电子发烧友网报道(文/黄晶晶)当前AI眼镜的方案主要是三类,首先是单颗SoC的方案,例如高通AR1 Gen1、紫光展锐W517等,系统级SoC集成度高性能强,但功耗和成本也相对较高。第二类是MCU级SoC+ISP方案,需外接ISP芯片用于影像功能,例如恒玄 2800 + 研极微 ISP 芯片,第三类是SoC+MCU方案,既满足高性能计算又管理电源,降低功耗。例如此前传闻小米AI智能眼镜采用高通AR1+恒玄2700的方案。
虽然高通的AR1 Gen1芯片率先出圈,已经应用于Meta Ray-Ban智能眼镜,该爆品实现了200万的出货量,但是朝着功能调优、低功耗、更优的成本等设计思路,不少芯片厂商都推出了双芯片的方案。当前,AI眼镜的出货还未正式爆发,芯片方案也有待进一步成熟。
该芯片组支持多种传感器的融合,如惯性测量单元(IMU)、深度摄像头和环境光传感器等。通过这些传感器的协同工作,AR1能够实时监测用户的空间位置和环境特征,提高AR应用的精度和用户体验。
第一代骁龙 AR1 平台重点强调了拍摄的特性。它搭载了 14-bit 双 ISP,可以支持高达 1200 万像素的照片拍摄和 600 万像素的视频拍摄;并且它还吸收了手机端的诸多拍摄特性,可自动曝光、自动人脸检测、计算 HDR 和人像模式等。
第一代骁龙 AR1 平台还是一款可扩展的平台,它能支持不同形态的智能眼镜,厂商可以根据自己的需求进行组合和配置,比如选择是否需要 3DoF 三自由度传感器、彩色显示或者更丰富视效等等。
此外,第一代骁龙 AR1 平台也搭载了面向 XR 的高通 FastConnect 软件套件,也能支持 Wi-Fi 7 无线网络,并且能支持蓝牙 5.2与5.3,实现更顺畅稳定的连接。
目前,Meta Ray-Ban智能眼镜、雷鸟X2 Lite均搭载高通AR1 Gen1。
W517 的 AI 性能相比同档竞品提升了 4 倍,结合展锐 AI 防抖技术,可修复拍摄过程中因抖动引起的画面帧间质量受损。同时自适应不同应用场景的滤波强度(步行、骑车、爬山等),提供稳定高质量的录制作品。
W517采用全新双 ISP 设计,双摄可同时工作,在视频通话过程中,可同时看到通话对象和周边环境,结合 AI 人脸识别技术,使身份验证和移动支付更加便捷。
W517 采用展锐 AI 单麦智能降噪技术,可消除回声,结合 ANC 和 ENC、DSP 降噪技术,无需新增硬件面积及成本,进一步提升通话质量,为用户带来身临其境的体验。
W517 内置展锐第二代 4G LTE 多模调制解调器,支持 LTE Cat4 全网通以及 4G+Wi-Fi 高清视频通话。
闪极AI眼镜拍拍镜、INMO Go2采用展锐W517。INMO GO2是全球唯一支持离线翻译的智能眼镜,能够在无网络环境下依旧提供精准、流畅的翻译体验。INMO GO2 依托紫光展锐W517的强大性能和影目科技独创的算法,始终能够提供持续、稳定的翻译支持。
据知情人士称,字节跳动在研的某款 AI 智能眼镜正在考虑采用恒玄 2800 + 研极微 ISP 芯片方案。
恒玄科技此前透露,该公司芯片已在魅族等智能眼镜产品中应用发布,同时有一些客户项目正在导入阶段。
此外,Looktech AI 智能眼镜采用了恒玄 2800 + 星宸SSC309QL芯片方案。
搭载自研 ISP4.0 引擎,支持 12M 双通道拍摄、4K@30fps 视频编码,集成 3A(自动对焦 / 曝光 / 白平衡)、HDR/WDR 技术,动态范围提升 40%。强光抑制不溢光、暗光噪点可控、EIS 防抖加持,街景、运动、低光拍摄均清晰流畅。
通过模块化电源管理,采用动态调压 + 软硬协同架构,2M 录像功耗仅 300mW,整机功耗 600mW,较竞品下降 50%。30mW 超低功耗支持 AI 事件检测,搭配 150mAh 电池可实现 15 小时连续使用。
具备 1.5TOPS 算力,可在本地运行分类、识别模型,支持阅读辅助、动作捕捉、场景互动等 AI 功能,响应延迟低于 50ms。能无缝对接大模型生态,为 AR 交互、运动记录、专业场景提供高效算力支持。
内置最大 1T 算力的 NPU,能够支持复杂的 AI 算法和深度学习应用,为 AI 眼镜提供强大的边缘计算能力,可实现人脸识别、物体检测、场景理解等多种智能功能。
搭载了自研的新一代 AI ISP 智慧图像处理引擎全志智影。通过海量数据训练和 SoC 平台模型深度优化,能够在复杂低照度场景下提升成像效果,实现黑光全彩,同时为 AI 检测处理提供更优质的输入,提升检测识别率。
采用RV1106B的AI智能眼镜支持录制最高 500万 30FPS视频,拍照达1200万,集成多帧降噪、HDR拍摄、EIS电子防抖、暗光增强等技术,全方位提升影像品质。2M视频功耗250mw,待机功耗低至2mw。
影目科技的 INMO GO 眼镜产品采用了炬芯科技的 ATS3085 芯片。该眼镜重量仅有52克,兼容近视及墨镜形式,拥有长达 7 小时的续航,可满足全天候佩戴,可实现随身 AI 助理功能,如消息提醒、导航、翻译等,深入到生活工作的各个细分场景。
RTL8773D是一款专为音频设备设计的高效蓝牙SoC解决方案,结合AI技术与先进音频功能,为用户提供卓越的聆听体验。其核心功能包括AI噪音抑制、AI环境分类以及AI辅助波束成形,能够根据不同场景智能调整声音处理,提供更清晰的语音与音效。该方案采用Bluetooth 5.3技术(legacy + LE audio + BLE),内建Cortex-M4处理器,专为神经网络应用设计,拥有2.56 GOPS运算能力,并配备4.3MB RAM。其低功耗混合式自适应ANC(主动降噪)技术以及Class AB+D音频放大器可实现高效能与低能耗平衡。
采用两颗芯片的方案,能够更好的控制功耗水平。例如对于音频、蓝牙通信等日常功能,可只开启RTL8773D芯片工作,RTL8735B芯片处于断电状态,后者负责拍照、WIFI无线传输等功能,在需要使用时才开启,从而实现较长时间的续航。
STM32N6还将ISP创新性地集成到MCU中,可大幅简化计算机视觉用例,显著降低CPU在多任务场景中的工作负载,可应对MCU上计算机视觉的大部分挑战,为AR眼镜的更多视觉应用保驾护航。
而ST提供的边缘AI开发套件(ST Edge AI Suite)可在产品开发的每个阶段为设计人员提供相应的解决方案,快速将先进算法部署到产品中,缩短产品开发周期。
莫界科技最新一代带有摄像头的超轻量级AR眼镜采用STM32N6作为主控芯片。
富瀚微依托多年ISP技术积累和AI_ISP技术助力,提供超清晰拍照和录像效果。AI_ISP暗光效果优异,解决目前主流智能眼镜产品在暗光下拍摄效果不佳的问题。全新的MC6350专门为智能眼镜产品优化了封装和应用。目前,富瀚微正在与国内外主要的智能眼镜和智能硬件制造商接洽合作,基于MC6350开发智能硬件产品。
小结:
目前一些ISP技术厂商正在积极切入AI眼镜这一赛道,例如星宸、富瀚微、研极微等,应该说针对AI眼镜的ISP优化有一定的挑战,现在ISP参与厂商较多,尚未形成主流格局。另外,高性能SoC加MCU的方案也有待演进。类似高通AR1+恒玄2700的方案会否成为主流选择之一呢。除了单颗处理器的方案之外,出于功耗、性能表现等因素考虑,AI眼镜或将期待双芯片方案的成熟。
虽然高通的AR1 Gen1芯片率先出圈,已经应用于Meta Ray-Ban智能眼镜,该爆品实现了200万的出货量,但是朝着功能调优、低功耗、更优的成本等设计思路,不少芯片厂商都推出了双芯片的方案。当前,AI眼镜的出货还未正式爆发,芯片方案也有待进一步成熟。
高通AR1 Gen1
高通AR1 Gen1是高通于2023年9月推出的首款专为轻量级AI/AR智能眼镜设计的专用处理器平台。高通AR1 Gen1采用6nm制程,具有高集成度和低功耗的特点。其核心由多核处理器构成,包括高效的中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU),支持复杂的计算任务和实时图像处理。集成第三代Hexagon NPU,支持视觉搜索、实时翻译、定向音频采集等功能。单眼支持最高1280×1280全彩显示,双目分辨率适配轻量化AR眼镜需求。该芯片组支持多种传感器的融合,如惯性测量单元(IMU)、深度摄像头和环境光传感器等。通过这些传感器的协同工作,AR1能够实时监测用户的空间位置和环境特征,提高AR应用的精度和用户体验。
第一代骁龙 AR1 平台重点强调了拍摄的特性。它搭载了 14-bit 双 ISP,可以支持高达 1200 万像素的照片拍摄和 600 万像素的视频拍摄;并且它还吸收了手机端的诸多拍摄特性,可自动曝光、自动人脸检测、计算 HDR 和人像模式等。
第一代骁龙 AR1 平台还是一款可扩展的平台,它能支持不同形态的智能眼镜,厂商可以根据自己的需求进行组合和配置,比如选择是否需要 3DoF 三自由度传感器、彩色显示或者更丰富视效等等。
此外,第一代骁龙 AR1 平台也搭载了面向 XR 的高通 FastConnect 软件套件,也能支持 Wi-Fi 7 无线网络,并且能支持蓝牙 5.2与5.3,实现更顺畅稳定的连接。
目前,Meta Ray-Ban智能眼镜、雷鸟X2 Lite均搭载高通AR1 Gen1。
紫光展锐W517
紫光展锐W517由四核处理器组成,1*A75@2.0GHz3*A55@ 1.8GHz,采用先进的 12nm 制程工艺。W517 采用超高集成 3D SiP 技术,以及更节省空间的高阶 ePoP 封装,布板面积比上一代春藤 8521E小40%,比竞品小 40mm2,为可穿戴终端的设计空间带来更大的自由度。W517 的 AI 性能相比同档竞品提升了 4 倍,结合展锐 AI 防抖技术,可修复拍摄过程中因抖动引起的画面帧间质量受损。同时自适应不同应用场景的滤波强度(步行、骑车、爬山等),提供稳定高质量的录制作品。
W517采用全新双 ISP 设计,双摄可同时工作,在视频通话过程中,可同时看到通话对象和周边环境,结合 AI 人脸识别技术,使身份验证和移动支付更加便捷。
W517 采用展锐 AI 单麦智能降噪技术,可消除回声,结合 ANC 和 ENC、DSP 降噪技术,无需新增硬件面积及成本,进一步提升通话质量,为用户带来身临其境的体验。
W517 内置展锐第二代 4G LTE 多模调制解调器,支持 LTE Cat4 全网通以及 4G+Wi-Fi 高清视频通话。
闪极AI眼镜拍拍镜、INMO Go2采用展锐W517。INMO GO2是全球唯一支持离线翻译的智能眼镜,能够在无网络环境下依旧提供精准、流畅的翻译体验。INMO GO2 依托紫光展锐W517的强大性能和影目科技独创的算法,始终能够提供持续、稳定的翻译支持。
恒玄2800
恒玄2800采用系统级 SoC 解决方案,6nm 工艺,集成多核 CPU/GPU、NPU、低功耗 Wi - Fi 和蓝牙模块,为 AI 眼镜提供高性能计算和连接能力。但为满足 AI 智能眼镜拍摄功能需求,需搭配外挂 ISP 芯片。据知情人士称,字节跳动在研的某款 AI 智能眼镜正在考虑采用恒玄 2800 + 研极微 ISP 芯片方案。
恒玄科技此前透露,该公司芯片已在魅族等智能眼镜产品中应用发布,同时有一些客户项目正在导入阶段。
此外,Looktech AI 智能眼镜采用了恒玄 2800 + 星宸SSC309QL芯片方案。
星宸科技 SSC309QL
星宸科技SSC309QL采用 Chiplet 封装技术,内置 LPDDR4x,面积较外挂 DDR 方案减少 24%,芯片宽度压缩 20%。采用非标长条设计适配眼镜框架,与 eMMC 背靠背贴片设计,提升良率与成本效率,降低整机生产复杂度。搭载自研 ISP4.0 引擎,支持 12M 双通道拍摄、4K@30fps 视频编码,集成 3A(自动对焦 / 曝光 / 白平衡)、HDR/WDR 技术,动态范围提升 40%。强光抑制不溢光、暗光噪点可控、EIS 防抖加持,街景、运动、低光拍摄均清晰流畅。
通过模块化电源管理,采用动态调压 + 软硬协同架构,2M 录像功耗仅 300mW,整机功耗 600mW,较竞品下降 50%。30mW 超低功耗支持 AI 事件检测,搭配 150mAh 电池可实现 15 小时连续使用。
具备 1.5TOPS 算力,可在本地运行分类、识别模型,支持阅读辅助、动作捕捉、场景互动等 AI 功能,响应延迟低于 50ms。能无缝对接大模型生态,为 AR 交互、运动记录、专业场景提供高效算力支持。
全志V85X
全志科技 V85X 系列芯片方案,采用三核异构设计,集成ARM Cortex - A7 和 RISC - V E907 双 CPU。Cortex - A7 处理器提供高性能的应用处理能力,RISC - V E907 作为辅助核心,专注于低功耗和特定任务处理,能很好地平衡性能和功耗。内置最大 1T 算力的 NPU,能够支持复杂的 AI 算法和深度学习应用,为 AI 眼镜提供强大的边缘计算能力,可实现人脸识别、物体检测、场景理解等多种智能功能。
搭载了自研的新一代 AI ISP 智慧图像处理引擎全志智影。通过海量数据训练和 SoC 平台模型深度优化,能够在复杂低照度场景下提升成像效果,实现黑光全彩,同时为 AI 检测处理提供更优质的输入,提升检测识别率。
瑞芯微RV1106B
RV1106B是一款高度集成的机器视觉处理器SoC,尤其适用于与人工智能相关的应用。它基于单核ARM Cortex-A7 32位核心,集成了NEON和FPU。内置的NPU支持INT8操作。此外,凭借其强大的兼容性,基于TensorFlow/MXNet/PyTorch/Cafe等一系列框架的网络模型可以轻松转换。采用RV1106B的AI智能眼镜支持录制最高 500万 30FPS视频,拍照达1200万,集成多帧降噪、HDR拍摄、EIS电子防抖、暗光增强等技术,全方位提升影像品质。2M视频功耗250mw,待机功耗低至2mw。
炬芯科技ATS3085
炬芯科技ATS3085 采用高性能的 MCU+DSP 双核异构架构,具备高集成度、高帧率、低功耗等特性。能在低功耗的情况下为 AI 眼镜提供稳定的运算支持,保证设备的长时间运行。单颗芯片可实现驱动显示屏、运行运动健康算法、蓝牙通话等功能。影目科技的 INMO GO 眼镜产品采用了炬芯科技的 ATS3085 芯片。该眼镜重量仅有52克,兼容近视及墨镜形式,拥有长达 7 小时的续航,可满足全天候佩戴,可实现随身 AI 助理功能,如消息提醒、导航、翻译等,深入到生活工作的各个细分场景。
瑞昱RTL8735B+RTL8773D
RTL8735B是一款32位Arm v8M架构的处理器,最高主频可达500MHz。它集成了多种外设接口,包括WiFi、BLE、GPIO、I2C、UART、SPI、PWM和ADC。RTL8735B还具备音频编解码器、视频编解码器和内置神经网络处理单元(NPU),支持AIoT应用。RTL8773D是一款专为音频设备设计的高效蓝牙SoC解决方案,结合AI技术与先进音频功能,为用户提供卓越的聆听体验。其核心功能包括AI噪音抑制、AI环境分类以及AI辅助波束成形,能够根据不同场景智能调整声音处理,提供更清晰的语音与音效。该方案采用Bluetooth 5.3技术(legacy + LE audio + BLE),内建Cortex-M4处理器,专为神经网络应用设计,拥有2.56 GOPS运算能力,并配备4.3MB RAM。其低功耗混合式自适应ANC(主动降噪)技术以及Class AB+D音频放大器可实现高效能与低能耗平衡。
采用两颗芯片的方案,能够更好的控制功耗水平。例如对于音频、蓝牙通信等日常功能,可只开启RTL8773D芯片工作,RTL8735B芯片处于断电状态,后者负责拍照、WIFI无线传输等功能,在需要使用时才开启,从而实现较长时间的续航。
STM32N6MCU
STM32N6作为ST首款MCU+NPU架构的开山之作,算力强劲,处理能力高达600GOPS,为拓宽AR+AI的应用范围提供了硬件支撑;在运行AI模型时,不需要任何散热装置。STM32N6不仅从硬件性能维度,令AR眼镜的算力、续航与用户舒适佩戴实现完美均衡;还以更小的芯片体积、更低的功耗,在一定程度上缓解了AR眼镜续航和重量的冲突。STM32N6还将ISP创新性地集成到MCU中,可大幅简化计算机视觉用例,显著降低CPU在多任务场景中的工作负载,可应对MCU上计算机视觉的大部分挑战,为AR眼镜的更多视觉应用保驾护航。
而ST提供的边缘AI开发套件(ST Edge AI Suite)可在产品开发的每个阶段为设计人员提供相应的解决方案,快速将先进算法部署到产品中,缩短产品开发周期。
莫界科技最新一代带有摄像头的超轻量级AR眼镜采用STM32N6作为主控芯片。
富瀚微MC6350
MC6350采用12nm低功耗工艺,大幅度降低芯片功耗。典型场景视频拍摄功耗仅为市场主力智能眼镜芯片的1/4。针对智能眼镜产品需求,MC6350设计了超小芯片尺寸:8*8mm,比目前主流智能眼镜芯片尺寸都要更小,并且集成了256MB DDR,进一步缩减产品BOM。富瀚微依托多年ISP技术积累和AI_ISP技术助力,提供超清晰拍照和录像效果。AI_ISP暗光效果优异,解决目前主流智能眼镜产品在暗光下拍摄效果不佳的问题。全新的MC6350专门为智能眼镜产品优化了封装和应用。目前,富瀚微正在与国内外主要的智能眼镜和智能硬件制造商接洽合作,基于MC6350开发智能硬件产品。
小结:
目前一些ISP技术厂商正在积极切入AI眼镜这一赛道,例如星宸、富瀚微、研极微等,应该说针对AI眼镜的ISP优化有一定的挑战,现在ISP参与厂商较多,尚未形成主流格局。另外,高性能SoC加MCU的方案也有待演进。类似高通AR1+恒玄2700的方案会否成为主流选择之一呢。除了单颗处理器的方案之外,出于功耗、性能表现等因素考虑,AI眼镜或将期待双芯片方案的成熟。
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