文章核心观点 - 海内外科技巨头密集入局，AI眼镜赛道竞争加剧，市场关注度显著升温，一场“百镜大战”正在上演 [1][2] - AI眼镜行业正从“数码爱好者玩具”走向“大众消费电子产品”，处于规模化爆发的前夜，市场呈现分层发展格局 [3][4] - 产业链成熟度快速提升，供应链各环节经历资本重塑，中国供应链在全球占据重要地位，为市场爆发提供支撑 [5][6] 行业市场动态与前景 - **巨头密集入局**：阿里巴巴发布夸克AI眼镜并已售罄，理想汽车即将发布首款AI眼镜，Meta新款Ray-Ban智能眼镜反响热烈，谷歌重启AI眼镜项目最早或于2026年第四季度发布 [1] - **市场增长预测**：IDC预计2026年全球智能眼镜市场出货量将突破2368.7万台，其中中国智能眼镜市场出货量将突破491.5万台，迎来规模化拐点 [3] - **市场分层特征**：华强北“白牌”AI眼镜价格下探至百元区间加速市场渗透，而小米、小度、雷鸟、联想、天翼、乐奇及科技巨头新品定价通常在2000元以上，争夺高端用户 [3] - **规模化拐点驱动**：规模化拐点的到来取决于关键技术突破（如电池续航）、杀手级应用的出现以及合理的价格因素 [4] 产业链竞争格局 - **核心芯片（SoC）市场**：高端市场由高通骁龙AR1/AR1+平台主导，已被Meta、小米、阿里夸克等头部产品采用；中低端市场以全志科技V821芯片为代表，恒玄科技、星宸科技等厂商也在细分领域布局 [5] - **芯片市场未来格局**：未来2-3年可能呈现“高端稳固、中低端突破、协同场景扩容”特点，高通高端地位稳固，国产厂商在中低端及特定场景（如健康监测、轻量办公）的定制化能力将推动增长提速 [5] - **供应链地位**：全球智能眼镜供应链中超过80%的厂商来自中国，在摄像头模组、光学镀膜、整机组装等关键环节全球市占率超50% [6] - **产业链升级挑战**：国产产业链向高端跨越需实现技术（攻克功耗与算力平衡）、法律（构建自主专利护城河）与生态（与头部终端品牌深度绑定）的“立体突破” [6]

边缘AI芯片市场概况 - 2025年Q1全球边缘AI芯片市场规模同比增长217%，增速远超云端AI芯片市场[1] - 边缘AI芯片市场由智能终端设备、工业物联网和实时决策需求共同驱动[1] - GPU、NPU、FPGA三大架构呈现不同演化路径，反映半导体企业对未来计算范式的不同判断[1] GPU技术发展 - Imagination最新E系列GPU IP通过神经核和爆发式处理器实现INT8/FP8算力200 TOPS，性能提升400%，功耗效率提升35%[3] - 边缘AI应用中每瓦算力（TOPS/W）比绝对算力（TOPS）更重要[2] - GPU需兼顾图形与AI处理，Imagination的E系列支持16个虚拟机实例并行运行，适配车载多屏交互和ADAS监控场景[7] NPU技术优势 - NPU专为AI模型推理优化，在对象检测、语音识别等实时性要求高的场景表现突出[3] - NXP的i.MX 95系列集成eIQ Neutron NPU，算力2 TOPS，图像识别速度提升4倍，功耗降低30%[4] - NPU支持设备端本地AI处理，降低云端依赖，减少数据传输延迟并增强隐私保护[4] FPGA技术特性 - FPGA适合快速迭代算法场景，英特尔旗下Altera重点布局边缘AI推理市场[5] - AMD的FPGA实现单台设备带载8K超大屏，处理延时仅为CPU/GPU的1/100[5] - FPGA生命周期长，满足专业音视频设备"一次开发终身可用"需求[6] 厂商技术布局 - 意法半导体、瑞萨、华为昇腾采用"MCU+NPU"组合策略抢占IoT市场份额[7] - 英伟达Jetson系列渗透机器人视觉领域，成为开发者首选[7] - Lattice低功耗FPGA打入智能摄像头与传感器市场[8] 行业并购动态 - 意法半导体收购DeepLite，将AI模型压缩技术融入"MCU+NPU"产品体系[9] - 高通收购Edge Impulse，完善边缘计算生态并降低开发门槛[10] - 恩智浦收购Kinara，强化高性能AI推理能力，巩固汽车和工业领域优势[10] 技术演进趋势 - 边缘AI场景碎片化，单一架构难以满足需求，需结合软硬件优势构建系统方案[11] - 厂商通过"内生+外延"策略加速产品迭代和生态布局[11] - GPU、NPU、FPGA各自在灵活通用、高效专一和可重构性领域持续发展[11]