AI耳机重塑硬件架构：芯片算力与存储方案迎来升级

AI耳机市场爆发与产品形态演变

据Research and Markets数据，2025年全球AI耳机市场规模预计达59.9亿美元，2026年升至74.2亿美元，2030年有望突破173.4亿美元。AI正在成为耳机进入千元以上价格带的关键支撑，产品形态主要分为三类：

• 手机协同型：如AirPods Pro 3，依赖手机或云端完成复杂计算，耳机端改动有限。
• 端侧增强型：如三星Galaxy Buds3 Pro、华为FreeBuds Pro 5，将语音活动检测、降噪、人声分离等低延迟任务置于端侧，提升嘈杂环境下的交互体验。
• 任务型AI终端：如科大讯飞AI翻译耳机、Plaud方案，围绕录音、转写、翻译构建分布式计算系统，部分产品甚至引入eSIM联网充电盒以减少对手机的依赖。

此外，光帆科技推出的Lightwear摄像头AI耳机通过加入摄像头和蜂窝网络，实现了图像、声音与位置的协同处理，标志着AI耳机向“全感知”设备发展。OpenAI与LoveFrom合作开发的代号“Sweet Pea”的智能耳机，计划于2026年下半年发布，旨在通过2nm定制芯片实现耳机本体的AI任务本地处理。

主控芯片：从蓝牙SoC到AI加速平台

AI耳机的竞争核心在于主控芯片，其功能已从单纯的蓝牙连接和音频编解码，扩展至神经网络推理。主流芯片厂商推出了多种解决方案：

• 恒玄（BES2800）：采用6nm FinFET工艺，集成多核CPU、GPU、NPU及低功耗Wi-Fi，NPU性能较上一代提升最高四倍，已应用于三星Galaxy Buds3系列。
• 高通（Snapdragon S7/S7 Pro）：整合AI、Wi-Fi和高端音频，S7 Pro加入微功耗Wi-Fi和XPAN技术，小米Buds 5 Pro Wi-Fi版采用该平台。
• Google Tensor A1：专为耳机设计，以每秒约300万次的频率处理环境声音，用于主动降噪和语音增强，应用于Pixel Buds Pro 2及Pixel Buds 2a。
• 物奇微电子（WQ7036AX）：采用“RISC-V + 高性能DSP”双核架构，被华为第一代FreeClip及科大讯飞AI翻译耳机采用，负责复杂音频算法及AI降噪。
• 安可/知存科技（Thus A1）：首款神经网络存算一体AI音频芯片，理论算力达5G FLOPS，较传统芯片提升约150倍，且未显著增加功耗。

存储升级：容量、集成度与低功耗并重

AI模型权重驻留和数据缓存需求使得存储成为另一大瓶颈。普通TWS耳机通常配备32M/64M NOR Flash，而AI耳机单只常配2颗128M NOR Flash，导致ASP提升3-5倍。存储技术呈现四大趋势：

1. 容量扩展：NOR Flash向128Mbit、256Mbit乃至512Mbit演进，SPI NAND承担更大容量数据存储。
2. 距离缩短与高集成：片上SRAM、外置PSRAM及ePOP封装减少数据搬运，提高端侧处理效率。佰维存储推出的基于LPDDR4X的ePOP，将eMMC与运行内存合封，支持高达32GB+16Gb容量。
3. 小型化封装：BGA、WLCSP、KGD及超薄封装满足耳机主板对厚度、面积和散热的严苛要求。
4. 低功耗与安全：支持安全启动、固件保护、数据加密及可靠OTA升级，同时降低待机功耗。

主要厂商布局包括普冉（P25Q系列）、恒烁半导体（256Mbit NOR）、武汉新芯（XM25Q系列）、紫光国芯（PSRAM）及华邦等。

摄像头与ISP方案的微型化

针对带摄像头的AI耳机，北京君正推出了业界尺寸最小的穿戴ISP方案CW020系列。该方案封装仅11mm²（2×5.5mm），采用DDR-less架构，无需DDR/PSRAM即可在耳机柄等狭小空间布局，仅需SPI NOR Flash，为环境感知类AI耳机提供了硬件基础。