当前的AI眼镜方案主要可以分为三类，分别是系统级单芯片解决方案（SoC方案）、MCU微控制器+ISP外挂方案以及SoC+MCU的双芯片解决方案。针对这些技术方案的核心特点和市场布局，以下进行详细阐述。
三种AI眼镜芯片解决方案简述
1. 系统级SoC解决方案
此方案以高集成度的SoC为核心，支持强大的计算能力和丰富的影像功能，但一体化设计通常存在功耗和成本相对较高的问题。典型处理器包括高通AR1 Gen1、紫光展锐W517等。
高通AR1 Gen1
作为高通在2023年推出的第一代专用AR/AI处理器，高通AR1 Gen1采用6nm制程，提供强大的多核计算能力，支持视觉搜索、实时翻译、360°音频采集等功能。它集成了14位双ISP，可支持拍摄1200万像素照片和600万像素视频，满足智能眼镜的轻量化需求。
此外，该处理器支持Wi-Fi 7、蓝牙5.2/5.3，并兼容多种传感器（例如IMU、深度摄像头等），在精度和用户体验层面具有明显优势。该平台已应用于Meta Ray-Ban智能眼镜和雷鸟X2 Lite产品。
紫光展锐W517
基于12nm工艺设计，紫光展锐W517以超高集成的3D SiP技术和空间优化封装（ePoP）降低设计体积，为轻量化AI眼镜产品提供更多灵活性。该芯片内置4核CPU（1×A75+3×A55），具备AI人脸识别、图像防抖和智能降噪能力，并支持4G LTE和Wi-Fi通信。
其代表性案例包含INMO Go2智能眼镜，该眼镜凭借该芯片的高算力，能够实现离线翻译和日常AI功能。
2. MCU+ISP外挂方案
这类方案通常采用低功耗的MCU芯片作为主控单元，但由于其原生的影像性能不足，需外挂专业ISP芯片完成图像处理提升。典型方案如恒玄2800+研极微ISP搭配，或恒玄2800+星宸SSC309QL组合。
恒玄2800系列
恒玄2800是一款基于6nm工艺的SoC，内置多核CPU/GPU、NPU以及低功耗连接模块，为AI眼镜赋能。但其自身不具备顶尖ISP能力，因此需要外挂ISP芯片（如研极微或星宸型号）以支持复杂的影像功能。在功耗性能管理方面，该方案通过MCU实现更高效的资源分配。此外，该芯片已被魅族、字节跳动等企业选用。
星宸SSC309QL芯片
依托Chiplet封装技术，星宸SSC309QL在设计中集成LPDDR4x内存，并使用专利ISP4.0引擎实现HDR/WDR、动态防抖及夜间低光优化。该芯片功耗优化出色，让智能眼镜具备更高的续航表现。例如，搭配星宸芯片的方案功耗降低至300mW（录像场景），显著优于行业平均水平。
3. SoC+MCU双芯片组合方案
此类方案将高性能SoC与低功耗MCU组合使用，SoC提供AI计算和核心处理能力，MCU负责电源管理与日常任务执行，实现性能与功耗的平衡。例如，小米AI眼镜传闻采用高通AR1+恒玄2700的组合方案。
瑞昱RTL8735B+RTL8773D
这是典型的双芯片设计：SoC RTL8735B主攻图像处理与无线传输，而MCU型SoC RTL8773D用于低功耗任务（如蓝牙通话、音频处理等）。这种设计使日常功能耗电更低，当需要复杂处理（如拍摄或AR互动）时才开启RTL8735B运行。
全志V85X系列
通过三核异构设计（ARM Cortex-A7+RISC-V E907），全志V85X同时支持边缘AI计算与低功耗控制，适配负载不同的AI眼镜功能场景。其搭载的自研ISP技术，则显著优化了复杂环境下的成像表现。
主流AI智能眼镜代表芯片对比
表格
芯片方案 制程 影像能力 AI功能 功耗表现 代表案例
高通AR1 Gen1 6nm 14位双ISP，双眼1280p 翻译、视觉搜索、音频采集 极低功耗（集成省电设计） Meta Ray-Ban、雷鸟X2 Lite
紫光展锐W517 12nm 双ISP，高精动态录制 AI防抖、人脸识别 智能节能管理 INMO Go2、闪极拍拍镜
恒玄2800+星宸ISP 6nm+Chiplet 双通道12M拍摄 AI视觉场景处理 录像功耗低至300mW Looktech AI眼镜
瑞昱RTL8735B+8773D 32位架构 支持视频编解码 AI噪声抑制+BLE BLE音频功耗优化 双芯片低功耗方案整合
AI眼镜芯片方案未来发展趋势
双芯片组合的潜力：双芯片架构提供了在功耗和计算性能之间的全新平衡，能够通过低功耗MCU延长续航时间，同时在影像或AI任务场景中发挥出SoC的强算力潜能。
ISP优化成为核心竞争点：ISP技术要在夜间拍摄、动态防抖、AI识别率上不断演进，在影像表现超越传统设备标准后，将为AI眼镜的普及提供更大吸引力。
重量和散热优化优先级升高：AI眼镜需在硬件轻量化、低散热需求和性能均衡之间找到突破口，目前如STM32N6和富瀚微MC6350等芯片正致力于解决这一问题。
随着AI眼镜的市场需求逐步增大和方案的持续成熟，高集成度、低功耗、高性价比的双芯片设计，可能成为未来主流的芯片解决方案方向。
