8000字深度思考：AI眼镜的格局、困局、破局

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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AR1 Gen1； （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、Micro OLED、Micro LED等。其中前三类渐渐用的不多了；自发光的Micro OLED和Micro LED具有优势， 尤其Micro LED因高亮度有望成为未来AR主流显示屏 。在中国，Micro LED已经成熟，甚至出现产能过剩的情况；Micro LED可供选择的资源也变得多起来。

Micro LED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，OPPO Air Glass、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。

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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。

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