從藍牙到XR芯片：AI眼鏡的4種計算方案如何分工？

當你戴上一副AI眼鏡時，它可能在幫你翻譯路牌、拍攝Vlog，或是在視野里疊加導航箭頭。但你是否想過，這些功能背后到底由誰來“思考”？實際上，AI眼鏡的計算能力并非千篇一律，而是像手機、電腦一樣，有一套清晰的“分工體系”。目前，市面上的AI眼鏡主要依賴4種計算方案，從低功耗的藍牙芯片到高性能的XR專用芯片，它們各懷絕技，適配不同場景。

方案一：藍牙音頻SoC——“輕量級選手”

代表功能： 語音助手、音樂播放、通話降噪 

典型產(chǎn)品： 華為智能眼鏡2、界環(huán)AI音頻眼鏡 

芯片舉例： 恒玄BES2700、高通QCC系列 

這副眼鏡的核心是一顆藍牙音頻SoC（如高通QCC系列或恒玄BES2700），它像一位“極簡派管家”，專注處理音頻任務： 

- 本地能力：語音識別（如喚醒詞“小藝小藝”）、基礎降噪算法。 

- 云端依賴：復雜指令（如“幫我訂一張去北京的高鐵票”）需通過手機或云端AI完成。 

- 優(yōu)勢：功耗極低（續(xù)航10小時+），重量可控制在35克以內，成本僅需百元級。 

局限：無法處理圖像或AR顯示，相當于“能聽不能看”。

方案二：藍牙+外接ISP——“兼職攝影師”

代表功能： 第一視角拍攝、實時物體識別 

典型產(chǎn)品： Ray-Ban Meta、閃極A1 

芯片組合： 藍牙SoC（如展銳W517） + 獨立ISP（圖像處理器） 

這類眼鏡在藍牙SoC基礎上外掛一顆ISP芯片（如索尼IMX系列傳感器配套ISP），分工如下： 

- ISP：專職處理攝像頭數(shù)據(jù)，完成1200萬像素照片拍攝或1080P視頻錄制。 

- 藍牙SoC：負責音頻和簡單AI任務（如語音控制拍照）。 

- 云端：AI識別（如“這是什么花？”）仍需上傳至Meta的Llama大模型處理。 

優(yōu)勢：成本比純AR眼鏡低50%，重量僅40-50克，適合Vlog用戶。 

代價：續(xù)航縮短至2-4小時，且無法本地運行復雜視覺算法。

方案三：專用XR SoC——“全能戰(zhàn)士”

代表功能： AR導航、3D物體疊加、實時翻譯字幕 

典型產(chǎn)品： 雷鳥X2、Rokid Glasses 

芯片舉例： 高通驍龍AR1、驍龍XR2 Gen 2 

當眼鏡需要顯示虛擬信息時，必須依賴XR專用芯片： 

- CPU/GPU：渲染3D箭頭、虛擬屏幕（如FOV 30°的AR畫面）。 

- NPU：本地運行AI模型，實現(xiàn)實時翻譯（如中文字幕疊加在英文菜單上）。 

- ISP：同步處理攝像頭畫面，用于空間定位（SLAM）。 

性能標桿：驍龍AR1可驅動Micro-LED光波導顯示，亮度達2000尼特，但需350mAh電池支撐，重量增至60克+。 

突破：2024年國產(chǎn)芯片如華為昇騰610開始替代高通，成本降低30%。

方案四：雙SoC架構——“性能與續(xù)航的平衡術”

代表功能： 全天候AR辦公、工業(yè)級遠程協(xié)作 

典型產(chǎn)品： 微軟HoloLens 2、李未可LAWK S3 

芯片組合： 高性能SoC（如驍龍XR2） + 低功耗協(xié)處理器（如STM32 MCU） 

- 分工策略： 

  - 主SoC：在需要時啟動AR渲染（如展示建筑BIM模型）。 

  - 協(xié)處理器：待機時僅維持傳感器數(shù)據(jù)（如陀螺儀、光線傳感器），功耗降低70%。 

- 場景案例：工地工程師佩戴HoloLens 2，主芯片僅在查看圖紙時全速運行，其余時間由協(xié)處理器維持基礎功能，續(xù)航可達5-6小時。

未來：芯片的“融合”與“下沉”

- 融合：聯(lián)發(fā)科2025年將推出MTK XR Fusion芯片，集成5G、NPU、ISP于一體，單芯片解決所有需求。 

- 下沉：Redmi計劃2026年發(fā)布199元AI眼鏡，采用國產(chǎn)展銳W319芯片，僅保留語音和基礎攝像功能，推動全民普及。

從藍牙的“單線程”到XR芯片的“多任務”，AI眼鏡的計算方案正像一場精密的交響樂——藍牙芯片負責低吟淺唱，XR芯片奏響高潮，而雙SoC架構則讓旋律收放自如。下一次當你戴上眼鏡時，不妨想想：此刻為你工作的，是哪一顆“大腦”？

AI/AR 智能眼鏡系列文章：

第一篇：AI眼鏡的“大腦”：SoC芯片如何讓智能眼鏡又輕又快？
第二篇：從藍牙到XR芯片：AI眼鏡的4種計算方案如何分工？