4月16日，在芯原股份主办的可穿戴技术研讨会上，芯原股份解决方案架构工程师刘律宏向行业展示了AR/VR设备面临的严峻挑战："随着AR眼镜功能复杂度指数级增长，系统能耗与设备重量正成为产业发展的'双重枷锁'。"根据其披露的行业调研数据，当前主流消费级AR眼镜重量普遍在30-80克区间，但配备的电池容量仅450mAh左右，导致复杂场景下的续航时间不足6小时。

针对这一矛盾，刘律宏详细阐述了芯原的三级技术架构："我们的Pico/Nano系列专用IP核通过动态精度调节技术，在保持95%识别准确率的前提下，将GPU渲染功耗降低至1.2mW/帧，NPU推理能效比达到5.3TOPS/W。"

以某客户实际项目为例，采用芯原ISP+Dewarp组合方案后，图像畸变校正环节的功耗从传统方案的23mW降至9.8mW，面积缩减27%。这些数据印证了专用IP对能效提升的关键作用。

在系统架构层面，刘律宏重点介绍了FLEXA互联技术："通过点对点直连架构替代传统总线方案，数据搬运能耗降低40%，同时将DDR访问频率从800MHz压缩至480MHz。"配合DECNano有损压缩技术，该方案在医疗AR场景测试中，将3D解剖模型传输带宽从12Gbps压缩至3.2Gbps，同时保持98.7%的视觉保真度。

刘律宏以某AR眼镜芯片项目为例，展示了系统级优化效果："客户原始设计存在50%的带宽超标和性能缺口，通过芯原方案重构数据通路后，视频处理流水线延迟从28ms缩短至8ms，外存带宽占用下降56.32%。"这得益于三个关键改进：

1. 采用可配置IP核实现面积-功耗协同优化

2. 基于场景特征的子系统重分配技术

3. FLEXA压缩技术将DDR访问比例降至12%

在软件层面，芯原开发了精简版SDK。刘律宏指出："我们的Lite版驱动代码体积缩减72%，在RTOS环境下仅占用38KB存储空间，CPU负载率控制在15%以内。"这种深度优化使得同个硬件平台可同时支持Linux和安卓双系统，在智能手表项目中实现30%的续航提升。

芯原股份NPU IP研发副总裁查凯南则从AI架构角度提出新思路："Token化技术正在重塑边缘计算范式，通过将多模态数据转化为语义向量，我们实现了端-边-云的高效协同。"这一理念在与谷歌的联合研发中得到验证。

查凯南详细解析了SigLIP模型的创新应用："该视觉Transformer模型可将1080P图像压缩为768维Token向量，数据量缩减至原始图像的0.3%，同时保留92.4%的语义信息。"在智能家居场景测试中，这种标记化处理使视频分析延迟从230ms降至58ms。

技术实现的关键在于：

• 动态量化技术：将32位浮点特征压缩至8位定点

• 注意力机制优化：计算复杂度降低至传统ViT的1/5

• 分层Token选择：保留率从100%优化至18%

针对边缘设备算力限制，查凯南介绍了蒸馏技术的突破："通过渐进式知识蒸馏，将70亿参数的Gemma模型压缩至3亿参数，在RISC-V RVV加速器上实现7.2TOPS/W的能效比。"在AR眼镜原型测试中，该方案支持实时多语言翻译功能，功耗控制在380mW以内。

硬件架构创新方面，查凯南透露："我们与谷歌共同定义的RVV扩展指令集，使Kelvin处理器实现256MACs/cycle的吞吐量，相比标准RISC-V核提升8倍矩阵运算效率。"

在智能家居安防场景中，芯原方案展现出独特优势："端侧设备通过Gating Model过滤98.7%的无意义画面，仅将0.3%的关键Token上传云端，使系统级功耗降低64%。"这得益于三级处理架构：

1. 传感器端：运行100mW级轻量模型完成初步筛选

2. 边缘网关：部署5TOPS级模型进行语义解析

3. 云端：运行千亿参数模型完成复杂推理

刘律宏强调系统级优化的必要性："我们的VIP9000 NPU与DECNano压缩引擎深度耦合，在视频处理流水线中实现数据'零拷贝'传输，延迟降低至传统方案的1/4。"这种软硬协同在工业AR场景中，使设备巡检系统的响应时间从900ms优化至210ms。

查凯南补充道："在分布式AI框架中，我们开发了统一的Token接口规范，使不同设备的特征向量误差控制在±0.03以内。"这为跨设备协同奠定基础，在车联网测试中实现多摄像头目标跟踪的一致性提升。

在开发者支持方面，刘律宏介绍："我们提供从RTL到SDK的全套工具链，客户可在72小时内完成IP核配置验证。"查凯南则透露："与谷歌合作的Model Zoo已收录200+预量化模型，涵盖从1TOPS到100TOPS的不同场景。"

查凯南总结道："当端侧设备具备环境感知与初步认知能力，云端专注深层推理时，真正的空间计算时代就会到来。"这种技术演进路径，正推动可穿戴设备从"智能终端"向"感知器官"的本质蜕变。

而后，芯原股份片上系统高级设计总监郝鹏鹏系统还阐述了芯原在AI眼镜芯片设计领域的创新实践："当端侧AI能力从‘功能附加项’进化为‘设备核心引擎’，芯片架构必须重构才能打破性能、续航与成本的‘不可能三角’。"

郝鹏鹏指出，AI眼镜历经萌芽期、低潮期后，正迈入"AI Plus"爆发阶段。通过分析市面主流方案痛点，芯原创立三类设计范式："大而全"方案受制于300mW+功耗与复杂供应链；"小而精"方案缺乏多模态处理能力；平衡型方案则面临AI算力不足的瓶颈。对此，芯原提出"动态性能密度"设计理念——通过22个独立电源域划分和RISC-V多核异构架构，实现芯片功耗从5μW待机到3.8mW全功能运行的30万倍动态调节范围。

在显示处理环节，芯原创新的AI超分辨率技术引发关注：通过将720P视频流在显示控制器端实时提升至1080P，使视频处理流水线带宽需求降低56%，配合FLEXA直连架构实现DDR-less数据传输。实测数据显示，该方案在动态文字识别场景下，功耗较传统方案降低63%，同时维持98.6%的视觉清晰度。

针对端侧AI算力需求，郝鹏鹏重点解析了"三级加速引擎"：AI-PIPE硬件加速器：集成New Break算法硬化模块，使图像语义提取功耗降至0.7mW/帧；可扩展NPU阵列：支持1-4核动态配置，在语音降噪场景实现0.5ms延迟的实时处理；ZSP定制DSP核：通过RISC-V RVV扩展指令集，使Transformer模型推理能效比提升至12.3TOPS/W。

在落地实践方面，郝鹏鹏分享了两个典型案例，一个是家庭安防AI摄像头：采用芯原定制SoC方案，仅凭2节AA电池实现24个月续航，其秘密在于深度优化的电源管理系统——通过动态电压频率调节（DVFS）技术，使运动检测模块功耗低至8.3μW。另一个是全天候AI眼镜原型机：通过22个电源域精细管控，在保持30克重量的前提下，实现连续8小时多模态AI处理能力。其中视觉处理子系统采用"Token生成+超分辨率"组合方案，使3D导航场景下的数据传输量压缩至原始数据的0.2%

郝鹏鹏最后强调，芯原正通过三大技术路径重构行业基准：可配置计算平面：支持从1TOPS到16TOPS的弹性算力部署；混合精度数据流：实现FP16到INT4的动态精度切换，使AI推理能效波动范围收窄至±5%；异构通信架构：通过外挂蓝牙/CAT-1协处理器模块，使无线传输能耗降低42%

"当眼镜芯片的能效密度突破5TOPS/W临界点，设备将真正成为人体‘第六感官’。"郝鹏鹏表示，芯原已构建从IP核到量产芯片的全栈能力，正在帮助客户将AI眼镜开发周期从18个月压缩至9个月。