AI眼镜音频芯片新标杆：艾为AW88188端侧算力评测
AI眼镜最容易被低估的环节是什么？是音频。
2026年6月3日上午，第十六届松山湖中国IC创新高峰论坛在东莞松山湖凯悦酒店举行。在上海艾为电子技术股份有限公司产品总监吕洋的演讲中，一颗专为AI眼镜与可穿戴设备打造的音频芯片——AW88188，正式亮相。这款被定义为“低功耗、小封装、端侧算力”的穿戴音频PA，背后映射的是艾为在端侧AI音频、DSP/NPU以及全链路音频方案上的系统布局。
听起来有些抽象，但仔细推敲，AI眼镜的上半场竞争焦点集中在主控SoC、摄像头、显示和端侧大模型上；而真正决定用户每日佩戴舒适度的，往往是那个容易被忽视的音频单元。
声音作为交互入口，天然适配眼镜这类常戴设备。唤醒AI、下达指令、通话、听歌、翻译、录音、会议记录、环境感知，几乎每项功能都依赖音频链路。尤其在无显示或弱显示的AI眼镜形态中，音频交互甚至可能成为第一入口。这意味着音频芯片不再局限于传统的“发声”，而是需同时承担低功耗播放、上行语音处理、噪声抑制、空间录制、端侧算法运行及系统小型化等多重职责。
吕洋在演讲中将AI眼镜对音频芯片的新需求归纳为三个维度：低功耗、超小封装，以及在受限空间内提供足够的端侧算力与算法能力。这与可穿戴设备严苛的续航、尺寸和性能要求高度吻合。
艾为音频技术路线与端侧AI战略
先看艾为这家公司。成立于2008年，专注高性能数模混合信号、电源管理和信号链IC设计，2021年登陆科创板，股票代码688798。据吕洋介绍，艾为目前拥有五大产品线，覆盖40多个子类，2025年新发布料号超170款，2026年预计超270款，应用场景涵盖消费电子、工业互联和汽车等领域。2025年，公司出货量超60亿颗，累计出货超360亿颗。
音频始终是艾为的核心业务板块。18年深耕，2000多个目录式产品，音频芯片累计出货超120亿颗，“神仙算法”装机超20亿台。过去，外界更多将艾为定义为音频功放厂商；但此次松山湖论坛展示的内容表明，其音频布局已从PA拓展至ADC、DAC、Codec、音频总线、ADSP/NPU及音频算法。换言之，艾为正构建从硬件、软件、算法到协议的完整音频技术链条。
这一转变至关重要。AI眼镜并非传统蓝牙耳机，也不是手机外放场景的简单延伸。它的形态更小、电池更小、佩戴时间更长、声学环境更复杂，且需同时处理播放、拾音、降噪、回声消除、语音识别及环境声理解等任务。传统音频功放若只解决“响不响”“好不好听”，已不足以支撑AI眼镜的体验升级。
在吕洋看来，AI革命为音频产业带来的变化主要体现在三个方面。
第一，音频是AI最自然的核心交互入口。与键盘、触控、视觉显示相比，语音交互更适合眼镜这类常戴设备。用户在行走、通勤、开车、办公、运动等场景中，很多时候不适合掏出手机或触摸屏幕，而语音能实现更自然的实时交互。但语音交互体验的上限，很大程度上取决于上行音频质量。户外风噪、人声干扰、环境噪声、回声及佩戴位置变化，都会影响AI识别与交互效果。
第二，随着云端AI向端侧AI、Physical AI演进，AI眼镜需要更多本地算力。语音识别、降噪、声源定位、空间录制及环境声识别，都不能完全依赖云端处理。端侧处理的优势在于低延迟、低功耗、隐私保护及减少云端带宽成本。尤其是AI眼镜这类贴身设备，敏感数据不出设备，将成为未来出海合规和用户信任的关键基础。
第三，超低功耗、小型化和高集成度成为不可逆趋势。AI眼镜的电池容量、PCB面积、整机重量均受严格限制，芯片必须向更先进工艺、更小封装和更高集成度演进。吕洋提到，艾为正围绕0.25 pitch、SiP等先进封装方向持续推进，以适配可穿戴终端日益紧凑的空间需求。
AWA88188的三个关键词：功耗、尺寸、算力
正是基于这一逻辑，艾为推出了AWA88188——一颗面向可穿戴和AI眼镜的高算力一站式穿戴音频解决方案。根据演讲内容，AWA88188是艾为首款55nm BCD工艺产品。先进工艺带来的直接收益是：更低功耗、更小尺寸和更丰富的软件算法能力。
功耗是第一关键词。吕洋介绍，AWA88188在DSP ON状态下静态电流仅3.45mA，静态功耗降低36%。在可穿戴音频PA场景下，静态功耗下降36%，续航时间提升53%。此外，AWA88188支持Super Low Power模式，功耗可进一步降低至0.126mW级别。
这一数字对AI眼镜而言绝非简单参数，而是直接影响用户体验。眼镜不像手机可频繁充电，也不像耳机只需承担音频播放任务。AI眼镜需长期待机、随时唤醒、间歇交互，同时保证佩戴舒适和低发热。音频播放和音频处理本身是高频耗电场景，因此每一毫瓦的功耗优化都会放大到终端续航体验中。
尺寸是第二个关键词。艾为通过0.35 pitch WLCSP超小封装和免电感双Charge Pump设计，将芯片尺寸和外围占板面积进一步压缩。根据现场介绍，AWA88188芯片尺寸相比上一代下降40%，典型外围PCB占板面积下降50%。在眼镜腿空间极度有限的条件下，这种面积节省具有极强的现实意义。
吕洋在演讲中提到，无论今年眼镜腿中放两颗芯片，还是未来可能使用四颗，面积都会成为非常关键的问题。如果音频PA、升压电感和外围器件占用过多空间，终端厂商就很难在同一副眼镜中同时放入电池、天线、主控、传感器、摄像头、麦克风和连接芯片。因此，免电感和高集成度设计，对AI眼镜硬件堆叠至关重要。
第三个关键词是端侧算力。AWA88188自带飞天DSP 5.0，算力达200MCPS，可支撑更丰富的音频算法效果。艾为认为，AI眼镜的音频体验正从传统播放效果，进入“算法定义音频”的阶段。过去，很多音效算法需依赖主控平台或外部DSP，不同平台间的适配难度较高；在低功耗平台上，算力往往不足，难以支撑丰富音频算法。这会导致算法移植、剪裁和二次开发带来项目风险，也会拉长终端产品开发周期。
将DSP算力集成进音频PA，能在一定程度上缓解这一问题。AWA88188不仅提供功放功能，还能在本地运行部分音频算法，减少对主控算力的占用，提高算法稳定性，并降低跨平台适配成本。这种思路与AI眼镜当前强调的端侧化、分布式算力和软硬协同高度一致。
从算法能力看，艾为重点展示了两类方向：一类是AI杂音抑制，另一类是AI声场环绕。前者可动态识别并抑制气流杂音、钢琴杂音等特定声音元素，在尽量不损伤原始声音品质的前提下改善听感；后者则通过AI识别、分离人声、伴奏和环境音，使声音环绕感更强，增强用户的沉浸式听觉体验。
如果把AI眼镜理解为“戴在脸上的AI终端”，那么声音体验不只是娱乐功能，而是交互体验的一部分。语音助手听不清，翻译就不准；通话降噪不好，产品体验会迅速下降；音频播放功耗高，续航就无法支撑全天候佩戴。对终端厂商来说，音频链路的稳定性和一致性，决定了产品能否从参数展示走向真实使用。
不止于功放：艾为的AI眼镜音频组合方案
除AWA88188外，艾为还展示了面向AI语音交互场景的NPU布局。包括面向智能家居、安防和AI玩具的通用NPU系列AWA89501，用于AI离线语音交互和AI降噪；面向可穿戴设备和AI眼镜的低功耗NPU系列AWA89605，主打微安级唤醒和AI降噪；以及更大算力、支持第三方算法生态的高性能NPU系列AWA89XXX。
这表明，艾为在AI眼镜中的目标不只是提供一颗音频功放，而是围绕上行语音、下行播放、音频算法、DSP/NPU和系统方案形成组合拳。在AI眼镜中，上行解决“听得清”，下行解决“听得好”，端侧算力解决“响应快”和“更智能”，小封装与低功耗解决“戴得久”和“放得下”。
进一步看，艾为也在尝试将过去积累的“声光电射手”产品能力导入AI眼镜场景。除音频PA和音频算法外，AI眼镜还需指示灯、电源管理、传感器接口、保护器件、电池与充电管理、无线连接相关器件以及眼镜盒方案。根据演讲内容，艾为已围绕AI眼镜和AI眼镜盒子形成较完整的物料布局，包括音频放大器、Audio Codec、ADC、传感器、充电、电源管理、USB接口保护、LED驱动、无线连接辅助器件等。
这也是AI眼镜产业链正在发生的变化。过去智能硬件的芯片供应链通常围绕主控SoC展开，其他器件更多被视为配套。但在AI眼镜这类高度集成终端中，任何一个小器件的功耗、尺寸、封装和算法能力，都会影响整机体验。音频功放、电源管理、保护器件、传感器和接口芯片的价值，正在被重新评估。
从艾为自身战略看，公司也在强化端侧AI投入。吕洋介绍，艾为可转债项目募集总额为19亿元，目标是开发MCU、NPU/DSP和NPU全栈体系，其中专项投入2.5亿元用于端侧AI和运动控制。其核心方向包括超低功耗NPU硬件架构、多模态处理，以及声、光、手等全栈算法平台。
这意味着，艾为正从传统数模混合信号芯片公司，向“数模混合信号+端侧AI算法+系统方案”的方向升级。对AI眼镜而言，这种升级尤其重要。因为AI眼镜不是由某一颗芯片单独决定成败，而是由主控、传感、音频、显示、电源、连接和算法共同决定体验。越是空间受限、功耗敏感的产品，越需要供应商提供高度集成、可快速导入、经过验证的系统级方案。
音频芯片：AI眼镜体验底座的价值重估
放在整个AI眼镜产业中，AWA88188的意义在于，它将传统音频PA从“声音驱动器”进一步推向“端侧音频计算节点”。这颗芯片所解决的，并非单一音量或音质问题，而是在毫瓦级功耗、毫米级尺寸和有限算力预算下，将AI眼镜最关键的音频体验做稳定。
AI眼镜未来能否真正成为日常终端，不仅取决于主控SoC能否跑大模型，也取决于这些用户每天都会感知到的细节：语音是否被准确识别，风噪是否被抑制，通话是否清晰，音乐是否悦耳，设备是否发热，眼镜是否能戴一整天。音频芯片在其中扮演的角色，正从配角变成体验底座。
对艾为来说，AW88188是其切入AI眼镜的一个标志性产品。它延续了公司在音频功放、算法和数模混合信号领域的积累，又进一步叠加低功耗工艺、小封装和端侧DSP算力。如果AI眼镜下一阶段竞争真的进入工程化、量产化和体验差异化阶段，那么像AWA88188这样的细分芯片，可能会成为决定终端体验的重要变量。
最后，AI眼镜的产业化并不只属于主控芯片厂和终端品牌，也属于那些把功耗、尺寸、音效、算法和系统集成做到极致的细分芯片公司。艾为此次在松山湖论坛展示的，正是AI眼镜从概念走向日常佩戴过程中，音频链路必须完成的一次价值重估。