达47%。芯片选型直接决定产品定位、功能边界与毛利率空间。

市场规模：2024年全球AI眼镜销量152万副，2025年预计350-550万副，2029年预计6000万副，2030年有望突破8000万副，六年复合增长率97.4%。

技术路线：当前行业形成四条清晰演进路线——①蓝牙音频SoC → ②+外接ISP → ③专用SoC → ④双SoC（高性能+低功耗协处理器），高端产品已全面转向双芯片架构。

竞争格局：高通AR1 Gen1（4nm）统治高端，但国产芯片崛起迅猛。恒玄BES2800（6nm）已导入小米、阿里夸克、理想等头部品牌；全志V821以极致性价比实现百万级出货。

成本真相：以RayBan Meta为例，BOM约163美元，芯片类成本达85.6美元（52%），其中仅高通AR1 SoC就占55美元（33.5%）。芯片是AI眼镜最大的单一成本项。

存储革命：佰维存储、兆易创新、金士顿等供应ePoP/eMMC/NOR Flash/SD NAND。AI眼镜需实时处理高清视频与多模态数据，存储容量从4GB向32GB+跃升。

风口判断：2025-2027年是芯片厂商卡位关键窗口。恒玄科技投入1.5亿元研发智能眼镜专用SoC（超过其2022年全年净利润），瑞芯微、全志、安凯微等十余家国产厂商密集入局。

【数据速览】

二、市场容量：从152万到14亿副的十年狂飙

AI眼镜市场正在经历一场堪比智能手机早期的爆发式增长。根据多家权威机构数据，我们梳理出以下增长轨迹：

京东平台数据显示，2025年上半年智能眼镜成交额同比增长超10倍，入驻品牌数量增长约3倍，平均不到9天就有一款新品上市。这种密集的产品迭代节奏，反映出产业链成熟度正在快速提升。

中国市场增速全球领先：2025年Q2中国出货量66.4万台，同比增长145.5%，增速远超全球平均（54.9%）。Meta占全球75.7%份额，但中国厂商已包揽全球前五中的四席。

图1：全球AI眼镜出货量增长趋势（2024-2035）

关键洞察：2025-2027年是芯片厂商卡位关键窗口。六年CAGR 97.4%，远超智能手机（3-5%）和TWS耳机（15-20%）。

三、产业链全景：芯片在AI眼镜中的C位

AI眼镜的产业链上游包括芯片、光学模组、显示模组、声学模组、传感器模组、交互模组、电源、结构件、连接器、电池等。其中，芯片是绝对的「成本中心」和「技术高地」。

3.1 AI眼镜BOM成本结构（以不带显示模组为例）

以RayBan Meta（BOM约163美元）为例：芯片类成本（主控+存储+电源管理+射频等）合计约85.6美元，占比高达52%。其中仅高通AR1 Gen1 SoC就占55美元（33.5%）。

以小米AI眼镜（BOM约208美元）为例：采用高通AR1+恒玄BES2700双芯片方案，芯片成本合计超四成。

关键洞察：芯片成本占比随功能复杂度上升。入门级音频眼镜（全志V821方案）芯片占比<20%；中端AI眼镜（展锐W517）芯片占比25-30%；高端双芯片眼镜（高通+恒玄）芯片占比40-47%。芯片选型是产品定价的第一性原理。

图2：AI眼镜产业链全景与芯片成本分布

四、技术方案迭代：四条路线演进图谱

AI眼镜芯片方案经历了从「单一音频」到「双芯协同」的四代演进。每一次迭代都对应着功能边界的大幅扩展和成本结构的重新分配。

4.1 方案一：蓝牙音频SoC

【架构】CPU + DSP + BT模块 + Audio I/O | 典型芯片：恒玄BES2500YP、物奇WQ7036AX、中科蓝讯

优势：功耗极低（可支撑全天佩戴）、成本最低（芯片<5美元）、技术成熟、供应链稳定。

劣势：无本地AI算力（NPU/GPU），复杂功能需依赖云端；无图像处理能力，只能做基础语音交互和音乐播放。

适用：纯音频AI眼镜（如华为智能眼镜2、米家音频眼镜）、入门级产品、对续航要求极高的场景。

成本占比：约15-20%

4.2 方案二：蓝牙音频SoC + 外接ISP

【架构】在方案一基础上增加外接ISP（图像信号处理器）+ Camera Sensor | 典型芯片：恒玄BES2700+研极微ISP、展锐W517（集成ISP）

优势：新增拍照/录像功能，成本可控（芯片+ISP合计约8-15美元），功耗仍较低。

劣势：无本地NPU，图像识别/AI视觉仍依赖云端；ISP外接增加PCB面积和布线复杂度。

适用：带摄像头但AI功能以云端为主的智能眼镜（如闪极拍拍镜、部分影目产品）。

成本占比：约20-25%

4.3 方案三：专用SoC（全集成）

【架构】CPU + GPU + NPU + ISP + WiFi/BT + 存储控制 | 典型芯片：高通AR1 Gen1（4nm）、瑞芯微RK3588、全志V881

优势：本地运行AR/AI/计算机视觉任务，支持AI渲染、推理、图像处理；端云协同，减少对网络依赖；性能最强。

劣势：功耗高（续航通常<4小时）、成本最高（高通AR1约55美元）、发热量大、对散热设计要求高。

适用：高端AI眼镜（Meta RayBan、雷鸟V3、Rokid Glasses）、需要强AI算力的场景。

成本占比：约30-35%

4.4 方案四：双SoC（高性能+低功耗协处理器）

【架构】高性能SoC（CPU/GPU/NPU/ISP）+ 低功耗MCU（基础音频/传感器监控）| 典型芯片：高通AR1+恒玄BES2700/2800、联发科+恒玄

优势：兼顾性能与续航——协处理器持续监控传感器，检测到关键词后唤醒主芯片；待机功耗极低，使用体验接近「全天候」。

劣势：成本最高（双芯片+双电池设计）、PCB设计复杂、软件调度难度大（双系统间无缝协作）。

适用：2025-2026年旗舰产品标配（小米AI眼镜、阿里夸克AI眼镜、理想Livis）。

成本占比：约35-40%

趋势判断：恒玄科技副总裁高亢、炬芯科技张天益均认为，未来两年内「ISP+MCU」综合来看是更优选方案，能提供更多想象空间和落地场景；但高端产品将长期采用双SoC架构以追求极致体验。

图3：AI眼镜SoC芯片方案四代演进路线

五、SoC主控芯片深度解析

SoC（System-on-Chip）是AI眼镜的「大脑」，将CPU、GPU、NPU、ISP、无线连接等多种功能模块集成到单一芯片上。与PC端CPU不同，SoC在小型化、低功耗前提下提供视觉处理和AI推理能力，直接决定产品的交互体验和续航表现。

5.1 国际巨头：高通统治与联发科追赶

【高通 Qualcomm】

高通是AI眼镜SoC领域当之无愧的王者。其骁龙AR1 Gen1采用4nm工艺，集成CPU/GPU/NPU/ISP/WiFi/BT等全套功能，是Meta RayBan、雷鸟V3、Rokid Glasses等主流产品的首选。

骁龙AR1 Gen1：4nm制程，成本约55美元，占整机BOM 33.5%。支持AI视觉、语音助手、实时翻译等功能。

骁龙AR1 Gen2（预计2025下半年）：制程从4nm升级至3nm，能效比进一步提升，预计将成为2026年旗舰标配。

生态壁垒：高通通过S7/S7pro、第三代S5等音频平台构建完整生态，与安卓手机厂商合作紧密，客户迁移成本高。

【联发科 MediaTek】

联发科以天玑系列在手机芯片市场与高通分庭抗礼，但在AI眼镜领域布局相对较晚。其策略是通过与恒玄等厂商组成「双芯片联盟」切入市场，同时在低功耗蓝牙SoC领域持续投入。

形意智能AI眼镜采用了MTK芯片处理视频+恒玄BES2700处理音频+专用语音芯片的三芯片方案，展示了联发科在视觉处理上的技术实力。

5.2 国产阵营：十二路诸侯的突围之路

国产SoC芯片厂商正经历从「TWS耳机/智能手表」向「AI眼镜」的跨界迁移。凭借低功耗设计、性价比优势和本土化服务，国产芯片已在入门级和中端市场建立稳固阵地。

国产替代加速：华兴证券研报显示，部分国产AI眼镜超九成核心零部件来自中国供应商。恒玄科技2024年营收32.63亿元（+49.94%），净利润4.60亿元（+272.47%），智能穿戴业务占比超40%。

5.3 主流芯片方案横向对比

图4：主流SoC芯片「性能-成本-功耗」三维竞争格局

六、存储芯片：被低估的记忆中枢

如果说SoC是AI眼镜的「大脑」，存储芯片就是「记忆中枢」。AI眼镜需实时处理高清视频、多模态传感器数据及预训练AI模型，对存储的容量、速度、体积和可靠性都提出了严苛要求。

6.1 存储需求跃升：从4GB到32GB+

早期AI音频眼镜仅需4-8GB存储用于固件和音频缓存。随着AI功能丰富化，存储需求急剧增长：

• 系统固件：1-2GB（Android/RTOS系统）

• AI模型：1-4GB（轻量化LLM、视觉模型、语音模型）

• 本地缓存：2-8GB（拍摄照片/视频的临时存储）

• 用户数据：2-16GB（APP、音乐、离线地图等）

合计需求：旗舰产品已达32GB，部分产品配备64GB+云存储

6.2 四大存储方案解析

【ePoP（嵌入式封装存储）】

将DRAM+NAND+控制器封装在一起，体积最小（<100mm²），是AI眼镜首选。代表：佰维BWCK1EZC（RayBan Meta）、金士顿ePoP（小米AI眼镜）。占BOM约6-7%。

体积极小 | 容量受限（通常<32GB）、成本较高

【eMMC（嵌入式多媒体卡）】

技术成熟、成本低，适合中端产品。代表：佰维32GB eMMC（理想Livis）。占BOM约3-5%。

性价比高 | 速度较慢（HS400级别）、功耗略高

【NOR Flash】

用于固件存储和快速启动，容量小（128MB-1GB）但读取速度极快。代表：兆易创新NOR Flash（多家产品）。占BOM约1-2%。

读取快、可靠性高 | 容量小、写入慢、单价高

【SD NAND】

新型微型存储方案，6.6×8mm封装实现最高32Gb（4GB）存储。代表：MK米客方德MKDV32GCL-STPA。待机功耗配合动态电源管理可延长续航30%。

超小体积、工业级可靠性 | 容量上限低、生态较新

6.3 存储芯片供应格局

存储芯片涨价风险：2026年Q1，12GB LPDDR5X内存成本从200元涨至近600元，1TB闪存从200多元涨至近700元。AI服务器抢占70%以上先进存储产能，导致手机/可穿戴存储价格大幅上涨。虽然AI眼镜存储容量较小，但如果行业向64GB+发展，存储成本压力将显著增加。

七、成本解构：芯片如何吃掉一半BOM

理解芯片在AI眼镜中的价值，必须深入拆解BOM（物料清单）。我们选取三款典型产品进行成本透视：

7.1 RayBan Meta（不带显示，高端AI眼镜）

BOM总成本：约163美元 | 芯片类合计：85.6美元（52.4%）

7.2 小米AI眼镜（双芯片，旗舰配置）

BOM总成本：约208美元 | 芯片类合计：超40% | 双芯片方案：高通AR1 Gen1（主控）+ 恒玄BES2700H（协处理）+ 金士顿ePoP存储

特点：电致变色镜片、4GB RAM+32GB ROM、WiFi6+蓝牙5.4、索尼IMX681摄像头、2K视频拍摄。国产供应商占比63.63%，海外占比36.37%。

7.3 理想Livis（车载生态AI眼镜）

BOM结构：主控恒玄BES2800BP（6nm，集成NPU+WiFi6+BT5.4）+ 研极微SA62105X2 ISP（影像处理）+ 佰维32GB eMMC + 兆易创新NOR Flash + 圣邦微电源管理。

特点：深度车控互联、六轴IMU视频防抖、32GB本地存储、多颗传感器协同。

成本洞察：芯片成本占比与产品定位正相关。入门级音频眼镜（全志V821方案）芯片占比<20%；中端AI眼镜（展锐W517）芯片占比25-30%；高端双芯片眼镜（高通+恒玄）芯片占比40-47%。芯片选型是产品定价的第一性原理。

图5：三款典型AI眼镜BOM成本结构与芯片占比对比

八、竞争格局：优劣性与领先性分析

AI眼镜芯片市场正处于「百舸争流」的竞争格局。我们从技术领先性、生态绑定度、成本竞争力三个维度进行评价：

8.1 技术领先性矩阵

8.2 生态绑定度评价

【高通】生态壁垒最高。与Meta、小米、OPPO等头部品牌深度绑定，AR1 Gen1已成为高端AI眼镜的「标准配置」。但缺点是过度冗余——单眼160万像素显示能力在AI眼镜上大多不需要，WiFi7在穿戴设备上尚未普及。

【恒玄科技】客户覆盖最广。从Meta（BES2700副芯）到小米（BES2700/BES2800双芯片）到阿里夸克（BES2800主芯）到理想（BES2800BP），恒玄已实现从「配角」到「主角」的跃迁。2024年智能手表/手环芯片出货超4000万颗，客户基础极其稳固。

【紫光展锐】性价比路线最清晰。W517是四年前的手表芯片「复用」，但凭借成熟的供应链和极低的价格，成为新兴品牌快速切入市场的首选。

【瑞芯微/全志】跨平台能力最强。从AR/VR到AI眼镜到智能平板，同一芯片平台可复用，降低研发摊销成本。

8.3 成本竞争力对比

关键权衡：SoC选型本质上是「性能-功耗-成本」的不可能三角。高通追求极致性能但牺牲续航和成本；恒玄在功耗与成本间找到最佳平衡点；全志牺牲性能换取极致性价比；瑞芯微以通用算力平台跨场景摊薄成本。未来没有「最优芯片」，只有「最适合产品定位」的芯片。

图6：主要芯片厂商技术领先性雷达图对比

九、风口与商业价值：为什么是芯片金矿

AI眼镜芯片赛道正从「小众配件」进化为「百亿级市场」。以下从多个维度论证其商业价值：

• 市场增速惊人：六年CAGR 97.4%，远超智能手机（3-5%）和TWS耳机（15-20%）。2025-2027年是芯片厂商卡位关键窗口，错过将失去先发优势。

• 芯片是最大成本项：SoC占BOM 30-35%，芯片类合计占40-52%。芯片降价10%，整机毛利率可提升3-5个百分点。对年出货量百万级的品牌而言，芯片议价能力直接决定盈亏。

• 国产替代空间巨大：当前高端市场被高通垄断，但国产芯片已在入门级和中端建立阵地。华兴证券数据显示部分国产AI眼镜超九成核心零部件来自中国供应商。随着恒玄BES2800、瑞芯微RK3588等芯片向高端渗透，国产替代率有望从30%提升至60%。

• 技术迭代红利期：从12nm→6nm→4nm→3nm的制程升级，每次迭代都带来20-30%的能效提升。2025-2026年正是6nm/4nm芯片放量期，提前布局的厂商将享受技术溢价。

• 生态锁定效应：AI眼镜芯片与算法、操作系统、云端大模型深度绑定。一旦芯片方案被品牌采纳，换芯成本极高（需重新适配AI模型、调试功耗、验证射频）。早期客户绑定意味着长期订单。

• 存储芯片增量：存储容量从4GB→32GB→64GB的跃升，叠加AI模型体积膨胀，存储芯片ASP（平均售价）持续提升。佰维存储等厂商已开发AI眼镜专用3D堆叠存储。

• 大模型免费策略：部分大模型创业公司向AI眼镜厂商提供大量免费使用额度，降低消费者门槛。这反过来刺激眼镜出货量增长，带动芯片需求。芯片厂商间接受益于大模型价格战。

投资回报案例：恒玄科技投入1.5亿元研发智能眼镜专用SoC（超过其2022年全年净利润1.2亿元）。2024年营收32.63亿元（+49.94%），净利润4.60亿元（+272.47%），智能穿戴业务占比超40%。这笔「豪赌」正在兑现。

十、未来趋势与投资地图

10.1 五大技术趋势

• 制程竞赛：3nm是下一个分水岭。高通AR1 Gen2预计升级3nm，国产厂商需在6nm/4nm站稳脚跟后向先进制程突破。

• 双芯片成为旗舰标配：「高性能SoC+低功耗MCU」的分工模式将延续，协处理器市场（恒玄、物奇、炬芯）迎来增量。

• 端侧AI算力爆发：从1 TOPS（恒玄BES2800）向10 TOPS+演进，支持更复杂的本地大模型推理，减少对云端依赖。

• 存算一体（CIM）探索：将存储和计算融合，解决「存储墙」瓶颈。兆易创新、佰维等厂商已在布局。

• RISC-V架构崛起：物奇已采用RISC-V+DSP架构，开源指令集可降低授权费，特别适合成本敏感的入门级产品。

10.2 投资机会地图

【第一梯队：已量产+头部客户绑定】

恒玄科技（BES2800已导入小米/阿里/理想，最确定的受益者）、高通（统治高端，但为美股/港股标的）、佰维存储（ePoP龙头，绑定Meta/小米）

【第二梯队：技术突破中，客户导入期】

瑞芯微（RK3588跨场景能力强）、全志科技（V821百万级出货验证）、紫光展锐（W517性价比之王）、兆易创新（NOR Flash刚需）

【第三梯队：专用芯片新势力，高风险高回报】

富瀚微（MC6350专用眼镜芯片）、安凯微（KM01W全栈方案）、星宸科技（视觉基因跨界）、六角形半导体（天相芯功耗降低40%）

【第四梯队：配套芯片隐形冠军】

圣邦微（电源管理）、韦尔股份/思特威（图像传感器）、歌尔股份（声学+代工）

风险提示：①技术路线分歧风险（蓝牙SoC vs 专用SoC vs 双SoC）；②存储涨价挤压利润；③高通降价打压国产厂商生存空间；④AI眼镜出货量不及预期（当前预测差异极大，从350万到550万副）；⑤苹果进场改变游戏规则（2026年底预计推出）。

图7：AI眼镜芯片市场规模预测与投资时间线（2024-2030）

附录：芯片参数对照表

— 报告全文完 —

数据来源：Wellsenn XR、IDC、艾瑞咨询、中金公司、国信证券、36氪、维深信息、各公司官网

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