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芯原可穿戴专题技术研讨会成功举办

芯原VeriSilicon 来源:芯原VeriSilicon 2025-04-21 17:47 次阅读
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此前,4月16日下午,芯原以“智慧可穿戴:始终在线、超轻量、超低能耗”为主题的技术研讨会在上海浦东嘉里大酒店成功举办。会议聚焦AI技术与可穿戴设备的融合创新。来自Omdia、炬芯科技、万有引力、恒玄科技、数字光芯等产业链上下游的领先企业代表齐聚一堂,与芯原一同围绕AI可穿戴领域的前沿技术和未来发展趋势展开了深入探讨。约160位来自AI与可穿戴产业链的嘉宾和专业媒体线下出席,线上直播观看人数超过了28,000人。

芯原创始人、董事长兼总裁戴伟民为会议开幕致辞。他指出,本届研讨会是芯原“技术专题”系列的第二届,聚焦AI可穿戴,尤其是AI/AR眼镜等前沿应用。他表示,三年前芯原便开始布局相关技术,并持续关注隐私保护、加密安全等关键问题。随着大模型技术的演进,如DeepSeek等已实现从云端向PC甚至手机的迁移,未来有望进一步集成至眼镜这类轻量化终端设备,这对超轻量、超低能耗的硬件技术提出了更高要求。

01开幕演讲:可穿戴设备:赋予你更近的AI交互

戴伟进

芯原首席战略官、执行副总裁、IP事业部总经理

芯原首席战略官、执行副总裁、IP事业部总经理戴伟进在开幕演讲中指出,以AI眼镜为代表的可穿戴设备正逐步成为通向智能世界的重要入口。依托多模态传感、自然语言交互及端云协同计算,这类设备实现了实时响应与个性化服务,推动了人机交互方式的深刻变革。他表示,随着生成式AI的发展及AI模型向端侧“轻量化、小型化”演进,可穿戴设备的智能能力不断提升,成为承载多模态AI应用的理想载体,支持智能导航、图像识别、语音翻译、健康监测等丰富场景。在此趋势下,芯原基于其深厚的IP技术积累,推出了一系列面向可穿戴领域的Nano级IP,具备超低功耗、低延迟、小面积等特点,已在众多主流可穿戴SoC平台中得到广泛应用。

02从关键零组件看AI/AR眼镜市场腾飞

林麟

Omdia高级分析师

Omdia高级分析师林麟从主芯片、光波导、显示等关键零组件出发,深入剖析了AI/AR眼镜的发展路径。他表示,AI/AR技术的加速演进正在深刻改变人们的生活、学习和工作方式。作为AI/AR的重要载体,眼镜形态终端正受到产业链和资本的高度关注,并迅速迈入发展快车道。以Meta与Ray-Ban联合推出的智能眼镜为代表,市场已初步验证了这一产品形态的可行性。然而,当前AI/AR眼镜仍面临核心零组件成本高、供应链不完善等瓶颈,亟待行业协同突破,实现真正的规模化普及。

03芯原面向可穿戴应用的子系统解决方案

刘律宏

芯原解决方案架构工程师

芯原解决方案架构工程师刘律宏详细阐述了芯原在AI/AR眼镜应用中的紧耦合架构系统解决方案。他指出,随着AI/AR眼镜功能的日益复杂化,功耗、续航和重量等问题成为亟待突破的关键挑战。为此,芯原提出了一种基于“紧耦合系统架构”的创新方案,其通过优化IP集成和系统架构设计,克服传统SoC松散集成带来的局限,以实现高效的数据流和低延迟的连接。具体而言,芯原通过自研的低功耗、小面积的像素处理IP组合,结合FLEXA互联技术以及DECNano数据压缩技术等,有效解决了传统解决方案中带宽瓶颈与数据传输延迟的问题。此外,该架构不仅在硬件层面进行优化,还从系统功能、内存访问量、内存占用等多个维度进行深度优化,以确保AI/AR眼镜在实现丰富功能的同时,依然能够保持优异的性能与长效续航。

04分布式神经级联中的图像标记化

查凯南

芯原NPU IP研发副总裁

芯原NPU IP研发副总裁查凯南分享了标记化(Tokenization)技术及其在智能终端设备中的应用,以及为解决端侧设备算力限制的分布式神经级联方案。他特别介绍了芯原与谷歌深度合作的Open Se Cura端云协同框架,其提供了从标记化模型蒸馏、量化到跨设备通信协议的全套工具链,并通过RISC-V架构处理器与芯原VIP9X00系列神经网络处理器(NPU)IP实现算力协同。该方案已在AR眼镜到云端服务器的完整应用链路中得到验证,证明了分布式神经级联的可行性,为下一代分布式AI系统的规模化部署提供了重要技术参考和实践范例。

05“表”里如一,“镜”益求精——智能手表与眼镜趋势探讨

张天益

炬芯科技股份有限公司穿戴和感知事业部总经理

炬芯科技股份有限公司穿戴和感知事业部总经理张天益指出,2025年,智能手表与智能眼镜将加速技术融合,并拓展应用场景,共同推动可穿戴设备进入“无感智能”新时代。他表示,智能手表凭借健康监测功能的精准升级,结合生成式AI提供个性化健康建议,正逐渐成为全天候的健康管家。与此同时,智能眼镜迎来爆发式增长,集成语音控制、AR交互及拍摄功能,广泛应用于医疗、工业、教育等多个领域。这两大品类正在推动可穿戴设备向主动服务的方向转型,而隐私保护与用户体验仍是行业面临的主要挑战。未来,多模态交互、轻量化大模型与硬件能效优化将重塑人机交互边界,开启“智能生活入口”新纪元。

06AI驱动智能视觉:AR眼镜的未来之路

陈一敏

万有引力(宁波)电子科技有限公司联合创始人、芯片研发负责人

万有引力(宁波)电子科技有限公司联合创始人、芯片研发负责人陈一敏分享了公司在AI和XR眼镜领域的技术布局及成果。他指出,随着Meta Ray-Ban等产品在消费市场的热度上升,AR眼镜正从概念逐步走向现实。其核心价值在于感知环境信息并实现智能交互。要实现这一愿景,关键在于突破传统计算架构的局限,开发超低功耗的专用处理器。他表示,万有引力通过自研专用芯片实现了技术突破,其创新架构针对空间计算场景进行了深度优化。公司通过与芯原的战略合作,进一步提升了芯片性能并完善了开发生态,为下一代人机交互终端的产业化提供了关键技术支持。

07芯原AI眼镜芯片设计方案

郝鹏鹏

芯原片上系统高级设计总监

芯原片上系统高级设计总监郝鹏鹏系统阐述了芯原在AI眼镜领域的技术布局与创新方案。他指出,随着DeepSeek等端侧AI技术的突破,市场对AI眼镜的期待已经进入了“AI Plus”的新阶段。通过对行业现状的分析,郝鹏鹏总结了当前AI眼镜芯片方案存在的三大痛点,即高性能方案的功耗与成本问题、轻量级方案的AI能力不足,以及中间方案的拓展性局限。对此,芯原基于“性能-续航-成本”三角平衡策略,依托自研IP和定制化SoC设计能力,推出了具有差异化优势的平台级解决方案。

圆桌讨论:AI眼镜的机遇与挑战

芯原战略投资副总裁南婧主持了会议圆桌讨论,与演讲嘉宾戴伟进,林麟,张天益,以及上海道禾源信私募基金管理有限公司副总经理、董事总经理傅琰琰,恒玄科技(上海)股份有限公司市场副总裁高亢,广东省横琴数字光芯半导体科技有限公司董事长兼创始人孙雷,芯原执行副总裁、定制芯片平台事业部总经理汪志伟,一同围绕“AI眼镜的机遇与挑战”的主题,就如何通过创新的芯片架构提升AI眼镜的计算效率与能效,如何实现更加自然的人机交互体验,以及当前芯片方案的比较和选择等话题进行了深入探讨。台下的嘉宾也踊跃参与了投票,表达了自己的观点,与台上嘉宾进行实时互动。

以下为圆桌论坛现场投票结果

话题一:AI智能眼镜主要分为四类,哪一类AI眼镜短期将更受市场欢迎?

投票:AI智能眼镜主要分为四类,哪一类AI眼镜短期将更受市场欢迎?(单选)

超过40%的现场嘉宾投票认为带摄像头、无显示智能眼镜短期将更受市场欢迎

话题二:当前AI眼镜拥有多种交互方式,如触摸、语音、显示、手势和眼动交互,但也面临“不可能三角”的困境——续航、重量、算力三者难以兼得。对AI眼镜来说,哪种人机交互方式更加合适?

投票:对AI眼镜来说,哪种人机交互方式更加合适?(选两项)

现场嘉宾投票选出的前两项分别为:语音、显示

话题三:AI眼镜当前主要有SoC、MCU+ISP、SoC+MCU三类方案,请分析三种方案各自的优劣势。AI眼镜选择芯片时,哪种方案更合适?

投票:AI眼镜选择芯片时,两年内哪一种方案更容易成为主流方案?(单选)

45%以上的现场嘉宾投票认为AI眼镜选择芯片时,两年内ISP+MCU更容易成为主流方案

投票:AI眼镜选择芯片时,两年内哪一种方案更容易成为主流方案?(单选)

超过90%的现场嘉宾投票认为AI眼镜选择芯片时,两年内定制芯片方案更容易成为主流方案

话题四:如何在眼镜形态下部署生成式AI?边缘计算与云协同的平衡点在哪里?

投票:您认为AI眼镜上最普及的智能计算架构是什么?(单选)

50%的现场嘉宾投票认为AI眼镜上最普及的智能计算架构是眼镜端+手机端+云端

话题五:现在被定义为百镜大战的前夕,涌现了很多新的竞争者,包括小米、Vivo 这样的手机厂商,也包括百度、字节这样的互联网大厂,还有Rokid、雷鸟等老玩家,哪一类玩家会占据更多 AI 眼镜市场份额?

投票:上述哪一类玩家会占据更多AI眼镜市场份额?(单选)

近60%的现场嘉宾投票认为小米、Vivo、魅族、华为等手机厂商会占据更多AI眼镜市场份额

会议现场,芯原展示了一系列创新的可穿戴技术方案,包括与谷歌携手合作的开源项目Open Se Cura、内嵌芯原多种IP并基于芯原SiPaaS平台定制的AR/VR SoC芯片,以及采用芯原2.5D GPU的AR眼镜,吸引了众多现场嘉宾观摩体验。

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