芯原刘律宏：芯原“紧耦合系统架构”解决方案，为AR/AI眼镜突破能效边界

随着AR/AI眼镜的技术迭代，越来越复杂的功能需求、更长的续航和更轻的眼镜质量不仅要求各个功能点需要有对应的IP进行技术支撑，更要求整体的方案能够更高效地实现功能。

面对 “功能激增与性能瓶颈” 的矛盾，芯原股份以颠覆性技术破局。2025年4月16日，在“芯原可穿戴专题技术研讨会”上，芯原股份解决方案架构工程师刘律宏聚焦”如何突破可穿戴设备的能效边界”这一话题，分享了芯原最新推出的“紧耦合系统架构”解决方案，并分析其如何为AR/AI眼镜在功能、续航、重量提供思路。

AR/AI眼镜面临的矛盾：功能越复杂，能耗就越高

刘律宏表示，AR/AI正在重塑我们的交互方式与信息获取模式，包括实时翻译、智能导航、智能教育、AR试穿、AI手术、设备巡检、智能分拣、AI导游8个场景。当前的AR眼镜已经不再是一个简单的信息显示的工具，而是已经逐渐进化成为一个人类感官的智能延伸。

随着AR功能愈发复杂，技术端正面临一个严峻的问题：功能越复杂，能耗就越高，电池重量就越大，续航时间就越短。

数据显示，一款AR眼镜如果采用双目波导方案，其重量约在10g左右；一个传感器做简单手势识别，加上一个陀螺仪，重量约在3g~5g；一块500~800mAh的电池，整重量约为8g~12g；一个普通的树脂眼镜的重量只有10g~30g。

通过对比三个不同的产品在不同应用上的续航情况：产品1配备了500mAh，支持8小时连续视频播放或影视投屏；产品2约440mAh，轻量级导航、即时消息通知等场景续航能够达到4~6小时；产品3配备了1200mAh+，3D解剖教学、手术模拟等场景续航约4.5小时。随着应用的复杂性越来越高，其续航时间遇到大幅的下降。

如果想要让AR眼镜能够得到进一步的广泛应用，重量也是重要因素之一。对比市面47款普通AR眼镜，扣除一些无效数据，发现大部分消费类AR眼镜重量为30g~80g范围内，这些产品大部分使用450mAh的电池。

上述痛点最终都会反映到多媒体子系统的开发中——这意味着芯原需要支持更丰富的功能、支持更强大的算力，同时还需要做到更小的面积、更低的功耗、更高效的数据交付和更低的带宽需求。这需要开发者尽可能地平衡功能丰富性、续航能力、质量轻便、佩戴舒适度。

芯原针对可穿戴市场的解决方案：不止是硬件方案

芯原基于近几年在可穿戴设备市场上的合作研究，针对性地研发了自己专用的IP系列，这些IP系列能够做到尽可能的低功耗和小面积。包括GPU、NPU、ISP、Dewarp、Video等产品系列，可实现物体识别、手势识别、视觉感知、语音识别、图像渲染及显示等功能，广泛覆盖从 AR 眼镜到智能手表等各类可穿戴设备的应用场景。

具体而言，芯原IP产品体系划分为五大系列，涵盖轻量化的Pico、Nano及Nano+ Series等，能够适配更多可穿戴产品的落地需求。此外，每个IP均配备丰富的可配置选项，即便针对同一类型产品，亦可依据市场定位与产品特性差异，实现定制化开发。

在系统开发层面，芯原深入研究可穿戴设备的应用场景，精准分析其长期高频使用的外存类型及特性，结合不同应用场景对功耗、性能、面积（PPA）的敏感度，创新构建 IP 整合方案，力求实现产品落地时的协同增效。具体成果包括：

• FLEXA IP 互联系统：采用点对点互联架构，规避传统方案中 IP 通过外存进行数据交互的模式，有效降低外存对系统带宽的占用；

• DECNano 有损数据压缩技术：自研压缩算法可实现 2~4 倍的数据压缩率，并通过多轮技术迭代，在维持高压缩比的同时显著提升图像主观质量，平衡效率与画质需求。

通过上述两个技术的协同应用，可大幅降低系统带宽及外存存储资源消耗。

芯原可穿戴方案不仅仅是一个硬件的方案，芯原将从三个层面，从生态和全方位软件上给予客户足够支持，提供整套方案保证：第一，IP，芯原的可穿戴IP整个系列是灵活可配的IP系列，客户总能够找到适合自己产品的IP系列；第二，系统层面上FLEXA技术、压缩技术等可以更高效的把可穿戴的IP系列灵活的连接在一起；第三，针对可穿戴设备特点，专门定制开发了适配的精简Lite版IP软件，其拥有极小的代码、极小的外存空间占用、极低的CPU负载，支持RTOS、Linux、安卓多操作系统。

芯原解决方案已广泛落地：实际效果显著

Talk is cheap，show me the chip.

根据刘律宏介绍的一个实际落地的项目来看，客户的可穿戴芯片功能架构非常复杂，集成了ISP、DSP、VDEC、VENC、DPU、SRAM、GPU等模块。然而，该芯片面临外存带宽与存储空间双重限制，且仅配备简易PSRAM控制器，导致多处理IP对数据占用的精准管控不足。客户原始设计方案中，总体带宽超出预算50%，性能亦较预期低近50%。

采用芯原可穿戴解决方案后，客户从三个维度进行优化：

• IP层面：替换为芯原可穿戴系列IP，芯片面积较原方案缩减20%，IP级功耗降低30%；

• 系统架构：基于我司技术特性重新分析应用场景，优化子系统分配与数据路径（Datapath）；

• 引入FLEXA数据压缩技术，实现关键子系统全DDRS设计，大幅降低对外存的依赖。

经上述优化，项目系统指标显著提升：视频处理全链路（采集-处理-输出）性能较原方案提高70%，系统功耗优化60%，IP级带宽利用率提升56.32%，外存空间节省达73.89%。

除上述案例外，芯原的方案亦成功应用于AR/VR产品。在客户的视频采集与显示子系统中，依托FLEXA技术实现极低延迟的编解码功能，满足沉浸式交互需求。

目前，芯原可穿戴解决方案已广泛落地于AR、VR、智能手表、IPC等可穿戴及AIoT设备。通过与客户深度合作，芯原持续收集反馈并迭代技术，以输出更优解决方案。

刘律宏认为，AR眼镜技术的发展需依托生态协作，而非单一企业独立推进。为此，芯原将从以下四方面持续深耕：

• IP研发：基于客户反馈，迭代可穿戴IP系列，精准匹配市场需求；

• 系统优化：提升IP互联效率，构建更紧凑架构；

• 系统方案落地：降低客户风险并加速上市时间；

• 持续的研发投入：布局EIS、SLAM等前沿技术研发。