AI导读：

CES 2025上，AI眼镜备受关注，端侧算力成为制约其发展的关键要素。业内正积极部署端侧AI芯片及相关硬件，力求提升设备续航能力。同时，高性能SoC芯片和混合AI协作处理技术也被视为提高算力支撑的有效途径。

在CES 2025展会上，AI眼镜成为备受瞩目的焦点，吸引了众多厂商参与，上演了一场规模宏大的“百镜大赛”。国内电商平台上，多款AI眼镜一经上架便迅速售罄，再度印证了这一领域的火爆程度。这一现象不仅激发了市场对AI眼镜及可穿戴设备大规模商业化进程的关注，更揭示了端侧算力作为制约其发展的关键要素。

据《科创板日报》记者多方采访了解，业内普遍认为，端侧算力是限制可穿戴设备交互体验，阻碍其大规模商业化的核心瓶颈之一。为解决这一难题，行业正积极部署端侧AI芯片及相关硬件，力求通过更高性能、更低能耗的集成芯片，以及大小模型协同处理的混合AI技术，来提升设备的续航能力。

全球龙头厂商如高通，已在CES 2025上推出了搭载45TOPS算力NPU的骁龙X平台，以更高效运行AI应用。国内上市公司中，瑞芯微、晶晨股份、中科蓝讯、恒玄科技等龙头厂商，也均研发出了具备端侧AI能力的芯片。其中，瑞芯微的RK3588、RK3576芯片集成了6TOPs NPU处理单元，可支持0.5B-3B参数级别的模型部署；晶晨股份则发布了业界首款集成4K和AI功能的6nm商用芯片，已有多家全球知名运营商决定基于该芯片推出下一代旗舰产品。

此外，业内还通过高性能SoC芯片支撑端侧处理能力，提高芯片先进制程或内部集成NPU，以进一步提升芯片性能。同时，混合AI协作处理技术也被视为提高算力支撑的有效途径。高通在其《混合AI是AI的未来》白皮书中指出，云端和边缘终端协同工作，可实现更强大、更高效且更普及的AI应用。

然而，对于可穿戴设备品牌商而言，部署端侧AI会显著提高制造成本，因此是否部署需综合考量市场需求与成本效益。此外，电子设备续航能力问题也是制约其发展的关键因素之一。目前，业内主流的解决方案包括高密度锂电池和智能功耗管理技术，部分前沿企业还在探索超快充电技术、新型固态电池以及太阳能辅助供电等创新路径。

（图：高通《通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI》白皮书中提到的集成芯片示例）

（图：高通《混合AI是AI的未来》白皮书）