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芯片尺寸僅2mm!君正三款ISP新品亮相,劍指穿戴式視覺感知主賽道

Monika觀察 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:莫婷婷 ? 2025-11-04 13:42 ? 次閱讀
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電子發燒友網報道(文/莫婷婷)在多模態交互日益普及的背景下,第一視角快速記錄能力逐漸成為AI智能眼鏡的核心價值所在。這一需求推動了相機系統的升級——拍攝功能已成為AI智能眼鏡的標配,甚至成為其差異化競爭的關鍵。拍攝功能的背后,是強大的圖像信號處理器(ISP)支撐著高質量圖像的實時處理。

就在北京君正技術峰會2025上,君正正式向業界公開了公司在智能穿戴式ISP領域的研發進展,并宣布三款智能穿戴類ISP解決方案將于2026年陸續推出。

第一視角記錄成核心趨勢,AI眼鏡面臨“不可能三角”挑戰
目前市場上的AI智能眼鏡主要采用兩種架構方案:全集成架構與MCU+ISP架構。前者將所有功能集成在一個芯片中,高集成度雖能減少外圍電路,但功耗較高、成本高且技術支持難度大;后者則通過獨立ISP芯片配合MCU實現更靈活的功能劃分,具有功耗低、續航長、成本可控等優勢,且技術較為成熟,支持難度低。

隨著主流AI智能眼鏡已普遍搭載攝像頭系統,例如,第二代Ray-Ban Meta系列、影目的INMO GO3等均具備拍照與錄像功能,能夠實現會議記錄、場景識別、AR導航等多種應用。這些功能的背后,是強大的圖像信號處理器(ISP)支撐著高質量圖像的實時處理。據了解,AI智能眼鏡的分辨率從500萬像素起步,典型配置達到1200萬像素,部分高端產品支持4K視頻錄制。

然而,高畫質帶來的不僅是體驗提升,更是性能、重量和續航之間的矛盾加劇。業界將這一困境稱為“不可能三角”:高性能意味著高功耗,而電池容量增加又會導致重量上升;輕量化設計則難以容納大容量電池,進而影響續航時間。

“功耗是現在面臨的核心問題,如果不解決功耗問題,就永遠解決不了續航問題”,智能視覺事業部總監Neil表示,“未來的競爭不再是尺寸之爭,而是功耗與畫質的較量?!?br />
君正認為,單純技術堆疊無法解決不可能三角,MCU+ISP架構更加適合當下AI智能眼鏡的需求。與此同時,也需要性能更強的ISP解決方案,在不犧牲性能的前提下,實現極致的能效比與小型化設計。

君正推出全新ISP方案,三大核心產品亮相
在穿戴式ISP領域,君正已經推出三大產品,分別是C100系列、T系列、CW系列,面向不同應用場景,形成完整的穿戴類ISP解決方案矩陣。其中,C100是尺寸最小的H.265 ISP芯片,尺寸為5mmx6mm。T系列是當前主推系列,而CW系列將在畫質、功耗、尺寸上進一步迭代。

君正CW系列包含三款重點產品:CW080、CW020、CW240。在這些產品背后,視覺處理能力與超低功耗設計構成了君正的核心技術壁壘。

CW080是君正的下一代穿戴ISP代表,將在2026年Q1發布。該產品支持1200萬像素拍照、4K/2K/1080P視頻錄制,具備EIS電子防抖、WDR寬動態范圍調節等功能。結合iVGrab v2技術,CW系列能夠在<200ms內完成極速抓拍,500ms內啟動錄像。

在功耗方面,待機功耗低于1mW,開啟EIS防抖功能的情況下,1080P 30fps錄像功耗小于30mW。芯片尺寸僅約為7×9mm,集成128MB DDR3內存。
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北京君正CW808技術特點(電子發燒友網攝)

另外兩款新品CW020、CW240則是分別將在2026年Q2、2026年Q4發布。

CW020主打超小封裝與極致緊湊設計,尺寸僅2mm,支持雙攝、高幀率、HDR、RGB-IR等先進特性,并配備專用圖像處理器,確保在極簡結構下仍能提供穩定高效的圖像處理能力。CW240基于8nm先進工藝打造,具備更高分辨率、更強算力與多攝拼接能力,支持最新一代圖像處理算法。


在產品定位上,Neil強調君正并不局限于“AI智能眼鏡專用ISP”這一單一賽道,例如CW020適用于對空間要求極為嚴苛的AI眼鏡、AI耳機等穿戴類設備;CW240則適用于需要更高性能輸出的專業級穿戴設備。上述三款產品將共同構成了覆蓋AI眼鏡、AI拍照耳機、環境感知類設備乃至AI手表等全場景的ISP解決方案。

Neil認為,當前AI智能眼鏡市場尚處于探索階段,產品的具體形態和功能定義仍未成熟,尚未形成統一的標準或用戶共識。但隨著技術的演進和新產品的陸續推出,將逐步涌現出多樣化的創新嘗試,用戶將有機會體驗并驗證哪些設計和功能真正具有實用價值,從而推動整個品類走向成熟。

“預計今年,我們的AI眼鏡ISP方案將實現十余家客戶的落地應用或Demo 的落地”,他指出,在給客戶的支持上,君正將提供標準化的協議和接口,并支持客制化,提供完整的解決方案。

站在AI智能眼鏡爆發前夜,ISP作為其“視覺大腦”,決定了設備能否真正“看得清、用得久、戴得住”。君正在視覺處理技術領域有著深厚的技術積累,不僅在芯片級硬件層面逼近性能極限,未來將重點研發AI圖像增強技術,構建“硬件+算法”協同的下一代視覺處理體系。



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