从蓝牙到XR芯片：AI眼镜的4种计算方案如何分工？
从蓝牙到XR芯片：AI眼镜的4种计算方案如何分工？
当你戴上一副AI眼镜时，它可能在帮你翻译路牌、拍摄Vlog，或是在视野里叠加导航箭头。但你是否想过，这些功能背后到底由谁来“思考”？实际上，AI眼镜的计算能力并非千篇一律，而是像手机、电脑一样，有一套清晰的“分工体系”。目前，市面上的AI眼镜主要依赖4种计算方案，从低功耗的蓝牙芯片到高性能的XR专用芯片，它们各怀绝技，适配不同场景。
方案一：蓝牙音频SoC——“轻量级选手”
代表功能： 语音助手、音乐播放、通话降噪
典型产品： 华为智能眼镜2、界环AI音频眼镜
芯片举例： 恒玄BES2700、高通QCC系列
这副眼镜的核心是一颗蓝牙音频SoC（如高通QCC系列或恒玄BES2700），它像一位“极简派管家”，专注处理音频任务：
- 本地能力：语音识别（如唤醒词“小艺小艺”）、基础降噪算法。
- 云端依赖：复杂指令（如“帮我订一张去北京的高铁票”）需通过手机或云端AI完成。
- 优势：功耗极低（续航10小时+），重量可控制在35克以内，成本仅需百元级。
局限：无法处理图像或AR显示，相当于“能听不能看”。
方案二：蓝牙+外接ISP——“兼职摄影师”
代表功能： 第一视角拍摄、实时物体识别
典型产品： Ray-Ban Meta、闪极A1
芯片组合： 蓝牙SoC（如展锐W517） + 独立ISP（图像处理器）
这类眼镜在蓝牙SoC基础上外挂一颗ISP芯片（如索尼IMX系列传感器配套ISP），分工如下：
- ISP：专职处理摄像头数据，完成1200万像素照片拍摄或1080P视频录制。
- 蓝牙SoC：负责音频和简单AI任务（如语音控制拍照）。
- 云端：AI识别（如“这是什么花？”）仍需上传至Meta的Llama大模型处理。
优势：成本比纯AR眼镜低50%，重量仅40-50克，适合Vlog用户。
代价：续航缩短至2-4小时，且无法本地运行复杂视觉算法。
方案三：专用XR SoC——“全能战士”
代表功能： AR导航、3D物体叠加、实时翻译字幕
典型产品： 雷鸟X2、Rokid Glasses
芯片举例： 高通骁龙AR1、骁龙XR2 Gen 2
当眼镜需要显示虚拟信息时，必须依赖XR专用芯片：
- CPU/GPU：渲染3D箭头、虚拟屏幕（如FOV 30°的AR画面）。
- NPU：本地运行AI模型，实现实时翻译（如中文字幕叠加在英文菜单上）。
- ISP：同步处理摄像头画面，用于空间定位（SLAM）。
性能标杆：骁龙AR1可驱动Micro-LED光波导显示，亮度达2000尼特，但需350mAh电池支撑，重量增至60克+。
突破：2024年国产芯片如华为昇腾610开始替代高通，成本降低30%。
方案四：双SoC架构——“性能与续航的平衡术”
代表功能： 全天候AR办公、工业级远程协作
典型产品： 微软HoloLens 2、李未可LAWK S3
芯片组合： 高性能SoC（如骁龙XR2） + 低功耗协处理器（如STM32 MCU）
- 分工策略：
- 主SoC：在需要时启动AR渲染（如展示建筑BIM模型）。
- 协处理器：待机时仅维持传感器数据（如陀螺仪、光线传感器），功耗降低70%。
- 场景案例：工地工程师佩戴HoloLens 2，主芯片仅在查看图纸时全速运行，其余时间由协处理器维持基础功能，续航可达5-6小时。
未来：芯片的“融合”与“下沉”
- 融合：联发科2025年将推出MTK XR Fusion芯片，集成5G、NPU、ISP于一体，单芯片解决所有需求。
- 下沉：Redmi计划2026年发布199元AI眼镜，采用国产展锐W319芯片，仅保留语音和基础摄像功能，推动全民普及。
从蓝牙的“单线程”到XR芯片的“多任务”，AI眼镜的计算方案正像一场精密的交响乐——蓝牙芯片负责低吟浅唱，XR芯片奏响高潮，而双SoC架构则让旋律收放自如。下一次当你戴上眼镜时，不妨想想：此刻为你工作的，是哪一颗“大脑”？
AI/AR 智能眼镜系列文章：
第一篇：AI眼镜的“大脑”：SoC芯片如何让智能眼镜又轻又快？
第二篇：从蓝牙到XR芯片：AI眼镜的4种计算方案如何分工？