炬芯科技张天益：智能穿戴"不可能三角"突围战，怎么破？

成熟市场的创新悖论：智能手表如何打破"准度天花板"

在智能手表出货量达1.93亿部的2024年，炬芯科技穿戴和感知事业部总经理张天益在“芯原可穿戴专题技术研讨会”上揭示了这个成熟品类面临的深层矛盾：当Canalys数据显示全球市场增速放缓至4%时，中国却以20%的增长率逆势上扬，这背后暴露出行业亟待解决的三大痛点。

图 | 炬芯科技穿戴和感知事业部总经理张天益

"运动健康监测的误差不是技术瓶颈，而是算力与功耗的博弈结果。"张天益指出。

根据张天益的介绍，炬芯科技研发的第一代（GEN1）MMSCIM，每一个核可以提供100 GOPS的算力，能效比高达6.4 TOPS/W @INT8，使血氧检测误差从行业平均的±5%压缩到±2%。

更关键的是，当端侧AI与云端大模型形成混合架构时，系统不仅能提供精准的血糖波动曲线，更能通过分析用户饮食作息数据生成个性化健康方案——这正是苹果Watch Series 10未能突破的技术壁垒。

张天益透露，在深圳某三甲医院的临床测试中，搭载该技术的工程样机对房颤的预警准确率已达92%，较主流产品提升37个百分点。这种"端侧精准感知+云端智能决策"的模式，正在重构医疗级可穿戴设备的技术标准。

当Meta的Ray-Ban智能眼镜以3小时续航艰难支撑视频拍摄功能时，张天益提出了更尖锐的问题："消费者需要的是重量＜30克、续航＞12小时的全天候设备，这本质上是在挑战半导体物理极限。"

在这样的背景下，张天益表示，炬芯科技的解决方案颇具颠覆性。具体来讲就是，通过SRAM模塑混合存算架构，将环境降噪算力功耗骤降50倍，语音识别功耗降低13倍。在北京中关村进行的实测显示，该技术使800万像素摄像头的连续工作时间从22分钟延长至108分钟。

值得关注的是，2025年，炬芯科技将推出第二代（GEN2）MMSCIM，同样采用22纳米制程，性能将相较第一代提高三倍，直接支持Transformer模型，能效比也提高到7.8TOPS/W @INT8。

到2026年，炬芯科技将进一步推出新制程12纳米的第三代（GEN3）MMSCIM，每个核达1 TOPS的算力，能效比进一步提升至15.6TOPS/W @INT8，为业界首款突破"1TOPS/毫瓦"门槛的端侧AI处理器。

"真正的突破在于数据压缩技术。"张天益展示了一组对比数据：传统方案下4K视频传输需占用6Mbps带宽，而经过AI压缩后的数据流仅需0.4Mbps，且关键特征识别准确率保持98%以上。这种"瘦身不降智"的技术路径，或许能打破"性能-续航-重量"的不可能三角。

在旧金山机场，已有12%的旅客因隐私问题拒绝佩戴AR眼镜。

对此，张天益坦言："我们正在开发动态模糊算法，在设备端自动打码敏感场景，就像人类大脑的选择性记忆。"

为此，炬芯科技与芯原、LVGL合作开发的3D GPU方案，允许用户通过自然手势而非摄像头完成交互。

据悉，在某车企的POC测试中，基于眼球追踪的"无接触式"车控响应速度已达47毫秒，较触屏操作快3倍。

与此同时，数据不再盲目涌向云端，而是通过端侧AI实现"就地决策"。当前技术路线已呈现多元化发展：从纯端侧训练推理（如智能眼镜的实时物体识别）、到云边协同（如健康数据的本地预处理+云端深度分析），形成7种差异化模式。