芝能智芯出品
增强现实与虚拟现实正逐步从沉浸式体验走向日常可穿戴应用。随着智能眼镜不断向轻量化、高性能、全天候连接演进，其背后的计算架构、芯片能力和系统集成方式也经历了深刻变化。
从传统依赖手机的分布式计算，到通过先进封装、异构芯片和边缘AI平台实现的半自主甚至完全独立运行，AR/VR眼镜正在迎来一个融合性与可拓展性并重的技术新时代。
本文从技术细节，解析芯片在推动智能眼镜发展过程中的作用与挑战。
Part 1
AR/VR眼镜
的技术基础与架构转型
AR和VR虽然都属于扩展现实（XR）的范畴，但在技术架构与设计要求上有显著差异。
◎ VR设备主要服务于沉浸式体验，对图形渲染与交互延迟的要求极高，因此需要高帧率、高分辨率的显示面板（如OLED或快速切换LCD），以及具备90Hz以上刷新率的图像处理能力。
此外，VR头显必须具备对头部、手部与眼球的高精度追踪，以避免视觉错觉或晕动症，提升用户体验。
这意味着其内部芯片系统不仅要具备强大的图形处理能力（如支持高性能GPU或专用图形加速器），还需要低延迟的传感器数据融合算法，以及高带宽的内存和I/O子系统支持。
这类设备通常采用SoC（系统级芯片）架构，集成包括图形渲染引擎、神经网络处理器（NPU）、视频编解码器、多轴传感器控制器等核心单元，以满足复杂、实时的计算任务。
◎ AR智能眼镜更加注重轻量化与全天候佩戴性，因此其技术路线倾向于“分布式计算”架构。
核心逻辑转移至智能手机或边缘计算网关，由后者承担计算密集任务，眼镜则充当输入输出界面和感知终端。
典型如Ray-Ban Meta系列，外观贴近普通眼镜，内部则配置摄像头、麦克风和最小型化的AI处理单元，借助蓝牙或Wi-Fi等通信方式连接手机进行数据处理。
这种设计方式虽然大幅降低了眼镜端的功耗与散热压力，但也带来了带宽瓶颈、延迟管理与隐私保护等新的系统级挑战。
例如，在实时识别环境物体或执行语音交互时，眼镜必须将原始数据上传至手机或云端处理，再将结果回传并反馈给用户，链路中的每一环都要求低延迟与高稳定性，才能确保用户体验的流畅与自然。
伴随AI模型的快速发展，越来越多的AR设备开始引入片上AI加速单元，如NPU（神经网络处理器）、DPU（数据流处理器）或专用视觉引擎。
这类单元可以在本地完成目标检测、图像增强、语音识别等边缘推理任务，减轻上游设备负载，并提升系统反应速度与隐私保护能力。
当前主流方案为“混合型分布式计算”：在眼镜本体内集成低功耗AI推理能力，处理基础视觉与语音交互，同时通过高性能无线链路连接手机等上游设备，承担复杂的图像渲染、模型训练或决策控制任务。
最终通过云端补充语义搜索与大模型交互，以形成完整的“边缘-终端-云”三级计算架构。
这一趋势对芯片设计提出了更高要求：既要异构集成多个专用加速器，又要控制尺寸与功耗；既要支持灵活的通信接口，又需兼顾硬件安全与数据隔离能力。
这也促使AR/VR设备厂商纷纷投入到定制芯片（ASIC或SoC）的开发当中，以期在满足轻便性的同时实现性能最大化。
AR眼镜的发展正在经历从“外设终端”向“智能感知平台”的转变，计算架构日趋异构化，分布式计算与边缘AI结合成为主流设计思路。
芯片层面则呈现出低功耗AI加速、本地数据处理与系统级通信协同的新型形态，为小型设备赋予更强的智能能力。
Part 2
芯片设计进展
与先进封装带来的新可能
实现轻巧却强大的AR/VR眼镜，在芯片层面需要应对“高性能”“低功耗”“极小体积”三重矛盾。
传统依赖PCB布线与多颗芯片堆叠方式，已难以满足智能眼镜所需的高集成度与热功耗限制。这时，3D-IC与异构封装技术被视为关键突破点。
3D-IC技术通过硅中介层（interposer）或TSV（通孔硅）实现垂直集成，可将多个异构芯片堆叠在一起，形成高密度封装。这种方式不仅大幅节省面积，也能缩短数据传输路径、降低通信延迟，从而实现能效比的大幅提升。
台积电近期展示的一款AR眼镜芯片方案即采用类似架构，其核心在于将控制、传感、AI推理与通信模块以Chiplet方式整合，通过先进封装形成功能完整的系统级SoC。
该方案预示着未来AR设备可能摆脱对手机的依赖，具备独立运行AI模型、管理传感器数据以及支持低功耗通信的能力。
与此同时，定制化也成为AR/VR芯片发展的重要趋势。Meta、苹果等巨头已经将自研芯片作为核心战略方向。例如苹果正为未来的智能眼镜开发专用低功耗AI芯片，预计将集成专用NPU、图像信号处理器（ISP）、IMU协处理器和低延迟蓝牙/Wi-Fi模块。这类定制芯片往往不再追求通用计算能力，而是面向特定任务的优化，以在有限空间与功耗下实现最大性能。
显示模块也是制约眼镜轻便性的关键因素。为此，格芯正开发由GaN LED前板与CMOS背板组成的MicroLED显示屏方案，将图像生成与驱动集成在一体化晶圆结构中。相比传统Micro OLED，MicroLED具有更高亮度、对比度和响应速度，并具备良好的可扩展性和低功耗优势。
在制造工艺层面，虽然7nm以下先进制程可进一步提升能效比，但其带来的成本极高，使得AR/VR市场仍难以大规模采用。
芯片设计者往往需在成熟制程（如16nm或28nm）上进行系统级优化，通过模块划分、功能拆分和软硬协同来实现边缘AI的实用性。例如通过在一个中等规格的NPU上部署定制微型AI模型（如物体识别、语音命令等），即能满足80%以上的使用场景。
系统通信方面，异构计算模型强调眼镜、手机与云之间的分层协同。轻量模型本地推理，结果在手机中二次分析，最终复杂决策上传至云端。这要求芯片具备灵活的通信控制模块，支持Wi-Fi 6E、蓝牙LE Audio以及可能的UWB超宽带通信，以确保跨设备协同过程中的带宽与时延双重优化。
从先进封装、定制化芯片到边缘AI平台，AR/VR眼镜芯片正迎来一场融合创新浪潮。
3D-IC提供了尺寸与性能的突破口，异构计算为系统级协同创造了弹性空间，而专用AI单元的引入，则为智能感知和交互打下了硬件基础。未来的发展将围绕“低功耗”“高集成”“智能协同”三个维度持续演化。
小结
AR/VR眼镜的未来不仅关乎产品形态的演进，更是一场围绕芯片架构、系统集成与计算分布模型的深刻变革。在“轻量化 + 智能化”需求推动下，芯片将不再只是处理器，更是眼镜实现多模态感知、自主决策与无缝交互的基础平台。
原文标题 : AR/VR眼镜的技术基础：小型化、异构计算与智能互联
