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。
