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XR(AR/VR/MR)芯片方案,Soc VS “MCU+协处理器”?

芯片是支撑虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)设备的核心硬件,其设计需兼顾高性能计算、低功耗、实时渲染和多传感器融合等需求。那目前市面主流的设备都是采用什么样的芯片方案呢?都有哪些主流芯片厂商提供哪些产品呢?

接下来我们为您一起探讨一下。

废话不多说,直接进入主题。

目前主流芯片方案总结下来有两种:Soc(System on Chip)、MCU+协处理器。

咱们可以从 算力需求设备类型 两个维度来看。


1. SoC vs MCU+协处理器”方案的差异

1.1 SoCSystem on Chip

集成 CPU、GPU、NPU、ISP、DSP、5G/WiFi 等模块 → 一颗芯片搞定大部分计算。

特点:高性能、支持图形渲染/AI/多传感器融合,功耗相对大。

常见:Qualcomm XR/AR 系列、Apple M 系列、MediaTek Dimensity、华为麒麟 XR。

1.2 MCU + 协处理器(分布式)

MCU(微控制器)只负责低功耗控制任务(传感器管理、UI、连接),复杂运算交给外部协处理器(GPU、NPU、专用芯片)。

特点:低功耗、成本低,但 不适合大规模渲染/AI推理。

常见:入门级 AR 眼镜、AI字幕翻译眼镜、教育/工业眼镜。


2. 各类设备的主流方案

2.1 VR 一体机(沉浸式)

高性能需求(高分辨率渲染、6DoF、SLAM、手势/眼动追踪)。

主流方案:SoC(Qualcomm Snapdragon XR2 / XR2+ / XR2 Gen2、Apple M2+R1)。

例子:Meta Quest 3、Pico 4、HTC Vive XR Elite、Apple Vision Pro。

主流:SoC级芯片。


2.2 MR 设备(混合现实头显)

和 VR 一体机类似,但对 传感器融合+低延迟视频透传 要求更高。

主流方案:SoC(XR2 / Apple M2+R1),有时配合 专用视觉/传感器处理器。

例子:Varjo XR-3(PC+GPU)、Hololens 2(Qualcomm XR1定制)。

主流:SoC + 专用协处理器。


2.3 AR 眼镜(消费级/轻量化)

两种路线:

(1)分体式(眼镜+手机/盒子):眼镜端 MCU 负责显示/传感器,算力放在手机SoC。

例子:XREAL Air、联想 A3。

(2)一体式轻量:集成低功耗SoC(Qualcomm AR1、Snapdragon Wear),或 MCU+AI协处理器。

例子:Ray-Ban Meta 智能眼镜(Snapdragon AR1)。

主流:低功耗SoC 或 MCU+AI协处理器(取决于功能复杂度)。


2.4 AI 眼镜(实时翻译/语音助手/轻交互)

功能:拍照、语音识别、AI字幕/翻译,几乎不做复杂渲染。

芯片需求:AI推理 > GPU渲染。

主流方案:① 轻量SoC(高通 AR1、Unisoc、瑞芯微)。② MCU + NPU/AI芯片(寒武纪、地平线、华为昇腾Lite)。

例子:出门问问 Tichome 智能眼镜、华为 Eyewear。

主流:MCU+AI协处理器 或 低功耗SoC。


3 主流芯片厂商级产品

3.1 高通(QualcommSnapdragon XR 系列 —— 主流最广泛

方案代表:Snapdragon XR1、XR2、XR2+ Gen 1、XR2 Gen 2、AR1、AR2

特点:

专为XR优化的SoC,支持 5G、AI推理、SLAM(空间定位)、手势/眼动追踪。

GPU性能强,适配主流XR OS(Android/Windows Mixed Reality)。

已成为绝大多数独立XR设备(如 Meta Quest 系列、Pico NeoHTC Vive XR Elite)的标配。

面向轻量化 AR 眼镜和 AI 眼镜,支持 语音助手、AI字幕翻译、摄像头拍摄、音频处理。

主打 超低功耗,续航比 XR2 好很多,但图形渲染性能弱一些。

生态优势:支持 OpenXR,优化了Unity/Unreal Engine。

3.2 苹果(Apple—— 高性能自研芯片

方案代表:M2 + R1 芯片(Apple Vision Pro)

特点

M2 负责计算和渲染,R1 专门处理传感器(12 个摄像头、5 个传感器、6 个麦克风)的数据,极低延迟(12ms)。

高度软硬件一体化,生态绑定 macOS / iOS / visionOS。

定位:面向超高端MR/AR设备。


3.3 联发科(MediaTek—— XR新进入者

方案代表:正在与 Sony、联想等合作开发 XR 专用平台、Dimensity 定制版(AR)。

特点

借助自家移动 SoC(Dimensity 系列)延伸至XR,强调低功耗与多摄像头处理能力。

有望在中高端XR市场与高通竞争。


3.4 NVIDIA / AMD —— 高端PC/云渲染方案

应用场景:PC VR(如 HTC Vive Pro、Varjo XR-3)、云XR渲染(CloudXR)。

特点

NVIDIA RTX GPU:超高算力,支持光线追踪,面向企业级和专业XR。

AMD GPU/APU:主要用于部分PC VR和游戏主机(如PS VR2基于PS5)。

不足:功耗和体积过大,不适合一体机。


3.5 其他芯片厂商

华为海思(Kirin XR 方案):传出在做AR/VR SoC,但因供应链受限未大规模量产。

全志(Allwinner)、瑞芯微(Rockchip:主攻低成本AR眼镜、教育/工业XR终端。

寒武纪、地平线:AI加速器可用于XR传感器融合(如手势识别、SLAM)。

4. 总结对比

设备类型

典型需求

主流方案

代表芯片/设备

VR 一体机

高性能渲染 + SLAM

SoC

Qualcomm XR2, Apple M2

MR 头显

渲染 + 多传感器融合

SoC + 协处理器

XR2 + 视觉DSP,Apple R1

AR 眼镜

轻量化显示 + AI/交互

SoC(低功耗) 或 MCU+AI协处理器

Snapdragon AR1,AR2,Unisoc

AI 眼镜

翻译/语音/字幕

MCU + NPU 或低功耗SoC

Huawei Eyewear,Ray-Ban Meta

总结一句话:

高端XR(VR/MR) → SoC 是绝对主流。

轻量AR/AI眼镜 → 两条路线:

  • 高通 AR1 这类 低功耗SoC
  • MCU + AI/NPU 协处理器(适合字幕翻译/语音助手类应用)。

http://www.lryc.cn/news/626916.html

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