（電子發燒友網綜合報道）隨著智能穿戴設備的快速發展，智能眼鏡作為其中的重要分支，正逐漸從概念走向現實。然而，智能眼鏡的開發始終面臨諸多技術挑戰，尤其是在空間、功耗、AI功能和量產良率等方面，工程師們常常陷入性能、續航與成本的矛盾中。星宸科技推出的SSC309QL芯片，通過創新的Chiplet架構和低電壓技術，成功突破了這些工程困局，為智能眼鏡的設計提供了全新的解決方案。
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四大智能眼鏡開發門檻如何突破

在智能眼鏡的開發過程中，硬件工程師面臨以下四大技術門檻：
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一是?空間與性能的博弈?：智能眼鏡的體積有限，但功能需求卻日益復雜。傳統設計中，外掛DDR導致PCB面積占用超30%，嚴重限制了其他功能的擴展。同時，為了提升性能、節省空間而采用的堆疊式設計，又帶來了散熱難題，進一步加劇了空間與性能之間的矛盾。
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二是?功耗與算力的平衡?：智能眼鏡需要處理高清視頻編碼、AI計算等高負載任務，但電池容量通常不足200mAh。以傳統方案（如AR1）為例，在4K編碼時整機功耗突破1.2W，導致續航時間大幅縮短。如何在保證足夠算力的同時降低功耗，成為工程師們的一大痛點。
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三是?AI功能與實時性沖突?：越來越多的智能眼鏡開始集成AI功能。例如，運行ResNet-18模型至少需要0.8TOPS的算力。然而，大多數低功耗芯片僅支持0.3-0.5TOPS，無法滿足實時性需求，導致AI功能體驗大打折扣。
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四是?量產良率瓶頸?：智能眼鏡的窄邊框設計對硬件貼裝精度提出了極高要求，特別是傳統BGA（球柵陣列封裝）封裝的貼裝誤差容忍度小于0.1mm，導致產線直通率不足70%，嚴重影響了量產效率和成本控制。
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Chiplet技術和低電壓設計解決良率、功耗問題

針對上述挑戰，星宸推出了SSC309QL處理器，通過采用先進的Chiplet技術和低電壓設計，有效解決了智能眼鏡開發中的多項難題。官方介紹，SSC309QL采用chiplet技術，內置一顆 LPDDR4x，相較于采用外掛DDR的AR1，其面積減少了24%，集成度更高，成本也更低。
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Chiplet架構實現了空間與性能的最優解，是SSC309QL的核心創新之一。Chiplet將芯片的不同功能模塊分解為多個小芯片，并使用高速互連技術組合起來。這種設計帶來了以下優勢：減少PCB面積占用，為其他功能模塊留出了更多空間；同時能優化散熱性能，提高制造良率，還提高了設計靈活性和可擴展性。
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通過Chiplet技術和系統級布局優化，SSC309QL降低了生產中的缺陷率，這主要來自以下兩點，一是相較傳統BGA封裝在窄邊框設計中，SSC309QL通過高集成度和優化的封裝設計，將誤差容忍度提高到更高水平，使得產線直通率大幅提升，從而降低了生產成本。
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二是SSC309QL采用非標非規長條型封裝設計，巧妙地將智能眼鏡做窄，在寬度上比 AR1 減少了 20%。同時，在 pin out 設計上，通過系統級布局設計可以跟 eMMC 背靠背貼片。這一設計理念在整機生產工藝上大大降低了要求，提高了良率。相較傳統的生產流程， SSC309QL 的設計有效地解決了這些問題，使得生產過程更加順暢、高效。
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在功耗與算力平衡方面，星宸SSC309QL通過低電壓技術實現了重大突破。該技術能夠在降低芯片工作電壓的同時，保持較高的性能，減少了散熱需求，進一步緩解了空間與散熱的矛盾。與傳統方案相比，在相同的功耗下，星宸SSC309QL能夠提供更強的算力支持，滿足了智能眼鏡在復雜場景下的運算需求。同時，低電壓運行也有助于延長電池續航時間，解決了電池容量不足的問題。
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具體表現為在2M錄像的條件下SSC309QL只需300mW，整機功耗僅為 600mW，比AR1的功耗表現下降了50%。
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此外，SSC309QL采用模塊化電源分區設計、軟硬結合的低功耗技術架構，以及動態調壓技術等，在實現AI識別的同時功耗只需30mW。
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根據介紹星宸科技SSC309QL提供的1.5T算力極大地增強了智能眼鏡的AI功能，包括可以在設備端直接運行復雜的AI模型，可以做本地的低功耗智能應用，比如跑分類、識別模型。結合低功耗設計架構可以做低功耗的每天活動等事件記錄。
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對于硬件工程師而言，智能眼鏡設計長期受限于三大矛盾：性能與尺寸的矛盾、續航與功耗的矛盾、成本與功能豐富度的矛盾。解決性能-續航-成本這個“不可能三角”已經成為行業共識。
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星宸SSC309QL通過技術重構打破了傳統設計中的“性能-續航-成本”死循環：實現了性能提升：1.5TOPS算力+4K編碼能力，滿足智能眼鏡復雜場景需求。續航突破：低電壓技術+動態調壓，功耗降低50%，續航翻倍。成本優化：通過Chiplet封裝+系統級布局，實現良率提升、量產成本下降。可以看到SSC309QL的三角平衡術為智能眼鏡的發展開辟新的道路。
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