芯原戴伟进：可穿戴设备正从“功能终端”变成 “AI 交互新入口”

“通过低功耗、自然交互与协作计算等核心技术，可穿戴设备正在重构人机交互范式，成为连接物理世界与数字世界的核心入口。”在 4 月 16 日举办的芯原股份可穿戴专题技术论坛上，芯原首席战略官、执行副总裁兼 IP 事业部总经理戴伟进在题为《可穿戴设备：赋予你更近的 AI 交互》的主题演讲中说道。

“可穿戴设备的终极目标是成为用户不可或缺的智能伙伴。” 戴伟进深度解析了 AI 与可穿戴设备的融合趋势，他强调：“AI 眼镜将超越单一硬件定位，成为连接用户与 AI 服务的核心入口，其核心竞争力在于‘自然交互体验’与‘端云协同算力’的深度整合。”

芯原首席战略官、执行副总裁兼 IP 事业部总经理戴伟进

AI 重构可穿戴设备定位

戴伟进强调，新一代可穿戴设备正从 “独立功能终端” 进化为 “AI 生态入口”。

以 AI 眼镜为例，其核心价值在于 “全天候环境感知 + 实时智能交互”—— 通过集成多传感器持续捕捉用户行为与环境数据，结合云端大模型实现即时响应，形成 “设备即入口” 的全新模式。他以 Meta Ray-Ban 智能眼镜为例，指出“当设备能通过自然语言交互、视觉识别等功能主动理解用户需求时，就成为了 AI 服务的‘物理界面’”。

根据第三方机构数据，全球可穿戴 AI 市场规模 2024 年达 397 亿美元，2025-2034 年预计以 27.7% 的年复合增长率持续扩张，其中 AI 眼镜市场增长最为迅猛：2024 年全球销量 152 万台，2025 年预计增至 350 万台，2035 年有望突破 14 亿台。

戴伟进认为，这一增长的核心驱动力在于 “AI 技术让可穿戴设备从‘信息接收端’转变为‘智能决策端’”，例如通过实时翻译、物体识别、健康监测等功能，实现 “设备即服务” 的终极形态。他特别强调中国在产业链中的独特优势："庞大的用户场景、高AI应用接受度及供应链整合能力，使中国有望成为这场变革的核心战场。"

低功耗与协同计算，破解穿戴设备 “续航 - 性能”悖论

如果描绘一下可穿戴设备未来的应用场景，可能是用户从清晨佩戴至入睡，设备持续感知环境、提供实时信息支持，并通过多模态交互（语音、视觉、手势）实现“无感化”服务。但是要实现这样的画面，设备需要支持18小时以上续航，还需要超越传统语音交互，实现融合视觉、声纹、语调的拟真对话。

针对应用中可能出现的“小体积、长续航、高算力” 核心矛盾，戴伟进详细解读了芯原解决问题的技术路径。

首先是超低功耗 IP 架构支撑 “全天候在线”。芯原推出的GCNano3DVG GPU IP采用混合渲染技术，支持 3D 与 2.5D 图形处理，在仅 10 毫瓦功耗下实现流畅交互，适配智能手表、AR 眼镜等对功耗敏感的场景。搭配VIPNano/Pico NPU IP，可在端侧完成轻量级 AI 任务（如语音唤醒、运动识别），避免频繁唤醒云端带来的能耗开销。

其次是端云协同重构算力分配模型。戴伟进提出 “边缘 - 云端协同计算”架构：端侧处理实时性要求高的轻量任务（如手势识别、环境光感应），云端承载复杂大模型推理（如多模态交互、个性化推荐），通过数据压缩与高效传输协议，将端云协同延迟控制在 50 毫秒以内。他举例称，“用户通过 AI 眼镜进行实时翻译时，端侧负责语音采集与初步降噪，云端大模型完成语义解析，最终实现 0.8 秒级响应”，同时将整机功耗控制在 50 毫瓦以下。

最后是自然交互技术突破用户体验瓶颈。针对当前 AI 交互 “机械化” 问题，芯原联合 Sesame.ai 等企业开发多模态自然交互系统，支持语音、手势、眼动等复合输入，通过动态语义理解技术实现 “类人化对话”。戴伟进现场演示的原型设备显示，该系统可识别用户语气与表情，自动调整交互策略，例如在用户跑步时切换为 “简洁语音反馈” 模式，提升场景适配性。

生态布局：从 IP 供应商到 “AI 穿戴生态构建者”

作为全球领先的芯片 IP 供应商，芯原正从技术输出转向生态整合，通过三大策略推动可穿戴设备产业变革：

1、开放平台加速技术落地

推出VeriHealth 健康监测平台，集成心率、血氧、体温等多维度传感器算法，支持客户快速定制健康类穿戴设备。数据显示，基于该平台的智能手表方案可将研发周期缩短 40%，功耗降低 30%。

2、协同产业链破解 “重量困局”

针对 AR 眼镜 “超轻量化” 需求（目标重量 < 30 克），芯原联合京东方、灵犀微光等企业优化显示与光学方案，通过无 DDR 内存设计（采用 SRAM/PSRAM 替代传统 DRAM），将芯片面积缩小 50%，同时保持 40TOPS 以上算力，为消费级 AR 眼镜量产奠定基础。

3、定义 “AI Agent” 新交互范式

戴伟进提出 “设备即 AI Agent”概念，通过端云协同使可穿戴设备具备自主决策能力。例如，AI 眼镜可根据用户日程自动规划通勤路线，结合实时交通数据动态调整，并通过骨传导耳机实现 “无感化提醒”。他强调，“未来的可穿戴设备将成为‘私人 AI 助手’的物理载体，其核心竞争力在于‘场景化服务能力’而非单一硬件参数。例如手表在生理监测上不可替代，但AR眼镜能通过环境感知提供补充信息，形成完整健康管理闭环。”

2025 年或是AI 穿戴设备爆发元年

展望产业未来，戴伟进指出三大趋势：

第一，技术融合催生 “超级终端”：AI 与 AR 的深度融合将推动设备从 “功能简单叠加” 走向 “体验有机整合”，例如 AR 眼镜结合大模型实现 “实时场景化知识注入”，成为 “行走的智能百科”。

第二，中国市场引领全球创新：得益于完整的消费电子产业链与 AI 应用生态，中国 AR 设备出货量2023年占据全球近半壁江山（48%），2023-2027 年复合增长率达 138.6%，远超全球平均水平，预计2027年将突破750万台。

第三，“轻量模型” 重构端侧算力：随着 DeepSeek-R1 等低参数大模型的普及，端侧算力需求从 “云端依赖” 转向 “边缘自治”，预计 2025 年端云协同架构在可穿戴设备中的渗透率将达 65%，推动 “本地智能” 进入新阶段。

结语

戴伟进在演讲中强调，“可穿戴设备的终极形态是‘AI 的具身化载体’—— 它不仅是戴在身上的硬件，更是融入生活的智能伙伴”。随着芯原 GCNano3DVG、VIPNano 等低功耗 IP 的规模化应用，以及端云协同生态的成熟，2025 年或将成为 AI 穿戴设备从 “技术验证” 迈向 “消费普及” 的关键转折点。

在生态合作层面，芯原与一批头部品牌建立深度合作，推动终端设备快速迭代。戴伟进透露，芯原的"紧耦合系统架构"已实现子系统解决方案及AI眼镜参考设计，通过优化功能、性能与续航的平衡，助力客户突破技术瓶颈。

对于芯原而言，这一趋势不仅意味着技术创新的持续投入，更要求从 “单一 IP 供应商” 向 “生态价值共创者” 的角色升级。