芯原刘律宏：助力AR/AI眼镜突破瓶颈，迈向规模化

4月16日，芯原在上海召开了以“智慧可穿戴：始终在线、超轻量、超低能耗”为主题的技术研讨会，聚焦AI技术与可穿戴设备的融合创新。在研讨会现场，汇聚了产业链相关企业领导和行业专家，共同探讨AI可穿戴领域的前沿技术和未来发展趋势。

芯原股份解决方案架构工程师刘律宏以“芯原面向可穿戴应用的子系统解决方案”为主题进行主题分享。


刘律宏介绍了芯原紧耦合架构解决方案突破可穿戴设备能效边界，赋能AR/A眼镜下一代设计。

刘律宏指出，在可穿戴设备领域，AR/AI眼镜正凭借实时翻译、智能导航、智能教育等丰富应用场景，重塑人机交互与信息获取模式。然而，其发展面临着重量、续航与功能的多重矛盾挑战。数据显示，在AR眼镜的器件重量分布中，显示系统占比达20%、传感器占比10%、电池占比24%（假设总质量为50g），而用户对设备重量接受度普遍在10-30g，接近普通树脂镜片眼镜重量，这对设备的轻量化设计提出了极高要求。

从能效比来看，不同应用场景对续航影响显著。随着功能复杂度提升，能耗增加，需更大电池支撑，导致设备重量上升，如何在功能、续航与重量间找到平衡成为行业关键课题。

面对这些挑战，芯原股份推出紧耦合架构解决方案，从系统级优化出发，提供一站式IP解决方案。其可穿戴像素处理IP系列，针对不同产品需求，具备小面积、低功耗特性，适配智能手表、AR/AI眼镜等设备。系统互联IP方面，FLEXA技术减少外存访问带宽，提升系统响应速度；DECNano数据压缩技术降低数据吞吐带宽及存储空间，有效解决低功耗、低带宽需求。

芯原的解决方案不仅限于硬件，还包括精简的软件代码和配套，支持RTOS、Linux、Android等系统，极小的驱动代码和外存空间占用，降低CPU负载，实现软硬件协同优化。

据介绍，在客户项目实例中，芯原方案成效显著。通过采用可穿戴系列IP、FLEXA技术和DECNano压缩技术，在视频通话场景下，系统性能提升约70%，功耗优化达60%，IP交互带宽优化56.32%，PSRAM空间占用大幅减少，有效提升了设备性能与续航能力。

目前，芯原的可穿戴方案已成功落地于AR/VR、智能手表、AIoT设备等多个项目，与国际领先厂商展开深度合作，其极低功耗IP和互联技术在行业内广泛应用，为客户降低风险并加速产品上市时间。

未来，芯原将持续投入可穿戴设备技术研发，聚焦EIS、SLAM等前沿领域，以创新驱动行业发展，助力AR/AI眼镜等可穿戴设备突破瓶颈，迈向规模化普及。