当前端侧AI硬件进入规模化落地阶段，大量开发者选择 AI 视觉 SoC 打造低功耗的影像终端，但在产品实现上多重矛盾凸显。端侧AI视觉设备，既需要本地图像识别、算法推理能力，保证 AI 算力实时响应；又要求整机超低功耗，依靠电池长时间供电。算力本身会带来功耗开销，算力、功耗、续航三者互相牵制，这是方案设计的突出难题。

同时，在硬件开发环节，很多团队面临从视觉 SoC评估、原理图设计、PCB制板、元器件备料、PCBA 贴片打样周期长等问题。不少开发者卡在原型阶段，很难快速打磨出稳定、可量产的电池供电智能影像终端，芯片算力难以转化为可落地的量产产品。

10月21日，由华秋智联倾力打造的产业直播栏目《芯灵硬见》，聚焦“电池驱动的端侧AI影像怎么做？从视觉SoC 到硬件量产全链路思考”这一主题。邀请研极微电子、良友通信和华秋DFM技术专家硬核分享，全方位分析如何打造超低功耗的AI视觉设备，助力开发者缩短 AI硬件研发周期，加速端侧AI产品落地。

深耕极致低功耗，全定制技术构筑算力底座

通用大模型算力竞争日趋白热化，而物理感知终端长期受续航、功耗约束，低功耗边缘算力成为落地瓶颈。研极微电子技术研发总监何菊表示：“AI 从数字世界走向物理世界，算力比拼不再只看峰值，能效、续航才是终端规模化落地的核心门槛。”

研极微走出差异化路线，依靠全定制技术构筑低功耗算力底座。不同于商用 IP 堆叠模式，团队自研ISP / NPU / VPU / CPU 四大 IP 全自研，全定制不依赖标准单元库。目前AI SoC 全线8nm，实现晶体管密度与漏电控制双优。常规 8nm 工艺标准工作电压为 0.75V，研极微的芯片可下探至最低0.45V，后续规划的大模型推理芯片电压还能进一步降低。这一能力背后存在较高技术门槛，依赖门级电路深度优化，采用自主 K 库（单元特征化），和晶圆厂紧密协同，需要经过长期量产打磨验证。以此形成难以复刻的技术壁垒。

依托芯片低功耗与高能效特性，研极微瞄准三大行业痛点打造对应解决方案。一是 IPC 领域，解决布线束缚问题，已落地成熟的 4G 太阳能一体机，实现无网无线无电源线，支持灵活布设，同时延伸出停车记录仪、微光充电门铃方案；二是智能穿戴场景，攻克高功耗带来的电池笨重、发热难题，适配 AI 眼镜、AI Pin、便携相机等穿戴视觉设备，满足前端数据采集需求；三是面向小型具身智能机器人等端侧设备，自研大模型推理芯片预计明年回片，主打双芯片架构，将轻量化大模型部署在前端，实现低时延实时响应，可覆盖机器人、IPC、穿戴设备及手机协处理等场景。

研极微布局SA 穿戴视觉、C IPC 安防、SF 大模型推理三大类芯片迭代路线，以明确量产节奏作为对客户的交付承诺。 C 系列面向安防 IPC 市场，以像素分200 万、 500 万、800 万等规格；SA 系列主打智能穿戴场景，SF 系列为大模型推理芯片，首颗芯片计划 2027Q3 推出。

SA 穿戴线为本次介绍重点，SA62108X 于 2024Q1 量产，8nm 工艺，是 AI 眼镜主力 SoC，可支撑终端量产落地；SA62102X 同样为 8nm，支持200 万像素、最高 300 万输出，搭载ISP，芯片面积小、功耗极低，15 帧场景功耗约 60mW，适合作为协处理器，也可承担 IPC 主控；SA62205X 于今年 5 月量产，算力达 2TOPS，采用 RISC-V 架构双核CPU，支持 500 万像素，1 帧 / 秒模式下功耗低至 10mW，支持双目、小屏，多路麦克风接入，单麦录音低功耗可达 7mW，语音低功耗硬件链路成熟，语音算法正联合合作伙伴持续优化；后续 SA62208X 聚焦 AI 眼镜与运动相机，重点优化低照度成像表现。

面向具身机器人赛道，研极微采取稳步推进的落地策略。现阶段优先把 SA 系列低功耗感知芯片部署在机器人关节、视觉采集节点，承担分布式传感、目标检测与避障等实时感知任务。再将SA 感知芯片与 SF 端侧大模型芯片结合，通过大小脑协同方案深度切入整机，兼顾实时响应和高层语义决策，适配机器人狭小空间、电池自持运行的严苛限制。

何菊表示，研极微不与云端 GPU 比拼峰值算力，而是补齐物理端侧感知短板，把图像、传感前置处理留在本地，减少云端传输。循序渐进布局三大场景，用极致低功耗方案，打开万物自持感知的新增长空间。

以小控大：AI 穿戴方案设计的理性与定力

AI 眼镜赛道热度高涨，但退货率居高不下，续航不足、体验粗糙等令综合体验不及预期。面对此等问题，良友通信技术研发负责人殷国华表示，续航与用户体验是穿戴产品的两条生死线，视觉SoC的能效决定整机续航与重量，体验短板直接影响用户留存，破解行业痛点需要从芯片选型的底层入手。

良友通信坚持视觉SoC性能、功耗、尺寸三大选型原则。研极微芯片ISP调校面向消费审美，区别于安防芯片的取证还原思路，成像观感更适合用户分享。芯片原生标配AIISP引擎，把 AI 能力融入图像处理全链路。智能降噪、色彩优化、黑光全彩增强等功能一体化落地，精准命中消费级设备的核心痛点暗光、夜景拍摄。工艺层面，研极微采用 8nm 先进制程，在同等算力规格下，芯片功耗更低、发热控制更出色，这一点对 AI 穿戴设备至关重要。

在低功耗方面，研极微采用全定制设计方法学，从电池供电场景反向推导芯片架构，自研全套低功耗 IP，深挖功耗下限，在同等电池容量下，给产品带来更长续航与更充裕的结构设计空间。 同时，从第二代芯片开始舍弃 DDR，改用 PSRAM 方案。DDR 本是 SoC 功耗大户，替换后功耗显著下降，还能规避 DRAM 价格波动风险，对 AI 吊坠这类摄像头常持续开启的设备增益明显。根据公开数据，研极芯 Gen2 仿真功耗约 130mW，仅约业界同类的十分之一，第三方测试能效比可达主流芯片的 3.2 倍。

此外，封装方案灵活，SA62205 为 7×9mm 小封装，还有SA62108X专为眼镜定制，能够满足穿戴设备小型化的需求。

在架构上，良友首创 “以小控大” 双芯片方案，低功耗蓝牙 SoC 做主控，搭配视觉 SoC 处理图像。设备空闲时视觉芯片完全下电，唤醒后快速启动，大幅拉长待机时长，解决了单芯片方案续航短板。

殷国华表示，AI 吊坠是继AI眼镜之后重要的 AI入口，胸前机位可延伸第一人称视角，良友的方案采用端侧抽帧过滤无效画面，仅把关键帧上传云端，极大节省流量与算力。AI 吊坠为持续在线形态，需要芯片长期保持工作，恰好能够发挥 SA62205的低功耗优势。

为缩短研发周期，良友推行“前移、量化、锁定” 策略。自研PCB回板前，原厂开发板是项目前期高效验证的利器。它配套工具链、烧录、demo、驱动框架开箱即可调试，便于团队快速上手。可以在板上提前验证 ISP 成像、系统响应、NPU 推理性能，摸清芯片能力边界；依托配套功耗板，拆分 CPU、ISP、NPU 等模块做场景化功耗实测。应用代码、算法、 Demo 也能先行开发，等自研板到位后，软件可快速衔接，大幅压缩项目周期。

殷国华总结，AI 穿戴赛道切忌浮躁跟风。守住功耗底线、打磨佩戴体验，够用优先、取舍有度，才是硬件方案商穿越行业内卷的长期定力。

DFM前置护航，破解 AI 视觉硬件从样机走向量产的工艺困局

智能驾驶、工业机器人、穿戴设备、新能源汽车正朝着高密度微间距、高算力方向快速迭代。市场竞争之下，企业既要比拼交付速度、产品质量，也要严控成本，高效稳定落地成为共同难题。

华秋DFM技术支持凌国雄分析，制造端集中出现的高频风险，包括封装与器件不匹配，封装与器件引脚数量不匹配、封装与器件安装类型不匹配，还有下沉器件没开槽、器件与导轨干涉、板内器件干涉、插件器件背面干涉拼版后器件干涉、爬锡空间不够、QFN焊盘和引脚面积比、BGA焊盘和焊球大小比、焊盘散热过快引脚虚焊等等。

凌国雄指出，制造端诸多隐患，依靠传统人工产前评审很难全部提前排查。新项目评审对工程师综合能力要求极高，需要同时精通电气、结构、EDA 软件以及各类工艺知识，评审规则多达数千条，工作量大、过程枯燥。长期高压下，人为疏漏难以避免，这也是很多硬件项目反复改板、试产延期的重要原因。而华秋 DFM 工具正是为解决这一痛点而生，用自动化能力替代重复性人工检查。

华秋 DFM 可导入 Gerber、ODB++ 版图文件并搭配 BOM 清单，在软件内完成板级虚拟微组装仿真，快速识别各类隐蔽设计缺陷。像引脚被绿油覆盖、非金属化孔误用等肉眼极难发现的细微问题，软件短短数秒就能精准定位问题位置。

传统流程中，工程师完成设计后直接发往工厂审核，来回沟通耗时漫长，拉长产品开发周期。现在工程师完成 PCB 设计后，可一键启动 DFM 自检，发现问题即时修改，快速迭代版本，校验无误再交付生产，助力实现一次投产成功。

华秋 DFM 不只是一款可制造性检测工具，更深层价值在于推动制造经验数字化转型。它能够把资深工程师沉淀的工艺 Know-how 固化进系统，支持按不同产品、不同客户配置专属工艺规则，实现工艺经验的沉淀与传承。打通设计与制造的数据壁垒，让数据双向顺畅流转，助力企业走向数字化、智能化生产。

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基于研极微AI SoC的智能视觉方案实操详解

面向量产的 DFM 设计，护航 AI 视觉硬件平稳落地