小米 AI 眼镜拆解：神奇封装让设计紧凑度再升级

AI 眼镜迎来了爆发式的增长，那些曾经只出现在科幻场景中的画面正逐步成为现实。在通勤的地铁站里，有人戴着智能眼镜实时翻译英文书籍；坐在会议室中，跨语言沟通也能靠智能眼镜的同声传译功能实现无缝衔接；甚至在户外骑行时，眼镜也能实时拍摄路况。根据最新的数据预测，到 2025 年底，中国 AI 眼镜出货量将突破 290 万台，同比增长超过 120% 以上。从 “尝鲜级” 科技产品到逐渐渗透日常通勤、办公、运动等多元场景，AI 眼镜不再是小众玩家的 “玩具”，而是凭借 “解放双手 + 实时交互” 的核心优势，稳稳站在了可穿戴设备的下一个风口之上。

而作为科技行业的领军者，小米自然不会错过 AI 眼镜这个市场。不久前，小米 AI 眼镜横空出世，这款眼镜不仅具有炫酷的外观，还支持第一人称视角拍摄、视频通话和直播功能，更是支持 AI 实时在线、小爱同学和智能设备控制。小米 AI 眼镜无疑成为自家物联网生态布局中重要的一块版图。那么，它究竟是如何在小巧的眼镜中实现如此强大的功能的？今天，就让我们一起揭开它的神秘面纱。

拆解小米 AI 眼镜后，可以清晰地看到其整体结构和内部布局。整个电路板使用柔性电路板连接，主要由电源管理、图像处理器、音频处理器、通讯模块、摄像头、麦克风、扬声器以及存储器等硬件构成。

从结构上看，除了一块主要的 PCB 板，其余的硬件都分布在 FPC 软板以及 PCB 的小板上。USB 充电口电路包含了瑞萨电子的锂电池充电管理芯片 DA9168、赛微微电的锂电池电量计芯片 CW2215B、芯导科技的过压过流保护芯片 P14C5N 以及作为电源接口保护 TVS 管 ESD56241D。锂电池使用的是长条形软包电池，标称电压 3.8V，额定容量 255mAh。小米 AI 眼镜采用两颗扬声器单元，分别对应两颗艾为电子的音频功放芯片 AW88166。右侧镜腿上的触控检测是通过海栎创的自容互容一体多点触控芯片 CST9220 实现。

而核心的硬件都在 AI 眼镜的 PCB 主板上，包括 ADI 的 I/O 扩展芯片 ADP5587、恒玄科技的低功耗蓝牙 SoC BES2700H（支持双模蓝牙 5.4）、高通的 WiFi 芯片 WCN7851（支持 WiFi 6）、金士顿的 ePoP 存储器（集成了 4GB LPDDR4X DRAM 和 32GB eMMC 5.1 闪存）以及高通专为轻量级 AI/AR 智能眼镜设计的 AR1 处理器，旨在兼顾高性能与低功耗。

PCB 主板的另一面主要是电源电路，包含了一颗高通的电源管理芯片 PMAR2130 以及 DC/DC、LDO 等。不过，有颗芯片值得大家关注，1 颗采用 WLCSP 封装、丝印为 5AJ1 的芯片，通过查询发现居然是颗华邦电子的 32Mbit 容量的 NOR Flash 产品。华邦电子是全球 NOR Flash 领域的头部厂商，根据 2024 年的行业数据，其 NOR Flash 市场份额稳居全球第一，堪称业界 “低调实力派” 的典型代表。虽较少刻意宣传，却凭借过硬的技术与产能，在利基型存储领域占据着举足轻重的地位。

在小米 AI 眼镜上，这款华邦电子的 Flash 具体型号为 W25Q32JWBYIQ。它没有采用传统 SOP8 封装，而是采用空间占用更小的 WLCSP 封装。这种选型更加适合像 AI 眼镜这种空间受限的可穿戴设备应用。智能眼镜产品不仅要在极小的机身内同时塞进 CPU、电池等核心硬件，还需兼顾佩戴舒适度与外观轻薄性，而 WLCSP 封装能最大程度压缩芯片占用空间，让产品设计更紧凑、集成度更高，契合可穿戴设备的严苛尺寸要求。

除此之外，这款芯片在性能与能效方面也有显著提升。与上一代相比，读取速度提升约 30%，同时，擦除时间减少约一半，这可以进一步加快设备 OTA 固件更新效率，显著降低时间成本。对于经历过可穿戴设备固件更新的用户来说，这种 “更新更快、耗时更短” 的体验优化，想必会格外戳中需求。同时读取功耗最高可降低约 66%，这有助于延长电池续航，帮助用户减缓 “续航焦虑”。在当下，AI 眼镜的续航短板仍是不少用户望而却步的核心痛点之一，这样的能耗优化无疑切中了消费者的需求要害。

另外，这款 NOR Flash 还支持最高 105°C 的工业级高温环境，并且它的多功能性还扩展到边缘计算和 AI 应用等新兴领域，特别是在高温普遍存在的工业和计算环境中，用以支持由 AI 和高性能计算等应用驱动的高工作负载。可以说这颗看似小巧的存储芯片，在整个智能眼镜产品的稳定运行与体验优化中，正扮演着举足轻重的关键角色。

从结构上看，整个小米 AI 眼镜的产品设计非常紧凑，通体使用柔性电路板连接各个部分功能，核心处理器电路板也是针对镜腿的形状做了专门的优化，在极限的宽度设计电路板，层叠的存储器与处理器设计更是让空间有了极限的压缩。从硬件选型看，虽然核心是基于高通的方案，但外围功能器件有不少国产芯厂商参与，并且小米能在如此紧凑的空间里塞进这么强大的功能，离不开这些高集成度、高性能的元器件供应商的共同努力，比如采用叠层封装的高通处理器和金士顿存储器、采用 WLCSP 封装的华邦电子的高速存储器等等。这些为减少体积、适应 AI 眼镜方案的元器件选型在封装技术上的创新同样值得借鉴。