AI計算太耗電，AI眼鏡面臨續航焦慮，矽碳負極電池是解藥？

不用多說，小米大概率也會在今年年內推出一款 AI 眼鏡。事實上去年年底就有消息傳出，小米已經與 XR 領域代工龍頭歌爾股份達成合作，預計在 2025 年第二季度（可能是 4 月米粉節）。

在過去半年，AI 眼鏡正以前所未有的速度席捲市場。從 Rokid 到雷鳥、小度、INMO、Looktech（腦機公司）、雷神科技（PC 廠商）……各路廠商都在爭相推出自己的智能眼鏡，甚至打出了「下一個智能手機」的口號。

而包括小米在內的更多公司，還在產品開發的路上。

這場「百鏡大戰」令很多人興奮不已，市場的熱情也前所未有，但當下 AI 眼鏡最直觀的感受可能不是「未來已來」，而是續航焦慮。

續航焦慮是AI 眼鏡的大問題？

在廠商的各種宣發中，AI 眼鏡的未來暢想經常是圍繞「隨時隨地與 AI 對話」展開。但現實是，這種「隨時隨地」的對話可能只能持續幾十分鐘。

典型的就是掀起這場「百鏡大戰」的 Ray-Ban Meta，日常連續使用續航還有 4 小時，但如果連續使用 AI 對話，只能勉強撐過 30 分鐘。

與此同時，手機可能還方便隨時隨地充電，但大部分近視用戶日常都只有一副光學眼鏡，並不方便隨時隨地放回眼鏡盒充電。這意味著佩戴 AI 眼鏡，可能會感到一種焦慮——它會不會在關鍵要用的時候電量耗盡？

即使不追求全天候佩戴，僅僅是外出四五個小時，AI 眼鏡的續航也往往讓人望而卻步。而目前，市面上已發佈的 AI 眼鏡產品在續航表現上可謂千差萬別，先來看一組「來自官方」的數據：

從表面上看，某些產品的標稱續航似乎相當可觀，Looktech AI 眼鏡號稱可達 14 小時，雷鳥 V3 標稱 7 小時。但這些數據存在一定的迷惑性，比如雷鳥的「典型場景」全靠官方定義，更據參考價值的數據是：錄像時長 30 分鐘，或者連續聽歌約 3 小時。

相較之下，重量比雷鳥 V3 更輕的 Looktech AI 眼鏡甚至號稱續航可達「14 小時」，很難不讓人懷疑背後的測試場景和續航定義。

而從官方公佈的電池容量來看，Rokid Glasses、雷鳥 V3 整體還是在與 Ray-Ban Meta 相近甚至更輕的重量下，放入了更大容量電池。INMO GO2 儘管擁有一塊 440mAh 的「大電池」，但官方卻僅僅標稱「連續使用 150 分鐘」：

比電池更小的 Rokid Glasses（唯二支持 AR 顯示）看起來還短。

至於由充電廠商閃極旗下首款 AI 眼鏡——閃極 A1，直接在鏡腿內塞入了三顆電池，實現了 450mAh 的大電池，也是 Ray-Ban Meta 的三倍。儘管「藍牙音頻」這個說法比較含糊，但 2 小時的影片拍攝確實在體現了大電池的實力。

但閃極 A1 的續航仍然存在一定的疑點，核心就藏在它和 INMO GO2 共同採用的那款來自 5 年前的紫光展銳芯片上，這裏我們先按下不談。

總的來說，面對 AI 眼鏡在續航上的挑戰，在這個市場里，廠商們各自探索著不同的應對策略，比如典型的「續航不夠，充電來湊」，各家都在嘗試通過不同方式優化充電體驗以及提高快充功率，以此改善日常體驗。

但不管哪種策略，都無法掩蓋一個事實：AI 眼鏡依然極度依賴充電，遠遠無法做到智能手機那樣的全天候使用。

問題究竟出在哪裡？如果拆解一副 AI 眼鏡的功耗結構，我們會發現它的耗電模式並不簡單。

AI 計算能力越強，AI眼鏡掉電越快

如果說 AI 是 AI 眼鏡最吸引人的關注點，那 AI 計算也能說是 AI 眼鏡最容易被忽視的「能耗黑洞」。

對 AI 眼鏡，很多人期待的是「隨時隨地與 AI 對話」，但鮮有人意識到，這個「對話」背後隱藏著大量的計算和聯網需求。今天來看，大部分 AI 眼鏡還是採用了「本地+雲端」AI 的方式來確保綜合體驗。

AI 眼鏡的產品形態，決定了它不可能塞進智能手機甚至 PC 級別的芯片，最多搭載一款性能足夠強、能效足夠高的芯片，提供 NPU 算力滿足基於本地 AI 計算的意圖理解以及基礎語音交互需求，再結合網絡連接雲端實現強大的 AI 體驗。

這離不開本地 AI 計算單元的大量計算，來保證基礎體驗。於是我們看到 AI 眼鏡廠商普遍基於相對先進的驍龍 AR1 Gen 1 芯片進行打造，但也有一些 AI 眼鏡選擇了更多依賴雲端。

比如閃極 A1 和 INMO GO2 就搭載了一款推出於 2020 年的可穿戴芯片——紫光展銳 W517。紫光展銳 W517 對標的是高通更早之前推出的驍龍 4100 系列穿戴芯片，相比驍龍 AR1 Gen 1 不僅在 CPU、ISP 和能效等方面存在的劣勢，更大的短板可能還是 AI 計算性能以及網絡連接性能上的不足。

問題也隨之而來——不只是 CPU 性能影響系統流暢性，本地 AI 性能的不足意味著 AI 眼鏡的基礎能力要更多依賴雲端，更意味著語音助手的反應速度取決於網絡環境，延遲和穩定性就不可避免。

換言之，儘管在電池容量上有著很大的優勢，但基礎體驗可能是小雷對閃極 A1 最大的顧慮所在。

另外，AI 的聯網需求也不可避免加劇功耗問題。對於一款體積有限、內部電路緊湊的產品來說，網絡的長時間運行幾乎等同於「續航災難」。這也是為什麼 Ray-Ban Meta 的 AI 功能開啟後，續航會直接縮水到 30 分鐘。

而更直觀的「耗電大戶」是攝像頭。

目前來看，Ray-Ban Meta 引領風潮之後的大部分 AI 眼鏡都配備了攝像頭，不僅可以讓用戶隨時隨地進行第一人稱視角的拍照和錄像，更是 AI 視覺識別的基礎硬件要求。

這些操作幾乎都是「高耗能」任務。更何況，AI 眼鏡不像手機那樣有足夠大的電池來支撐長時間的影像處理，AI 計算+拍攝的雙重負擔，讓眼鏡在高強度使用時續航短得驚人。

除此之外，Rokid Glasses 和 INMO GO 2 還是市面上少有支持 AR 顯示的 AI 眼鏡，可以稱之為 AI+AR 眼鏡。而顯示意味著需要一套完整的光學顯示系統，耗電量可想而知。

所以儘管從使用體驗的角度來看，Rokid Glasses 這類 AI+AR 眼鏡更加便利，特別是在 AI 翻譯等場景下，但代價就是更快的電量消耗。

快充「治標」，矽碳負極電池「治本」

面對續航這個大難題，廠商當然也想解決，實際上的解決方案無非兩種：開源和節流，即增大電池容量和減少設備耗電。

「節流」的方式可以從不同角度來實現，比如等待高通等芯片廠商推出更適合 AI 眼鏡的芯片產品，以及廠商在軟硬件上的不斷優化。但「開源」，其實就只能提高電池的能量密度，這也是突破  AI 眼鏡續航瓶頸的關鍵。

而矽碳負極電池，正是目前最具希望打破消費電子產品瓶頸的電池技術之一。相比傳統鋰離子電池採用的石墨負極，矽碳負極的理論比容量高出 10 倍，實際應用中能讓電池能量密度提升 30%-50%。

換句話說，在不改變電池尺寸的情況下，同樣的空間能裝下更高的電量，這對於體積受限的 AI 眼鏡來說至關重要。事實上，這種技術其實已經在電動汽車和智能手機上落地。

在最新一代中、高端機型上，我們能看到真我 Neo7（6.78 英吋）在 8.5mm 機身下塞入 7000mAh 的超大電池；6.3 英吋屏幕的小米 15（5400mAh）也激增了 790mAh；同樣 6.3 英吋屏幕的 vivo X200 Pro mini，甚至塞下了一塊 5700mAh 的大電池。

假設這一技術能夠移植到 AI 眼鏡，那麼今天 AI 眼鏡的電池容量，完全可以在不改變產品重量的情況下，直接提升至更大的電池容量，提供更長的續航。

當然，矽碳負極的高能量密度，帶來的不僅是更長續航，還有更高的技術挑戰。矽材料在充放電過程中會膨脹，長期使用可能會影響電池壽命，而 AI 眼鏡的微型電池尺寸遠小於手機，如何控制這種體積變化仍是個難題。

更高的能量密度也意味著更大的發熱量，而眼鏡不像手機有充足的散熱結構，在高負荷使用下，如何平衡續航和安全，仍需要工程上的突破。

儘管如此，矽碳負極仍然是目前最接近現實的 AI 眼鏡續航解法。相比依靠快充或減少 AI 計算來緩解續航焦慮，電池技術的提升才是真正的根本性改變。如果 AI 眼鏡的電池能突破目前的瓶頸，續航可能不再是困擾，而是智能體驗的保障。

屆時，我們不再需要考慮「這副 AI 眼鏡能撐多久」，而是真正讓 AI 無縫融入日常生活。

本文來自「雷科技」，36氪經授權發佈。