Wie viele Hürden müssen KI-Brillenchips unter dem "Unmöglichen Dreieck" noch überwinden?

Dieses Jahr ist die AI-Brille offiziell in die Phase der massiven Produktion eingetreten, und die Branche wächst stark. Laut IDC-Daten stieg der Weltmarkt für intelligente Brillen im ersten Quartal 2026 um beeindruckende 130,1 % gegenüber dem Vorjahr. Der chinesische Markt belegte mit einem Anstieg von 23,5 % den dritten Platz weltweit. Es wird geschätzt, dass die weltweite Auslieferung von intelligenten Brillen in diesem Jahr 23,687 Millionen Stück erreichen wird.

Während die Marktforschung weiterhin steigt, gibt es jedoch generell gravierende Mängel bei der Produkt-Erfahrung in der Branche. Probleme wie starkes Erhitzen, kurze Akkulaufzeit, Verzögerungen bei der visuellen Erkennung und Echtzeitübersetzung sowie eine schwere Brille sind die zentralen Probleme, die die Benutzerbindung und den Fortschritt der Branche behindern. Aus Sicht der Branchenlogik liegt das Kernproblem in dem noch nicht ausgereiften System der speziellen Chips.

01

Drei gravierende Mängel beeinträchtigen das Endgerät-Erlebnis

Zu Beginn der Entwicklung der AI-Brillenbranche hatte die Branchenkette noch kein ausgereiftes System für spezielle Chips. Um schnell Marktanteile zu erobern und die Schwierigkeiten bei der Hardwareentwicklung zu senken, haben viele kleine und mittlere Hersteller von Gesamtgeräten einfach Mittelklasse-Smartphone-SoCs verwendet, die einfach auf die Brille zugeschnitten wurden. Sie haben nur redundante Module wie Basisbänder und Hochdefinition-Video-Codierung entfernt und die SoCs dann direkt in die schmalen Bügel der Brille eingebaut, um die Hardware anzupassen.

Aber die Kernlogik der Smartphone-Chips ist auf das Design von Smartphones mit großen Bildschirmen, großen Akkus und integrierten Kühlsystemen ausgelegt. Dies widerspricht der speziellen Umgebung der AI-Brille, die ein kleines Gehäuse, passive Kühlung, einen Mikro-Akku von 200 - 300 mAh und ein direkt am Körper getragenes Gerät hat. Es ist schwierig, eine Anpassung durch einfache Softwareoptimierungen oder Hardwareanpassungen zu erreichen. Dies hat direkt zu drei Problemen beim Endgerät-Erlebnis geführt, die zu den üblichen Schwächen der Serienprodukte in der Branche geworden sind.

Erstens ist die starke Erhitzung unter hoher Belastung ein Problem, das die Tragekomfort zerstört. Wenn Smartphone-SoCs lokale große Modelle, Echtzeit-visuelle Erkennung oder kontinuierliche AR-Bildrendering ausführen, steigt der Stromverbrauch plötzlich auf mehrere Watt an. Die Bügel der einteiligen AI-Brille haben eine einfache Struktur ohne Lüfter oder Wärmespreizer. Sie können die Wärme nur passiv über die Kunststoffhülle ableiten, und die Wärme in dem kleinen Raum kann nicht schnell abgeführt werden.

Wenn die ersten AI-Brillen mit zugeschnittenen Smartphone-SoCs 30 Minuten lang unter hoher Belastung laufen, erreicht die Temperatur an den Bügeln, die am Körper anliegen, oft 48 - 52 °C, weit über der angenehmen und sicheren Schwelle von 39 °C für tragbare Geräte. Ab 43 °C kann es zu einer brennenden Empfindung kommen. Selbst bei gelegentlichem Gebrauch ist der Leerlaufstromverbrauch viel höher als bei speziellen tragbaren Chips.

Zweitens gibt es hohe Verzögerungen bei der Ausführung der Kernfunktionen der AI. Die Kernkonkurrenzfähigkeit der AI-Brillen liegt in intelligenten Interaktionsfunktionen wie Echtzeit-Übersetzung in mehreren Sprachen, Objekterkennung aus erster Person, Gesten- und Augenbewegungserkennung sowie Raum-SLAM-Modellierung. Diese Funktionen erfordern eine sehr hohe Reaktionsgeschwindigkeit der Chip-Leistung und eine millisekundenschnelle Echtzeit-Inferenzfähigkeit des NPU.

Aber die NPU-Architektur in den allgemeinen Smartphone-SoCs ist hauptsächlich auf die Verarbeitung von statischen Smartphone-Bildern und AI-Effekten in Kurzvideos optimiert. Sie ist nicht auf die kontinuierliche Bildaufnahme und die parallele Inferenz von Sprache und Text in der AI-Brille angepasst. Nach der Frequenzanpassung unter den strengen Strom- und Raumbeschränkungen der Brillenbügel kann die Verzögerung bei der lokalen Übersetzung und visuellen Erkennung über 100 Millisekunden betragen. Bildschlepp, verzögerte Übersetzungszitate und verlangsamte Objekterkennung sind übliche Probleme bei Serienmodellen. Dies macht die Kernfunktionen der AI praktisch nutzlos und kann die Echtzeit-Interaktionsbedürfnisse der Benutzer nicht erfüllen.

Drittens ist die Akkulaufzeit des gesamten Geräts kurz, was es unmöglich macht, die Brille den ganzen Tag zu tragen. Der Akkukapazität der aktuellen einteiligen AI-Brillen mit Display beträgt nur 150 - 300 mAh. Der Leerlaufstromverbrauch und der Spitzenstromverbrauch des Smartphone-SoCs sind beide hoch. In der normalen Situation, in der die Sprachaufnahme, die Kamera und das Displaymodul gleichzeitig laufen, kann der Akkulaufzeit des Geräts nur 2 - 4 Stunden betragen. Der Markt erwartet, dass die AI-Brille in allen Situationen wie der Pendelfahrt, der Arbeit, der Reise und dem Sport verwendet werden kann. Die kurze Akkulaufzeit bedeutet, dass die Benutzer das Ladegerät immer mit sich führen müssen, was den Vorteil der Tragbarkeit der intelligenten Brille verringert.

Wenn die Hersteller versuchen, die Akkulaufzeit durch eine größere Batterie zu verbessern, erhöht sich direkt das Gewicht des gesamten Geräts. Unter dem aktuellen allgemeinen Chip-Schema übersteigt das Gewicht der meisten Produkte 50 g. Ein langes Tragen kann einen deutlichen Druck auf die Nase und die Ohren verursachen. Dies ist auch ein direktes Ergebnis des sogenannten "unmöglichen Dreiecks" von Rechenleistung, Leichtigkeit und Akkulaufzeit in der Branche. Um eine qualitative Verbesserung der Produkt-Erfahrung der AI-Brille zu erreichen und die Branche von der Quantitätssteigerung zur Qualitätsverbesserung zu bringen, müssen die Kerntechnologien von vier Arten von speziellen Chips überwunden werden.

02

Fünf Arten von Kernchips haben jeweils technologische Schwierigkeiten

Das Gesamtsystem der AI-Brille ist ein hochintegriertes mikroskopisches intelligentes Gerät, das von einem Haupt-SoC, einem ISP-Bildsignalprozessor und einem CMOS-Bildsensor, einem Anzeigetreibechip, einem Energiemanagementchip und einem Speicherchip gemeinsam angetrieben wird. Die fünf Arten von Chips haben jeweils ihre eigenen Aufgaben und bestimmen die Rechenleistung, die Bildqualität, die Anzeigeerfahrung, die Akkulaufzeit und die Größe des Geräts. Aber jede Art von Chip hat unterschiedliche technologische Barrieren, die von der Branchenkette nacheinander überwunden werden müssen.

Als Rechenkern des Geräts integriert der Haupt-SoC-Chip Kernfunktionen wie die Rechenleistung, die Bildgebung, die drahtlose Kommunikation und die Systemsteuerung. Er bestimmt direkt die intelligente Interaktionsfähigkeit, die Laufzeitverzögerung und den Stromverbrauch des Geräts. Die Probleme, denen er gegenübersteht, sind auch die komplexesten.

Erstens gibt es einen Kernwiderspruch zwischen Rechenleistung und Stromverbrauch. Lokale AI-Berechnungen, Hochdefinition-Bildverarbeitung und Echtzeit-Rendering erfordern eine hohe Rechenleistung, aber eine hohe Rechenleistung kann zu einem hohen Stromverbrauch, einer Erhitzung des Gehäuses und einer verkürzten Akkulaufzeit führen. Aus den Daten geht hervor, dass die Ausführung eines lokalen multimodalen großen Modells mindestens 4 - 6 TOPS erfordert, was eine zehnfache Zunahme der Rechenleistung bedeutet. Bei hoher Belastung kann der Stromverbrauch des Chips auf etwa 300 mW steigen, und nach einer Stunde intensiver Nutzung wird bereits 60 % der Batteriekapazität verbraucht. Gleichzeitig erfordert die Rauminteraktion, dass die Bildverzögerung unter 20 Millisekunden liegt. Bei Lösungen mit geringer Rechenleistung übersteigt die Verzögerung in der Regel 50 ms. Es ist schwierig, die vier Faktoren Rechenleistung, Stromverbrauch, Größe und Verzögerung gleichzeitig zu berücksichtigen. Dies ist auch das wichtigste technologische Problem in der aktuellen SoC-Brille.

Zweitens erfordert das Gerät eine sehr hohe Integrationsstufe. Das traditionelle getrennte Chip-Schema hat ein zu großes Volumen und kann nicht an das leichte Design der Brille angepasst werden. Gleichzeitig kann es bei der gleichzeitigen Ausführung mehrerer Aufgaben zu Störungen bei der Ressourcenverwaltung und Verzögerungen bei der Interaktion kommen. Die Stabilität der Spracherkennung, der Bildrauschentfernung und der drahtlosen Übertragung in komplexen Umgebungen ist unzureichend, was die Benutzererfahrung stark beeinträchtigt.

Die derzeitige Hauptlösung ist die Einführung von SoCs mit höherer Integrationsstufe, die eine stabile Rechenleistung bieten, ohne mehr Platz zu beanspruchen. Das Qualcomm AR1 Gen1-Serie-SoC ist ein Premium-Schema für AR-Brillen. Es integriert einen speziellen NPU, einen ISP-Bildprozessor und ein Hochgeschwindigkeits-Kommunikationsmodul. Es unterstützt die lokale AI-Berechnung von großen Modellen und das Hochdefinition-Rendering von Lichtmaschinen. Die Rechenleistung wird effizient verwaltet, und die Stabilität ist hoch. Es wird weit verbreitet in Meta Ray-Ban und Premium-AR-Traggeräten eingesetzt und kann die Anforderungen an hohe Leistung und geringe Verzögerung bei der Interaktion ausgleichen. Chinesische SoC-Hersteller haben sich schnell weiterentwickelt und bieten Lösungen mit hoher Rechenleistung und günstigem Preis. Rockchip, Ankai Microelectronics, CoolChip, BES, Spreadtrum und Allwinner haben speziell für tragbare Geräte entwickelte SoC-Chips vorgestellt, die die Bildverarbeitung und die leichte AI-Rechenleistung optimieren und für grundlegende Funktionen wie tägliche Aufnahmen, Sprachinteraktion und Echtzeit-Screen-Casting geeignet sind.

Der ISP-Bildsignalprozessor und der CMOS-Bildsensor sind das Herzstück des visuellen Wahrnehmungssystems der AI-Brille. Sie sind für die Aufnahme von Realbilder, die Verbesserung der Bildqualität, die Reduzierung von Bildrauschen und die Eingabe von AI-visuellen Informationen verantwortlich und bestimmen direkt die Genauigkeit und das Ergebnis der Bildaufnahme, der Raumerkennung und der Umgebungsperzeption des Geräts.

Auch hier ist die Brille aufgrund des begrenzten Raums im Gehäuse nicht in der Lage, einen großen Sensor zu integrieren. Dies führt zu einem geringen Lichtdurchlass und zu vielen Rauschen und einer schlechten Klarheit in dunklen Umgebungen. Gleichzeitig können die variablen Tragepositionen und die häufigen Bewegungen während der Aufnahme zu Bewegungsunschärfe und Bildwackeln führen.

Die Premium-AR-Brillen-Bildversorgungskette wird seit langem von internationalen Top-Herstellern dominiert, und die technologischen Barrieren sind hoch. Sony und Samsung verfügen dank ihrer hochwertigen CMOS-Sensor-Technologie über eine hohe Lichtempfindlichkeit, einen hohen Dynamikbereich und ein äußerst geringes Rauschen in dunklen Umgebungen. Die Pixelkalibrierung ist ausgereift, und die Farbwiedergabe ist präzise. Darüber hinaus sind ihre Produkte für Weitwinkel-Traglinsen nativ kompatibel und können die Stromaufnahme eines einzelnen Sensors auf weniger als 120 mW begrenzen, während sie Hochgeschwindigkeits-Bildaufnahmen ermöglichen. Sie erfüllen die Anforderungen an die Raumpositionierung und die Hochdefinition-Aufnahme von Premium-AR-Brillen. Im Bereich des ISP bieten Qualcomm und ADI spezielle Bildverarbeitungschips, die mehrstufige Rauschunterdrückung, HDR-Dynamikverstärkung und Bewegungsausgleichsalgorithmen unterstützen. Sie können die Bildverzerrungen bei der Aufnahme mit tragbaren Geräten schnell korrigieren und die Bildstabilität in dynamischen Szenarien erheblich verbessern.

Chinesische Hersteller wie OmniVision, SmartSens und GalaxyCore haben speziell für tragbare Geräte entwickelte Miniatur-CMOS-Bildsensoren vorgestellt, die die Lichtempfindlichkeit verbessern, während sie die Chipgröße verringern und sich somit für das leichte Design der Brille eignen.

Der Anzeigetreibechip ist das Kernbauteil der AI-Brille mit Display und zugleich die Chipart, die am knappsten ist und bei der die technologischen Konflikte am stärksten ausgeprägt sind. Er bestimmt direkt die Bildschirmauflösung, die Farbpräzision, die Bildverzögerung und den Stromverbrauch des gesamten Geräts und ist der Schlüssel zur Verbesserung der AR-Durchsicht, des Echtzeit-Screen-Castings und der AI-Text- und Bildanzeige.

Die meisten AI-Brillen sind derzeit mit Micro-OLED-, LCoS- oder Micro-LED-Mikrodisplays ausgestattet. Aufgrund des leichten Designs des Geräts stehen die Anzeigetreibechips vor mehreren Branchenproblemen. Einerseits können herkömmliche Treiberchips bei Mikrodisplays mit hoher Pixelauflösung und kleiner Größe zu Bildschlepp, Farbunterschieden und Flackern bei geringer Helligkeit führen, und die Anzeigeklarheit ist in starkem Sonnenlicht unzureichend. Andererseits erhöht eine hohe Bildwiederholrate und ein hoher Farbraum den Stromverbrauch erheblich, was die Akkulaufzeit des gesamten Geräts verkürzen kann. Es ist schwierig, die Anforderungen an eine hochauflösende Anzeige und einen geringen Stromverbrauch auszugleichen. Gleichzeitig erfordert der enge Raum in der Brille eine Miniaturisierung der Chips und eine geringe EMI-Störung. Bei der gemeinsamen Arbeit mehrerer Module kann es zu Anzeigeverzögerungen und Bildwackeln kommen, was die visuelle Trageerfahrung beeinträchtigt.

Taibwanische Hersteller wie ITE und Realtek haben eine lange technologische Tradition. Ihre Treiberchips verfügen über eine hohe Farbpräzision, eine geringe Verzögerung und eine adaptive Helligkeitsregelung und sind kompatibel mit LCoS- und Micro-OLED-Hauptlichtmaschinen. Sie können das Problem des Flackerns und der Farbverzerrung effektiv lösen und werden weit verbreitet in Premium-AR-Brillen von Meta, Huawei und anderen Herstellern eingesetzt. Visionox hat sich auf das Gebiet der Mikroanzeigetreiber spezialisiert und das Design optimiert, um den Anforderungen an eine leichte und stromsparende AI-Brille gerecht zu werden. Mit seinen kostengünstigen Lösungen hat es schnell am chinesischen Markt Fuß gefasst.

Der Energiemanagementchip ist das zentrale Element für die Stromverbrauchskontrolle des gesamten Geräts. Er koordiniert das Laden und Entladen der Batterie und die Stromversorgung des gesamten Systems. Da die Brillenbügel keine großen Batterien aufnehmen können und die Batterie der schwerste Teil des Produkts ist, verwenden die meisten AI-Brillen eine getrennte Stromversorgung mit zwei Batterien in den linken und rechten Bügeln, um das Gewicht zu balancieren. Dies kann jedoch leicht zu einem ungleichen Laden und Entladen der beiden Batterien und zu unterschiedlichen Spannungen führen, was die Batterienutzung und die Akkulaufzeit des gesamten Geräts verringert.

ADI hat eine Lösung in Form eines integrierten PMIC-Chips vorgestellt, der über einen äußerst geringen Ruhestromverbrauch, eine hochpräzise Batteriemessung und eine Architektur mit einem einzigen Induktor und mehreren Ausgängen verfügt. Er kann die peripheren Bauteile reduzieren und die Anforderungen an die Miniaturisierung von Premium-Modellen wie Meta Ray-Ban erfüllen, wodurch das Problem des begrenzten Raums effektiv gelöst wird. Die Energiemanagementschips von TI, NXP und Qorvo unterstützen die mehrspurige Spann