NPU+小模型加持AI眼镜，30克以内、8小时续航、售价2000元左右的AI眼镜或是爆发点

受限于眼镜的小巧机身，大模型无法适配，随着技术迭代，端侧性能提升，所有对话均在本地完成，无需依赖手机或云端连接，既保障隐私又提升响应速度。在谈到AI眼镜的爆发时，有专家表示重量在30克以内，实现 8 小时长效续航，2000 元左右的定价贴合大众消费需求，目标可实现300万左右的出货量。这个阶段的AI眼镜不一定需要显示功能，主打语音交互。在小模型的应用上，儿童玩具这一品类用于编写简单生动的小故事，复刻爸爸或妈妈的专属声音让陪伴更具温度，会是不错的应用场景。

谷歌在去年底发布Coral NPU是基于RISC-V的开源边缘AI加速器，而谷歌Gemma 3的小模型参数仅为0.27B。可以说，引领了AI眼镜或者其他端侧智能产品的轻量化、智能化的方向。

Coral NPU是一款专为边缘端低能耗人工智能而设计的机器学习加速器IP。它基于开放的RISC-V指令集架构，可作为经过验证的开源IP集成于商业化的芯片产品中。

Coral NPU的开源战略旨在创建标准架构以加速边缘AI生态系统发展，其基础源于谷歌研究院此前推出的Coral.ai项目。该项目最初于2023年作为“Open Se Cura”研究项目的组成部分发布，现已成为推动这一愿景的专项计划。

Coral NPU直接解决了边缘AI设备生态严重碎片化的问题。当前，由于通用计算单元（CPU）与机器学习计算单元采用不同的编程模型，开发者面临陡峭的学习曲线和极高的编程复杂性。这些机器学习单元通常依赖于由专用、专有的编译器生成的命令缓冲区。这种碎片化的方式难以发挥不同算力的协同优势，也迫使开发者要维护多条专有且不透明的工具链，成本与复杂度陡增。

Coral NPU基于RISC-V指令集架构标准构建，通过引入原生张量处理能力，拓展了C语言编程环境。它支持多种机器学习框架，包括：JAX、PyTorch和TensorFlow Lite（TFLite），并采用基于开放标准的工具，如来自低级虚拟机（LLVM）项目的多级中间表示（MLIR），作为编译器基础设施。

将原生机器学习加速原语与通用计算指令集架构融合，既避免了传统独立CPU/NPU设计带来的系统复杂性、成本及数据迁移问题，同时也实现了卓越的机器学习性能。

Coral NPU 是一套基于开放 RISC-V 标准的神经处理单元（NPU）完整参考设计，由三个核心组件组成：标量核负责传统 CPU 功能；矢量执行单元：提供额外计算能力；矩阵执行单元执行 ML 模型运算；三者共同构成 Coral NPU 的完整功能与性能。任何芯片厂商若设计独立 NPU 或将 Coral NPU 集成进 SoC，均需同时整合这三个单元，方可获得完整方案。

Coral NPU 的设计遵循以下几条核心原则：

ML 优先架构：传统处理器先搭标量，再加向量（SIMD），最后补矩阵；Coral NPU 反其道而行——先建矩阵（ML）能力，再融入向量与标量功能。三种运算在同一 ISA 内紧密耦合，使整个架构底层就面向 AI 负载优化。（详见架构概览）

专用 ML 引擎：核心是一颗量化外积乘加（MAC）引擎，专为神经网络的基本计算打造。该模块以极高效率将 8-bit 运算累加成 32-bit 结果。

集成向量（SIMD）核：向量协处理器实现 RISC-V 向量指令集 RVV v1.0，配 32×256 bit 向量寄存器堆，并采用“strip-mining”机制——单条指令触发多次操作，显著提升并行效率。

简洁、可 C 编程的标量核：轻量级 RISC-V RV32IM 前端作为简单的控制器，负责把任务分发给矩阵与向量后端。它采用“运行到完成”的模式，无需复杂操作系统或频繁中断，功耗极低。

高效内存管理：仅设一层小容量高速缓存（8 KB 指令 + 16 KB 数据），让数据紧贴计算单元，降低功耗与延迟。

统一开发体验：平台可用 C 语言编程，并原生对接 TensorFlow Lite Micro（TFLM）、IREE 等现代 ML 编译器。基于 MLIR 的统一工具链可同时支持 TensorFlow、JAX、PyTorch 的模型部署。

Coral NPU 的设计实现了功耗与性能之间的高效平衡，使其成为环境应用的理想选择，并可扩展至多核架构。性能上，512 GOP/S（每秒十亿次操作），每周期 256 次乘加运算功耗目标约 6 mW @ 800 MHz，22 nm 工艺。

Coral NPU 专为超低功耗、始终在线的边缘 AI 设计，尤其专注于泛在感知系统，其首要目标是在可穿戴设备上实现全天候 AI 体验，同时最大限度降低电量消耗。凭借高效率与低功耗，Coral NPU 可广泛部署于智能耳机与耳塞、智能眼镜、AR 头显、智能手表、健身手环、智能家居及环境 IoT 设备、手机（用作超低功耗协处理器）、车载与汽车电子系统。

审核编辑 黄宇