AI计算过于耗电，AI眼镜面临着续航焦虑，硅碳负极电池是解药？

不用说，小米今年很有可能会推出一款。 AI 眼镜。事实上，去年年底有消息传出，小米已经和小米了。 XR 领域代工龙头歌尔股份达成合作，预计在 2025 2008年第二季度(可能是 4 月度米粉节)。

过去半年，AI 眼镜正以前所未有的速度席卷市场。 Rokid 到雷鸟，小度，INMO、Looktech(脑机公司)、雷神科技（PC 制造商)...各行各业的制造商都在争相推出自己的智能眼镜。「下一款智能手机」的口号。

而且更多的企业，包括小米，仍然在产品研发的道路上。

这场「百镜对决」令许多人兴奋不已，市场的热情也是前所未有的，但是现在， AI 也许眼镜最直观的感觉不是「未来已来」，而是电池寿命的焦虑。

电池寿命焦虑是AI 大问题的眼镜？

各种各样的厂家宣传，AI 眼镜的未来往往是围绕着眼镜的「随时随地与 AI 对话」执行。但是现实是，这样，「随时随地」谈话可能只持续几十分钟。

典型的就是掀起这场比赛「百镜对决」的 Ray-Ban Meta，续航和日常连续使用还有 4 但是如果连续使用时间， AI 谈话，只能勉强撑过 30 分钟。

同时，手机随时随地充电可能很方便，但大多数近视客户每天只有一副光学眼镜，不方便随时随地放回眼镜盒充电。这意味着佩戴 AI 眼镜，也许会感到一种焦虑——在关键时刻，它会耗尽电量吗？

即使不追求全天候佩戴，出门也只有四五个小时，AI 眼镜的续航也常常令人望而却步。而且现在，市场上已经发布了 AI 眼镜产品的续航性能可谓各不相同，首先来看一组。「来自官方」的数据：

(电池寿命尽可能采用官方表述)图/雷科技

表面上看，某些产品的标称续航能力似乎十分可观，Looktech AI 眼镜号称可达 14 小时，雷鸟 V3 标称 7 时间。但是这些信息有一定的欺骗性，比如雷鸟。「典型场景」根据官方定义，更根据参考价值的信息是：录像时间 30 分分钟，或者继续听歌约会 3 小时。

相比之下，重量比雷鸟更重 V3 更轻的 Looktech AI 眼镜甚至声称续航可以达到。「14 小时」，在测试场景和续航定义的背后，很难不让人怀疑。

而且从官方公布的电池电量来看，Rokid Glasses、雷鸟 V3 总的来说还是和谐的 Ray-Ban Meta 在相似或较轻的重量下，加入更大容量的电池。INMO GO2 尽管有一块 440mAh 的「大电池」，但是官方只是标称「连续使用 150 分钟」：

小于电池 Rokid Glasses（唯二支持 AR 显示)看起来仍然很短。

Rokid Glasses，图/雷科技

对于充电厂商闪极旗下首款首款 AI 眼镜-闪极 A1，将三个电池直接插入镜腿内，完成。 450mAh 大电池，也是如此 Ray-Ban Meta 三倍。尽管如此「蓝牙音频」这个说法比较模糊，但是 2 小时视频拍摄的确体现了大电池的实力。

但闪极 A1 电池寿命仍然存在一些疑问，核心藏在它和它之间。 INMO GO2 共同选择的那一款来自 5 几年前紫光展锐芯片上，这里我们先按下不说。

总体而言，面对 AI 眼镜在电池寿命方面的挑战，在这个行业中，厂商们探索了不同的对策，比如典型的。「电池寿命不够，充电来凑」，每个家庭都在尝试通过不同的方式提高充电体验，提高快充功率，从而改善日常感受。

但是无论哪一种策略，都不能掩盖一个事实：AI 眼镜仍然极度依赖充电，远远不能像智能手机那样全天候使用。

究竟有什么问题？假如拆开一副？ AI 眼镜的功耗结构，我们会发现它的耗电方式并不容易。

AI AI眼镜断电越快，计算能力越强，

假如说 AI 是 AI 眼镜最吸引人的侧重点， AI 计算也可以说是 AI 眼镜是最容易被忽视的「能耗黑洞」。

对 AI 眼镜，许多人期待的是「随时随地与 AI 对话」，但是很少有人意识到这一点。「对话」背后隐藏着大量的运算网络需求。现在看来， AI 仍然使用眼镜「当地 云端」AI 保证综合体验的方法。

AI 眼镜的产品形式决定了它不能插入智能手机甚至智能手机。 PC 等级芯片，最多配备一个性能足够强，能效足够高的芯片，提供 NPU 根据当地情况满足计算率 AI 结合数据连接云实现强大的计算意图理解和基本的语音交互需求。 AI 感受。

离不开当地 AI 为了保证基本的感觉，计算单元的大量计算。所以我们可以看到 AI 一般来说，眼镜制造商基于相对先进的骁龙 AR1 Gen 1 制作芯片，但是也有一些芯片 AI 眼镜选择更多的依赖于云。

例如闪极 A1 和 INMO GO2 于是搭载了一个推出于 2020 年度可穿戴芯片-紫光展锐锐 W517。紫光展锐 W517 目标是高通早些时候推出的骁龙。 4100 与骁龙相比，系列穿戴芯片 AR1 Gen 1 不但在 CPU、ISP 以及能源效率等方面存在的缺点，也许还是有更大的缺点 AI 缺乏计算性能和数据连接性能。

问题也随之而来——不仅仅是 CPU 系统流畅性受性能影响， AI 缺乏特征代表着 AI 眼镜的基本能力更多地依赖于云，这意味着语音助手的反应速度取决于网络环境，延迟和稳定是不可避免的。

换言之，尽管在电池电量方面有很大的优势，但基本的感觉可能是小雷对闪极。 A1 最为令人担忧的是。

此外，AI 网络需求也不可避免地加剧了功耗问题。对体积有限、内部电路紧凑的产品而言，网络长时间运行几乎等于「续航灾祸」。那就是为什么 Ray-Ban Meta 的 AI 开启功能后，电池寿命将直接缩水 30 分钟。

而更直观的「耗电大户」是摄像头。

图/雷鸟

目前来看，Ray-Ban Meta 推动热潮之后的大部分 AI 眼镜配有摄像头，不但能让用户在任何时间、任何地点拍摄第一人称视角的照片和视频， AI 基本的视觉识别硬件要求。

几乎所有这些操作都是「高耗能」任务。何况，AI 眼镜不像手机那样有足够大的电池来支持长时间的图像处理，AI 计算 拍摄过程中的多重负担，使得眼镜在高强度使用时续航时间短得惊人。

Rokid Glasses，图/ Rokid

除此之外，Rokid Glasses 和 INMO GO 2 或者市场上很少有支持 AR 显示的 AI 眼镜，可称为眼镜 AI AR 眼镜。而且显示器代表需要一套完整的光学显示设备，用电量明显。

因此，虽然从体验的角度来看，Rokid Glasses 这种 AI AR 眼镜比较方便，特别是在 AI 在翻译和其他场景中，但是成本更快。

快充「治标」，硅碳负极电池「治本」

当然，面对电池寿命的大问题，厂家也想解决。其实解决方案只有两种:开源和节流，即增加电池电量，降低设备耗电量。

「节流」方法可以从不同的角度来实现，比如等待高通等芯片厂商推出，更适合推出。 AI 眼镜芯片产品，以及厂家在软硬件方面的不断优化。但「开源」，事实上，只能提高电池的能量密度，这也是一个突破 AI 眼镜寿命瓶颈的关键。

硅碳负极电池是目前最有希望打破消费电子产品瓶颈的电池技术之一。与传统锂电池使用的石墨负极相比，硅碳负极的理论高于容量 10 倍，在实际应用中可以提高电池的能量密度。 30%-50%。

也就是说，同样的空间可以在不影响电池尺寸的情况下安装更高的电量，这对于体积有限的情况。 AI 对于眼镜来说非常重要。事实上，这项技术实际上已经落地在电动汽车和智能手机上。

vivo X200 Pro mini，图/雷科技

我们可以看到最新一代中高档型号的真实自我。 Neo7（6.78 英尺）在 8.5mm 机身下塞进 7000mAh 超大电池；6.3 小米的英寸屏幕 15(5400mAh)也猛增 790mAh；同样 6.3 英寸屏幕的 vivo X200 Pro mini，甚至塞下一块 5700mAh 的大电池。

假设这种技术可以移植到 AI 这么今天的眼镜 AI 在不改变商品重量的情况下，眼镜的电池电量可以直接提高到更多的电池电量，提供更长的电池寿命。

当然，硅碳负极的高能量密度不仅会带来更长的电池寿命，还会带来更高的技术挑战。硅材料在充放电过程中会膨胀，长期使用可能会影响电池寿命， AI 眼镜的微型电池尺寸远远小于手机，如何控制这一体积变化仍然是一个难题。

更高的能量密度也意味着更多的热量。与手机不同，眼镜有足够的散热结构。在高负荷使用下，如何平衡电池寿命和安全仍然需要项目突破。

即便如此，硅碳负极仍然是目前最接近现实的。 AI 眼镜电池寿命解法。相对于依赖快充或减少 AI 为了减少电池寿命的焦虑，电池技术的提高才是真正的根本变化。假如 AI 镜子的电池可以突破现在的瓶颈，电池寿命可能不再困扰，而是智能体验的保证。

到了那个时候，我们就不再考虑了。「这副 AI 眼镜可以持续多久？」，而是真正让 AI 将日常生活无缝融合。

这篇文章来自“雷科技”，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com