小米AI眼镜拆解：神奇封装助力更紧凑的设计

在通勤的地铁站里，有人戴着智能眼镜实时翻译英文书籍；坐在与会议室中，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——这些曾出现在科幻场景中的画面，正随着2025年AI眼镜的爆发式增长逐步落地。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。

而作为风口专业吹哨人的小米，AI眼镜市场绝对是必争之地。这不，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，就让与非网带大家一起揭开它的神秘面纱。

拆解

拆解完可以看到小米AI眼镜的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;
• 高通的AR1处理器，专为轻量级 AI/AR 智能眼镜设计，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。不过这里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——可能有部分观众对华邦电子不太熟悉，这里不妨简单科普：它是全球 NOR Flash 领域的头部厂商 。根据 2024 年的行业数据，华邦电子的 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。很显然，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—— 要知道，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”，这对可穿戴设备，尤其AI眼镜的续航提升至关重要，毕竟在当下，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。

小结

以上基本就是整个小米AI眼镜的内部结构和硬件方案选型，从结构上看，整个产品的设计非常紧凑，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，比如我们上面看到的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Winbond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。