从Meta到小米，AI眼镜正形成 “百镜大战”之势。众人拾柴火焰高，作为可穿戴领域的新宠，AI眼睛的功能也在不断迭代和丰富，而在这背后，少不了各类芯片的加持，无论是技术层面的革新突破，还是需求数量的爆发式增长，都是强劲的“芯”动力在发挥作用。当然，AI眼镜市场的快速扩张，对各类芯片的需求呈现出爆发式增长，也为芯片市场注入了新的强心剂。

核心算力引擎-主控芯片SoC

AI眼镜的运行依赖多种关键芯片协同工作，各类芯片的性能也是AI眼镜实现各种强大功能的基石，直接影响着AI眼镜的运算速度、图像识别能力、音频处理效果以及功耗管理等关键性能。其中，SoC芯片作为核心的主控芯片，如同AI眼镜的“大脑”，集成了中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、神经网络处理器（NPU）以及图像信号处理器（ISP）等多个模块，负责整体运算、图形处理、AI任务执行以及图像数据处理等重要功能。

当前，主流的SoC方案主要有三种。

第一种是系统级SoC方案，该方案是将多个关键的电子组件集成到一个芯片上，实现高度集成化，具备较强的计算能力和丰富的功能支持，能应对复杂的AI运算和多任务处理。以高通的AR1 Gen1芯片为例，其采用6nm制程，具备高集成度和低功耗特性，搭载的多核处理器可支持复杂计算任务和实时图像处理，集成的第三代Hexagon NPU，为视觉搜索、实时翻译、定向音频采集等功能提供了支持，目前被应用于Meta Ray-Ban智能眼镜、雷鸟X3 PRO、小米AI眼镜等企业旗舰产品中。然而，系统级SoC也存在一些劣势，其功耗相对较高，在散热方面也面临挑战，同时芯片成本较高，平均约55美元，占整机硬件成本的31.6%，限制了其在中低端AI眼镜产品中的应用。

第二种是MCU级SoC+ISP方案，该方案以MCU作为主控单元，集成了基础通信与传感模块，提供基础运算能力，但由于无法集成ISP，需要外接ISP芯片用于影像功能。例如，恒玄2800采用6nm制程，集成多核CPU/GPU、NPU等，为满足拍摄需求，需外挂ISP芯片。这种方案在一定程度上平衡了成本与性能，成本仅10~15美元，功耗低至100mW，但难以支持复杂的AI模型。因此，通常应用于一些功能相对简单、对成本和功耗要求较高的入门级AI眼镜产品中，提供基本的图像拍摄和简单的智能交互体验。

第三种是SoC+MCU双核架构，该方案让SoC和MCU分工协作，SoC负责处理高计算需求的任务，如运行分时操作系统、执行人工智能算法以及处理摄影功能相关的高负载任务，利用其优秀的算力和丰富的功能模块，保障AI眼镜在复杂任务下的高效运行；MCU则专注于音频等低功耗场景，通过分时调度实现对功耗的精细管理，从而优化续航表现。通过这种分工方式，该方案能够在保证AI眼镜性能的同时，实现高效的电源管理，有效延长设备的续航时间，非常适合需要长时间佩戴使用的AI眼镜产品。不过，SoC+MCU方案由于采用了两颗芯片，成本也相对较高。例如，星宸科技SSC833在AI视觉处理中采用了这一架构，成本约20~30美元。

随着AI技术在眼镜设备中的深入应用，对主控芯片算力的要求呈指数级增长。赛迪顾问集成电路中心副总经理杨俊刚表示，从简单的语音识别、图像分析，到更为复杂的实时翻译、智能场景感知，都需要芯片具备强大的计算能力，以实现快速、准确的处理。然而，算力的提升往往伴随能耗的急剧增加，这与AI眼镜对续航能力的要求形成了矛盾。

解决这一矛盾，当前主流的方法是采用更先进的制程，如从传统的12nm工艺演进到更先进的6nm、4nm工艺，能够在更小的芯片面积内集成更多的晶体管，增强集成度，减少芯片面积的同时，提高芯片的运算效率，同时降低单位运算的能耗。另一方面，引入动态电压频率调节（DVFS）技术，根据芯片的工作负载实时调整电压和频率。当芯片执行简单任务时，降低电压和频率以减少能耗；而在处理复杂任务时，提高电压和频率以满足算力需求。此外，一些芯片还采用了异构核分工技术，如恒玄BES2800芯片，通过大核处理突发任务、小核维持待机，实现了平均功耗低于300mW，在保证芯片性能的同时，优化了能耗管理。

此外，3D堆叠封装技术有望成为提升芯片性能与集成度的关键路径。通过TSV（硅通孔）技术，3D堆叠封装能够实现存储、计算单元的三维集成，将原本在二维平面上布局的芯片组件在垂直方向上进行堆叠，从而大幅提升芯片的能效比，为AI眼镜实现更复杂的功能和更长的续航提供有力支持。

视觉之眼-CMOS图像传感器

在AI眼镜的“视界”里，CMOS图像传感器是实现高清拍摄、精准图像识别等功能的核心组件，其性能直接决定了AI眼镜的成像质量、视觉交互体验以及各项功能的实现效果。

当前，索尼IMX681在AI眼镜市场中占据着统治地位，Ray-Ban Meta、雷鸟V3、Rokid Glasse、小米AI眼镜等产品均采用该芯片。索尼IMX681之所以能够称霸市场，源于以下优势。

首先，其尺寸小巧，像素排列为3024x4032，像素数达到1200万，像素间距为1微米，CMOS宽边长度略大于4.032mm，长边长度略大于3.024mm，仅约为手机摄像头传感器的25%，这使得它能轻松适配AI眼镜的紧凑设计。在功耗方面，IMX681采用背照式堆栈工艺，优化了能耗管理，相比手机的CMOS传感器更节能，低功耗特性有效降低了AI眼镜整体的发热问题，避免影响佩戴体验。在拍摄质量上，它拥有不错的HDR支持以及全局快门技术，AI眼镜用于AR体验、物体识别时，经常需要拍摄运动物体，全局快门能避免传统滚动快门带来的运动畸变问题，用于实时场景识别（OCR、手势检测、人脸识别等），也能提供更清晰的图像，有助于AI算法的处理。

此外，索尼在智能手机影像领域长期耕耘所构建的成熟开发生态，也是IMX681的一大优势。众多AI眼镜厂商采用高通AR1平台作为计算平台，而索尼IMX681与高通AR1平台深度适配，厂商无需投入大量人力进行影像优化，就能获得成熟稳定的影像体验，大大缩短了产品的研发周期，降低了开发成本。

然而，随着AI眼镜市场从小众探索走向大众消费，用户对影像质量、AI计算能力、续航的需求不断升级，“统治”市场的索尼IMX681也面临着挑战。近年来，以豪威和思特威为代表的中国CMOS厂商在AI眼镜领域取得了显著进展，以优秀的性价比和丰富的定制能力，开始打破索尼IMX681的垄断局面，有望为AI眼镜市场带来新的活力与变革。

豪威作为韦尔股份旗下的CMOS厂商，是国内手机CMOS领域的佼佼者，已被小米、华为等旗舰手机采用，其产品在像素尺寸、动态范围、对焦速度等关键指标上表现出色。豪威已经成功进军亚马逊的AI+AR眼镜项目，这标志着其在与索尼的竞争中取得了重要突破。

思特威同样在手机市场占有一席之地，2023年全球手机摄像头CMOS出货量排名中紧随索尼、三星和豪威之后。2025年5月8日，思特威全新推出1200万像素AI眼镜应用CMOS图像传感器——SC1200IOT。在尺寸设计上，SC1200IOT采用1/3.57”靶面设计，像素尺寸为1μm，封装尺寸小至5.1毫米x3.7毫米，能很好地适配主流AI眼镜边框视觉模块的微型摄像头。功耗方面，得益于内部电路模块的精准化控制设计，SC1200IOT实现了功耗的显著优化，这不仅能有效减少使用中的设备发热，还能提升AI眼镜的续航能力。成像效果上，与行业同规格产品相比，SC1200IOT的感光度提升约29%。目前，SC1200IOT已接受送样，并于2025年Q2实现量产，有望在AI眼镜市场中占据一席之地。

数据流转中心-存储芯片

存储芯片在AI眼镜中同样关键，肩负着存储和检索数据的重任，在AI眼镜的硬件成本中占据着相当高的比例。以Meta的Ray-Ban智能眼镜为例，佰维存储提供的存储芯片（ROM+RAM）在其BOM成本中占比约7%，仅次于主控SoC芯片，单机价值约11美元。

ePOP、eMCP是当前市场主流的AI眼镜存储集成方案。ePOP（Embedded Package on Package）即嵌入式堆叠封装技术，通过将NAND Flash（非易失性闪存存储器）和LPDDR（低功耗双倍数据速率内存）垂直堆叠在SoC上方，实现了高度的集成化。这种技术最大的优势在于能够节省约60%的PCB空间，让AI眼镜的内部布局更加紧凑，有助于设备实现轻薄化设计。同时，由于减少了芯片数量和连接线路，降低了功耗，从而提升了设备的续航能力。该技术方案凭借小尺寸、低功耗、高性能等特点，已被Meta、Google、Facebook 等企业应用于AI智能眼镜、智能手表等产品，并通过了高通等平台认证，有效优化了设备响应速度与多线程处理能力。

eMCP（Embedded Multi-Chip Package）即嵌入式多芯片封装技术，则是采用多芯片封装技术，将eMMC（嵌入式多媒体卡）与LPDDR集成在一个封装中。它内建NAND Flash控制芯片，能够减少主芯片的运算负担，简化大容量闪存的管理，同时也能节省主板空间。在一些对存储容量和性能有一定要求，但又需要控制成本的AI眼镜中，eMCP技术得到了广泛应用。它能够在保证一定性能的前提下，为设备提供较为经济的存储解决方案，满足了市场对于中低端AI眼镜的需求。

随着AI眼镜功能的日益强大和丰富，AI眼镜需要处理和存储更多的数据，如高清视频、高分辨率图像以及不断升级的AI模型等。存储芯片的容量将不断增大，从目前常见的32GB向更高容量发展，以确保设备能够流畅运行各种复杂的应用程序。

除了以上芯片种类之外，AI眼镜中还包括像音频处理芯片、电源管理芯片、通信芯片、蓝牙芯片等等，AI眼镜市场的快速增长，直接拉动了对各类芯片的需求，为芯片厂商提供了更广阔的市场空间，但也对芯片性能、功耗、尺寸等方面的严苛要求，促使芯片厂商不断探索新技术、新工艺，这些技术创新不仅适用于AI眼镜芯片，还有望应用于其他领域的芯片产品，拓展芯片产业的应用边界。