破解智能眼镜“不可能三角”：ADI从音频、电源、感知全链路优化系统生态
在全品类可穿戴硬件里， 智能眼镜 贴近人眼、人耳与发声器官的佩戴形态，被业界视作落地全场景极致 AI 交互最具潜力的终端。但行业长期深陷 功能丰富度、全天候续航、佩戴舒适度无法同时兼顾 的“不可能三角”难题，制约产品规模化消费落地。如何依托模拟芯片技术突破固有瓶颈、平衡三大指标？近日，EEPW电子产品世界的记者专访了 ADI 高级技术应用经理张广辉，从系统生态视角拆解 ADI 全套落地思路。
ADI 高级技术应用经理张广辉表示，想要打破 智能眼镜 的性能矛盾，单点芯片升级收效有限，核心思路是打通全链路生态，把智能算法、模拟信号链、电源架构、多源感知、声学、光学、电池材料等要素统筹设计，依托器件集成度与功耗优化，从系统底层缓解三角约束。不同于多数厂商聚焦主控 SoC 算力升级的研发逻辑，ADI 锚定 SoC 以外三大体验关键板块： 音频 系统、电源与电池管理、传感互联 。在现有硬件体积与电池技术上限下，优化这三大模块，对改善佩戴体验、拉长续航、保留完整 AI 功能的落地效率，远高于单纯堆叠处理器性能。
ADI 高级技术应用经理 张广辉 · 音频 ：打造 AI 交互核心入口，小腔体实现高品质收音放音
ADI 预判， 音频 将成为下一代 智能眼镜 AI 交互的核心人机接口，是实现从机器运算到自然人机对话的关键。受制于镜腿狭小腔体，扬声器、拾音麦克风体积被严格压缩，音频方案必须在低功耗、微型化前提下兼顾音质。上行语音采集端，ADI 整合前端模拟信号器件、自研 DSP 与算法，搭载 Pure Voice、MLNS 机器学习降噪技术，在嘈杂户外、开放环境滤除环境杂讯，保证 AI 语音指令拾取清晰稳定；下行发声端，依托高效率、低静态功耗音频功放 + DSM 音效优化算法，在微型发声单元条件下提升发声效率与听感，用硬件方案解决开放式音频漏音、响度不足的行业通病。
· 电源管理：精细化功耗调度，深挖电池空间利用率
电源是平衡续航与佩戴重量的关键抓手。受限于镜框狭小空间，智能眼镜电池体积难以大幅扩容，精细化功耗管控成为破局关键。ADI 一方面推出 MAX18000 等高集成多路电源轨器件，以小封装实现多路电压高效变换，降低电源芯片占用空间与静态功耗；另一方面依靠 MAX1733x 系列并联电池管理方案，支持眼镜分布式多电池布局，充分利用镜腿、镜框零散闲置空间布置电芯，精细化管控毫瓦级功耗损耗，在不增重、不扩体积的前提下提升总电量、延长整机使用时长。
· 感知与连接：夯实多模态 AI 底层输入
智能眼镜依靠多传感器采集人体与环境数据，构成 AI 视觉、听觉、姿态感知的数据源，且镜身多模块零散分布，对跨部件高速稳定互联提出严苛要求。ADI 凭借长年积淀的信号传输与传感技术，优化多传感器布线链路与模拟前端，保障各类环境传感器、姿态传感器的数据可靠传输，助力产品从基础影音设备，向可持续迭代的多模态 AI 终端进化。