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AI眼鏡行業開年狂飆!視覺識別、交互處理功能升級,ISP向高端迭代趨勢明顯

Monika觀察 ? 來源:電子發燒友 ? 作者:莫婷婷 ? 2025-01-14 00:56 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/莫婷婷)市場調研機構IDC的數據顯示,2024年Q1全球智能眼鏡出貨量同比增長超過200%,預計到2029年,全球智能眼鏡年銷量有望達到5500萬副,市場規模將達到1067.78億元。可見,AI眼鏡市場的強勁增長勢頭。

消費市場看好,資本市場的表現也不差,2025年開年,AI眼鏡概念在1月2日探底回升,包括華燦光電、億道信息、移遠通信、中科藍訊、博士眼鏡等產業鏈企業都迎來一定的漲幅。那么,AI眼鏡產業鏈上的企業有哪些呢,占成本最高的芯片領域,又有哪些企業迎來技術進展?


SoC占AI眼鏡總成本約三

AI智能眼鏡的產業鏈上游企業包括芯片、光學模組、顯示模組、聲學模組、傳感器模組、交互模組、電源、結構件、連接器、電感、電池、AI技術等。

從整體成本構成來看,主要的成本項目有:SoC占比34%、結構件占比11%、代工占比9%、存儲占比7%、鋰電池占比4%、PCB占比4%、聲學模組占比3%、電源管理芯片占比3%。以Rayban Meta的成本構成為例高通AR1 Gen1(4nm)SOC芯片占比33.54%,成本約55美元;結構件占比11.59%、代工占比9.15%、佰維BWCK1EZC芯片ROM+RAM占比6.71%、索尼IMX681圖像傳感器(舜宇封裝)占比5.49%。

由此看到,SoC是最大的成本項目。從產業鏈來看,AI眼鏡的芯片企業包括高通、聯發科等國際芯片廠商,國內企業有海思、紫光展銳、物奇微、全志科技、炬芯科技、恒玄科技、耀宇視芯、瑞芯微、晶晨股份、樂鑫科技、炬芯科技等。

傳感器企業有歌爾股份、舜宇光學、豪威科技。聲學企業有敏芯股份、共達電聲等。存儲企業有佰維存儲、兆易創新等。電池企業有紫建電子、德賽電池、珠海冠宇、億緯鋰能、欣旺達。AI技術企業有云天勵飛、虹軟科技等。

顯示屏方面,涉及的企業有京東方、TCL、舜宇光學、韋爾股份、瑞聲科技、藍特光學、騰景科技等。代工企業有歌爾股份、立訊精密、華勤技術、億道信息、佳禾智能、龍旗科技、佳禾智能等。

目前,芯片作為AI眼鏡的關鍵環節,產業鏈上的企業均在加速布局AI智能眼鏡市場。例如紫光展銳的W517芯片應用于影目X系列AI眼鏡,炬芯科技ATS3085芯片應用于影目INMO Go智能AR眼鏡。瑞芯微的通用AIoT芯片平臺如RK3588、RK356X等已應用在AR、VR等設備上,RV系列視覺類芯片依托低功耗方案及自研ISP的優勢,可應用在AI眼鏡上。


AI技術成為聚焦點,ISP向高端迭代趨勢明顯

在AI智能眼鏡市場需求提升后,不少SoC企業都在加速布局AI技術,試圖進入這個新興市場。

例如深耕視覺領域的富瀚微也在布局該市場,富瀚微在互動平臺表示,公司已經和客戶緊密合作,計劃于2025年推出AI眼鏡芯片。而炬芯科技已經于2024年12月正式發布了首顆端側AI音頻芯片ATS323X,采用AI-NPU架構,相較于DSP HiFi5,實際應用算力和能效比更高,功耗更低。在AI技術上的布局將為炬芯科技在AI智能眼鏡市場帶來了多方面的機會,通過領先的技術實現產品差異化,獲得更多的市場份額。

那么,AI眼鏡芯片朝著哪些方向迭代呢?可以看到,當前AI眼鏡的功能正不斷豐富,因此對AI芯片的技術需求也越來越高,AI眼鏡芯片有以下迭代方向:包括高性能計算能力、低功耗設計、集成ISP功能、支持多種傳感器接口、高速數據傳輸接口、嵌入式AI加速器、靈活性與可擴展性,以及安全性等。

在高性能計算能力的需求方面,AI眼鏡需要執行語音識別和自然語言處理任務,此外,當前也有越來越多AI眼鏡搭載了攝像頭,例如閃極A1、李未可即將發布的第二代AI眼鏡等,因此芯片需要具備圖像處理的能力,需要有高效的多核架構支持這些復雜算法的運行。在芯片平臺方面,紫光展銳的W517采用四核Arm Cortex架構,支持強大AI計算能力和高清短視頻錄制。

在ISP功能方面,AI眼鏡增加了視覺識別的功能,要求AI芯片搭載ISP(圖像信號處理器),用于處理來自攝像頭的原始圖像數據。例如全志科技推出的V85X系列芯片搭載了自研的新一代AI ISP智慧圖像處理引擎——全志智影,能夠在復雜低照度場景下提升成像效果,實現黑光全彩,同時為AI檢測處理提供更優質的輸入,提升檢測識別率。STM32N6主控芯片也帶有專用圖像信號處理器(ISP),可以保證智能眼鏡在輕量化的同時,高續航、豐富炫酷的AR功能。

業內人士認為,隨著AI智能眼鏡中視覺理解模型的進步,對圖像處理的要求也日益嚴格,將會進一步驅動ISP向高端迭代,高端ISP將朝著高精度、高性能及多功能的方向發展。具體來看,包括更高要求的圖像處理性能、實時性與低延遲、支持邊緣計算、適應多樣化光照條件等。

ISP向高端迭代主要有以下兩大需求,一是能高效地處理原始數據,二是內置足夠的計算資源。

在高效地處理原始數據方面,隨著視覺理解模型的能力不斷增強,要求ISP芯片高效地處理來自攝像頭傳感器的原始數據,通過色彩校正、自動曝光控制等技術,為視覺理解模型提供準確的圖像;同時,還要支持更高的像素密度和更快的數據吞吐量,以確保提供給AI模型的輸入是準確且詳細的。

在內置足夠的計算資源方面,具備拍攝功能的要求ISP需要內置足夠的計算資源來運行輕量級的AI算法或者預處理任務。當前,有不少AI眼鏡的AI任務在邊緣側(設備端)進行,特別是一些語音交互功能,而不是依賴于云端服務器。這樣的設計可以減少延遲、提高隱私保護,并且能夠在沒有穩定互聯網連接的情況下工作。例如百度推出的小度AI眼鏡具有拍照錄像功能,支持基于百度文心大模型構建的語音交互功能,這意味著它可以在本地完成語音識別和響應。

在芯片方面,例如全志科技的V85X系列芯片內置最大1T算力的NPU,能夠支持復雜的AI算法和深度學習應用,提供強大的邊緣計算能力。STM32N6主控芯片實現了MCU+NPU架構,處理能力達600GOPS,在MCU上實現了強大的邊緣AI性能。STM32N6還將ISP集成到MCU中,可大幅簡化計算機視覺用例,降低CPU在多任務場景中的工作負載,可應對MCU上計算機視覺的大部分挑戰。

小結:

現階段,國內AI智能眼鏡行業不斷發展,在一定程度上能帶動產業鏈的發展,不管是XR芯片、AI技術、光學顯示、ODM廠商都將受益于此次AI智能眼鏡市場的起量。可以期待的是,作為產業鏈上游的芯片廠商,芯片平臺將隨著終端產品的視覺識別、交互處理等各種功能升級,在AI智能眼鏡市場中一較高下。




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