存储芯片核心赛道全解析

据Digitimes消息，全球存储巨头美光已邮件通知客户停产R4/LPR4，预计未来2-3个季度陆续停止出货，未来仅针对车用、工业、网通的长期客户供货。

全球三大原厂海力士、三星、美光陆续退出R4，国内存储厂商在利基型DRAM市场机遇显现。

从行业历史复盘来看，在半导体行业周期回暖时，存储芯片行业有望成为复苏速度最快和弹性最大的细分赛道之一。

本文重点对存储芯片核心赛道进行解析。

存储芯片行业概览

存储芯片是全球芯片市场比重最大的产品之一，是以半导体集成电路作为存储媒介的存储器。

存储器芯片市场由DRAM、NAND、NOR、EEPROM等细分市场组成。

DRAM和NANDFlash是存储市场的两大核心产品，DRAM主要作为计算机的内存，NANDFlash被广泛用作大容量数据存储介质。

根据ICInsights的数据，DRAM在整个存储市场的占比约为56%，闪存NAND的占比约为43%，其中NAND闪存为41%，NOR闪存为2%，其他存储芯片（EEPROM、EPROM、ROM、SRAM）将会缓慢成长，但大幅抢占市场的可能性较小。

NORFlash约占整个存储市场的2.5%，其他存储芯片PROM、SRAM等合计占比为2.3%。

应用市场来看，服务器、PC、手机是存储芯片三大主力市场。

从行业壁垒来看，存储器芯片产品的标准化程度较高，差异化竞争较小，因此技术升级是存储器芯片公司间竞争的主要策略，工艺制程升级是技术升级的重要方向之一。

存储产业链图示：

01 DRAM

DRAM（动态随机存取存储器）是当前市场中最重要的系统内存，在计算系统中占据核心位置。

主要应用于服务器、移动设备、PC、消费电子等领域。

因极高的技术和资金壁垒，DRAM领域市场高度集中。

DRAM的容量和带宽直接影响到计算效率和性能，当前算力升级推高DRAM需求。

技术路径上看，DRAM最新标准已经迭代至R5。JEDEC组织已经开始筹备下一代标准R6的制定工作，并披露了相关规划。

当前传统内存带宽已无法满足高算力需求，HBM作为高性能的存储解决方案应运而生。

典型的R5内存模组结构：

资料来源：CSDN

高带宽内存（HBM）

HBM是AI存储的核心技术方向之一，是基于3D堆叠封装的DRAM技术发展而来的高性能内存解决方案，适用于人工智能和数据中心。

HBM核心技术包括3DTSV堆叠和2.5D/3D异构集成。

全球市场格局来看，DRAM市场的几大参与者包括了三星、美光、SK海力士（SKHynix），另外再加上南亚科技（Nanya）、力积电（PSMC）和（CXMT）等，高端HBM同样由几大巨头垄断。

我国本土厂商存储和福建晋华在DRAM领域取得了较为显著的进展，紫光国微、兆易创新、东芯股份等近年来也在加速布局。

HBM产业链

HBM产业链核心环节包括材料、设备、先进封装等。

设备：中微公司是TSV设备主要供应商。芯碁微装、芯源微（临时键合+解键合）、华海清科（减薄+CMP）、中微公司（刻蚀+沉积）、拓荆科技（沉积+混合键合）、北方华创（刻蚀+沉积）、盛美上海（电镀+清洗）等公司也提供生产HBM所需的关键设备。HBM对检测和量测设备需求提升，国外科磊半导体在国内市场占比最高，国内有一批优秀的量检测企业，如精测电子、中科飞测、赛腾股份、睿励科学等。

材料：环氧塑封料需要大量添加核心材料low-α球硅和low-α球铝，成本占GMC中的70%~90%。HBM由于3D堆叠导致芯片厚度较高，因此需要用特殊的颗粒状环氧塑封料GMC封装。全球GMC量产只有2家日系公司掌握，分别是日本住友和日本昭和。日本住友和日本昭和这两家的国内供应商是联瑞新材，联瑞新材前身是东海硅微粉厂，专注于硅微粉的研发。华海诚科通过收购衡所华威，年产销量有望突破2.5万吨，有望跃居全球第二位，与日系企业展开竞争，产品已通过客户验证，进入送样阶段，有望突破技术封锁。

先进封装：HBM生产的核心难点在于晶圆级先进封装技术，先进封装技术TSV、凸点制造、堆叠键合是HBM制备的关键。中国大陆独立封测第一梯队代表企业有长电科技、通富微电、华天科技等，三家厂商在全球前十大OSAT（封测企业）排名中，分别占据了第三、第四、第六的位置。主要参与厂商还包括甬矽电子、晶方科技、兴森科技、深科技、太极实业、鼎龙股份等。

02 NAND Flash

NANDFlash可以实现大容量存储、高写入和擦除速度，主要应用于大容量数据存储，例如智能手机、平板电脑、U盘、固态硬盘等领域。

集成电路2D存储器件的线宽已接近物理极限，NAND闪存进入3D时代。

当前垂直方向堆叠3DNAND层数是NAND芯片制造商竞赛的主要方向。

128层3DNAND闪存已进入大生产，200层以上闪存已处于批量生产阶段，更数正在开发。

3D Nand技术图解：

NAND分为利基与主流

SLCNAND、MLC/TLCNAND容量<=4GB的属于利基产品

MLC/TLCNAND容量D>4GB的属于主流产品。

全球市场格局来看，NANDFlash的供给主要由海外厂商主导，三星、铠侠、西部数据、美光、SK海力士几大原厂组成的稳定市场格局。

SLCNAND是国内设计公司发力点：

台系厂商华邦、旺宏占据SLCNAND的主要份额。

大陆如兆易创新、东芯股份、北京君正均发力SLCNAND，长江存储做主流NAND。

3DNAND通常由外围电路和存储阵列两部分组成，主要有PNC、PUC以及长江存储推出的晶栈®Xtacking®三种架构，其中后两种为当前主流技术架构。

国内长江存储构建了基于Xtacking的三维闪存自主技术体系，并围绕Xtacking技术通过自主研发和合作开发两种方式逐步建立了一整套知识产权体系。

三星电子已与长江存储签署了开发堆叠400多层NANDFlash所需的混合键合技术的专利许可协议，将从第十代（V10）NANDFlash产品开始使用该专利技术进行制造，主要原因是长江存储在混合键合技术上处于全球领先地位，且三星评估认为从下一代V10开始无法避免长江存储专利的影响。

当前企业级和消费级SSD（固态硬盘）是目前NANDFlash主要应用领域，其中在企业级SSD包括忆联、忆恒创源、江波龙、浪潮、同有科技等都有所布局。

主要的一些市场参与者的技术进展历史如下图所示：

资料来源：TechInsights

03 NOR Flash

NORFlash是除DRAM、NANDFlash之外最大规模的利基型存储。

通常被用于存储相关数据和代码程序，来满足快速启动应用系统的需求，具有读取速度快、芯片内执行等特点，主要应用于智能手机、可穿戴和物联网等领域。

其成本相对高，容量相对小，经常配套SOC主控芯片使用。

“即时启动”是NORFlash下游需求的一个重要特性。

当前AI端侧加速开拓新应用场景，AI眼镜等新品逐步落地，加速带动整体NOR需求提升。

市场格局方面，NOR行业经历二十多年演变，头部厂商经历多次洗牌，国际存储巨头相继退出NORFlash市场。2017年之后，全球NORFlash市场被旺宏、华邦电子、赛普拉斯（英飞凌收购）、美光和中国大陆厂商兆易创新占据。

由于NORFlash市场规模较小竞争日趋激烈，以及DRAM、NANDFlash需求爆发，海大厂逐步退出中低端NOR市场，转向高毛利DRAM/和NAND，目前市场主要以中国大陆和中国台湾厂商为主。

根据Web-FeetResearch报告显示，兆易创新领跑SerialNORFlash市场，2024年通过近存计算技术研发，将芯片延迟降低至5ns以下，车规级产品已进入比亚迪、蔚来等车企的供应链。普冉股份为下游蓝牙、音频、WIFI等主控SoC芯片厂商提供配套的NORFlash芯片。此外，复旦微电、东芯股份、恒烁科技、佰维存储等也是NORFlash市场核心布局厂商。

04

存储模组/主控/内存接口芯片

存储产业价值链紧凑，核心原材料是存储晶圆。

其它原材料包括主控芯片、内存接口芯片以及各类辅料，存储模组厂位于原厂下游。

R5渗透率的提升同时也带来以上各细分环节的需求增长。

存储模组

模组厂作为原厂下游，根据客户需求进行主控芯片设计、固件开发、存储晶圆匹配等，并独立完成或委托专业厂商完成封装测试等后端环节，将标准化存储晶圆转化为存储模组产品。

国产头部模组厂商发展各具鲜明特色，例如，江波龙具备品牌优势、德明利从自研主控芯片切入、佰维存储构筑研发封测一体化的经营模式、朗科科技拥有20年专业存储品牌的行业基础。此外，香农芯创代理销售包括存储模组在内的各类电子元器件产品，拥有全球顶级主控芯片、存储器代理权；协创数据使用的存储芯片包含采购和自研，SSD包括多种容量和规格的产品。

主控芯片

主控芯片是存储器核心零部件之一，负责将数据准确地写入存储芯片的指定位置，并在需要时快速读取数据。

全球SSD主控芯片厂商主要可以分为三类：

第一类为NAND原厂自研自用SSD主控芯片厂商，其主控芯片产品搭配自有的NAND颗粒直接加工为自有品牌模组出售，通常不单独对外出售，主要包括三星、海力士、美光、Solidigm、铠侠、西部数据等NAND颗粒原厂。

第二类为非NAND原厂自研自用SSD主控芯片厂商（主要为群联电子），主要是通过外采NAND颗粒，搭配自有的主控芯片产品直接用于自有品牌模组出售或给其他品牌厂商贴牌，同时也向市场出售一部分SSD主控芯片。

第三类为独立SSD主控芯片厂商。独立SSD主控芯片厂商通常单独对外销售主控芯片，主要包括慧荣科技、联芸科技、Marvell、瑞昱、英韧科技、得一微等。

内存接口芯片

在大型数据中心中，服务器需要处理海量的数据请求。

内存接口芯片是服务器内存模组的核心逻辑器件，主要对信号进行缓冲和放大，以避免数据在传输过程中可能会出现丢失或错误。

R5内存接口芯片的竞争格局与R4世代类似，全球只有三家供应商可提供R5第一子代的量产产品，分别是国内厂商澜起科技、日本厂商瑞萨电子和美国厂商Rambus，澜起在内存接口芯片的市场份额保持稳定。在配套芯片上，SPD和TS主要的两家供应商是澜起科技和瑞萨电子；PMIC的竞争对手更多，竞争态势更复杂。聚辰股份与澜起科技合作开发R5内存模组配套芯片，如SPD5EEPROM、SPD5+TSEEPROM产品。

当前AI浪潮成为存储需求可持续性增长的关键支撑，AI服务器和AI终端有望持续带动存储需求增长，国产替代机遇有望加速。乐晴智库精选

AI算力硬件三大核心赛道解析

近期海内外AI算力产业链景气度持续提升。

北美算力基建高歌猛进，博通和甲骨文股价创新高，头部云厂商亚马逊/谷歌/Meta或上修26年ASIC出货量，进一步验证算力景气度。

此外，星际之门一期项目6月开始建设，训练叠加推理需求有望在下半年全面共振向上。

欧洲方面，英伟达CEO黄仁勋在GTCParis大会上发表主题演讲，宣布了一系列加速欧洲AI产业转型的项目，有望带动欧洲迎来新一轮AI产业革命。

国内AI算力投资规模持续扩大。IDC数据显示，中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，占亚太地区人工智能总支出超五成。

新一轮算力高景气有望全面拉动数据中心互联、服务器、光模块、铜缆、交换机、PCB、电力资源等各大AI基建领域。

在之前的文章中我们梳理过AI算力数据中心产业链。

本文重点解析算力硬件核心赛道。

01 AI服务器

服务器是数据中心关键基础设施。

AI服务器是专门为人工智能设计的高性能计算服务器。

和传统服务器相比，在硬件配置、计算能力等方面进行了优化，加速AI训练和推理任务的高需求。

硬件架构：通常采用异构形式，如CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC或CPU+多种加速卡。配备多核处理器、高速内存和高性能图形处理器，同时具有大容量的存储设备。

应用场景：AI服务器可分为训练和推理两种。

训练服务器：主要用于模型训练，需要高计算能力、存储和数据传输速率，对芯片算力要求更高。

推理服务器：主要用于模型推理或部署，注重实时性和稳定性，对算力的要求偏低。推理需求成为AI云/端测的主要成长动能，预计26年开始投资占比有望超过60%。

在AI大模型发展早期，AI服务器需求以模型训练为主，因而训练型服务器占据市场主体地位。随着生成式AI应用的应用发展，预计未来推理型服务器将逐渐成为市场主流。

AI服务器产业链

1、上游：零部件厂商

包括芯片、PCB、电源、散热模组等。

AI芯片：芯片禁运背景下国产化加速，国内厂商产能问题逐步解决。B30/40改款下半年也将助力资本开支回暖。国内专用型AI芯片以寒武纪思元系列、华为昇腾系列等为代表，寒武纪和华为昇腾部分AI芯片产品性能已达到较高水平。此外，景嘉微、龙芯中科、海光信息、芯原股份、壁仞科技、沐曦、摩尔线程、芯动科技、天数智芯、安路科技、中芯国际、华峰测控紫光同创等都是国产AI芯片重要参与者。

PCB：随着英伟达GB300起量，高多层PCB和HDI用量增加。此外AI需求拉动PCB厂商在国内和东南亚开启抢装潮。海外链核心看大客户爬产节奏、ASIC客户导入和高端产能布局，国产链也在加速跟进布局。胜宏科技、沪电股份、广合科技、景旺电子、生益科技、深南电路、方正科技、南亚新材等核心厂商都在该领域加码布局。

2、中游：AI服务器厂商

中游环节主要分为ODM厂商与品牌服务器厂商。

整合组装将芯片组装进服务器硬件中，并形成完整的AI服务器解决方案。

ODM厂商：与云端业者、上游芯片厂商深度绑定，有稳定的供应链、快速交付能力、较低售价等优势。基于低成本和快速部署服务器以建设大规模数据中心的考量，近年云端业者与ODM厂商合作日益频繁。包括鸿海精密、富士康、英业达、广达电脑、纬创资通、工业富联、Supermicro等。

品牌服务器厂商：拥有服务器方案自主设计能力与核心技术专利，与ODM厂商形成了既合作又竞争的关系。代表厂商包括戴尔、超微电脑、HPE、甲骨文、惠普、联想集团、浪潮信息、新华三、宁畅、超聚变、中科曙光、拓息等。

3、下游：应用市场

包括互联网企业、云计算企业、数据中心服务商、政府部门、金融机构、医疗领域、电信运营商等。

高阶AI服务器动能主要来自大型CSP，包括微软、谷歌、亚马逊、Meta、CoreWeave等美系厂商，以及字节跳动、百度、阿里巴巴、腾讯等国内厂商。

国内运营商方面，三大运营商AI服务器招标进程加速，带动AI服务器需求持续释放。

4、液冷系统

AI数据中心功耗和密度持续提升，带动温控端用量增加，大规模部署时需更强的散热系统。

散热方案中，液冷将接替风冷成为AI数据中心主流冷却方案。

目前两大主流液冷主线技术路线是冷板式液冷和浸没式液冷。

冷板式液冷：技术路径相对清晰，具有较高的商用成熟度。

浸没式液冷：应用成熟度不及冷板式，且维护成本较高；不过在节能和可靠性方面表现更优，且占用空间也更小，并且更具散热效率方面的优势，有望成为未来数据中心散热技术的重要发展方向。

根据IDC数据，2024年上半年，我国液冷服务器市场厂商份额前四大厂商分别为浪潮信息、超聚变、宁畅和新华三。英维克、申菱环境、强瑞技术、高澜股份、曙光数创、四方科技、飞龙等众多厂商在该领域有所布局。

02 交换机

交换机在数据中心中主要负责连接服务器、存储设备等网络设备。

包括上游（芯片、电子元器件供应商与交换机代工商）、中游（交换机品牌商，分白盒与非白盒）、下游（应用客户）。

商用以太网交换芯片市场主要由博通、Marvell与Realtek主导，国内厂商盛科通信在商用以太网交换芯片国内排名第一，全球第四。

近期，博通宣布新一代数据中心交换机芯片Tomahawk6已正式量产交付，有望突破AI算力通信维度瓶颈。

国内交换机市场格局方面，行业集中度较高，呈现寡头竞争格局。华为、新华三（紫光旗下）和锐捷网络占据大部分的市场份额，思科和中兴通讯紧随其后。随着新华三在海宁的合作产业园区扩产，交换机代工厂商共进股份和菲菱科思等厂商有望协同发展。

03 光模块

AI大模型的训练和推理应用需要海量并行数据计算，进而推升高速光模块需求。

此外，每一代交换芯片的推出都是光模块速率升级的重要契机。

参考历史交换机芯片带动光模块迭代规律，800G向1.6T演进的技术迭代红利期有望延续。

800G需求主要推理拉动，博通量产上市的TH6芯片可以支持200G*512lane的数据交换需求，推动单波200G（1.6T光模块）的需求增长。

此外，CPO因AI对高带宽低功耗的需求而重新受到关注，预计2025年下半年将开始小规模部署。

根据光通信行业研究机构LightCounting公布的2024年度全球TOP10光模块供应商榜单，旭创科技排名第一、新易盛排名从2023年第7位上升至2024年第3位。

旭创科技（中际旭创）和新易盛几乎完全专注于高速以太网光模块，这一细分市场在近两年增速迅猛。

光迅科技、海信宽带、华工正源（华工科技）也受益于2024年底中国云公司对光模块产品的需求增长。

随着光模块向更高速率演进，CPO的成本和技术优势逐渐凸显，有望成为未来数据中心互连的重要解决方案。

国内众多厂商也在积极布局CPO技术：据不完全统计，光通信产业链厂商中，太辰光、联特科技、中际旭创、通宇通讯、中京电子、天孚通信、新易盛、光迅科技、德科立、亨通光电、仕佳光子、剑桥科技、博创科技、铭普光磁、腾景科技、源杰科技、罗博特科等多家已经开始布局CPO相关技术研发或业务。乐晴智库精选

AI眼镜产业链全解析

近期AI眼镜催化频繁，Meta与知名运动品牌Oakley合作开发的智能眼镜产品将提前至6月20日发布。Rokid 旗下新款AI眼镜Rokid Glasses将于6月正式上市，明年出货目标100万台。小米预计6月底发布智能眼镜，有望形成新一轮消费者层面的破圈。

AI眼镜作为“下一个AI超级硬件”正在进入起量前夜。

本文对AI眼镜产业链核心细分环节、成本拆解以及竞争格局进行重点梳理。

01 

AI眼镜行业概述

AI眼镜是在普通眼镜基础上，增加AI功能，是从传统眼镜向AR眼镜迭代的一款过渡产品。

不同于将重点放在虚拟与现实结合的AR眼镜，AI眼镜更加注重通过AI提升交互能力。

AI眼镜的核心竞争力在于多模态交互和轻量化设计，本质上是硬件（音频+视频+增强现实光波导）+端侧小模型。

据WellsennXR，24年全球AI眼镜销量152万副，25年有望提升至350万副。

资料来源：行行查

01 

AI眼镜产业链

AI眼镜产业链上游主要是硬件结构供应商，如光学模组、显示模组，音频模组，传感器模组、交互模组、电源、结构件等。

中游包括ODM/OEM厂商、软件/系统厂商以及AI大模型厂商，涉及AI智能眼镜的软件构成、系统构成、方案解决以及生产解决。

下游产业链主要是AI智能眼镜品牌厂商以及传统视光渠道商和消费电子渠道，以及AI智能眼镜的售后。

随着AI+AR技术的成熟，智能眼镜有望成为继智能手机后的下一代主流计算终端，带动整个产业链（芯片、光学、传感器、代工等）进入高速增长期。

AI智能眼镜产业链：

资料来源：行行查

AI眼镜成本拆分

在AI眼镜行业中，成本拆分对于理解产品定价和利润结构十分重要。

以2024年Meta与雷朋联名AI眼镜为例，处理单元占最大比例达41%，在智能眼镜中占到核心地位。

内存和摄像头+传感器分别占18%和12%，主要强调数据存储和图像处理的重要性。

双电池、被动元件+PC、音频、连接性、电源各占5%-6%，而机身材料+镜头和其他部分各占3%和2%。

资料来源：行行查

03

AI眼镜产业链上游

SoC芯片

SoC芯片是AI眼镜的核心，能够提供强大的计算能力，支持多模态交互。

SoC，即片上系统芯片，将多个电子组件集成到单一芯片上，以提供完整功能系统所需的所有电子电路。

目前AI眼镜搭载的SoC芯片主要有三种架构方案：系统级SoC、MCU级SoC+ISP、SoC+MCU。

其中，SoC+MCU方案具有高低算力兼备、支持高AI能力的优势，应用潜力较大。

海外厂商高通AR1Gen1芯片是系统级SoC方案的代表，Meta眼镜使用高通的AR1Gen1芯片。

在国内SoC相关布局厂商中，根据公开资料显示，恒玄科技、中科蓝讯等厂商是国内TWS（真无线立体声）主控蓝牙音频芯片市占率较高的厂商；亿通科技自研黄山3智能可穿戴设备的SoC芯片；星宸科技在IPCSoC及NVRSoC领域保持领先；富瀚微发布了专为智能眼镜设计的芯片MC6350；影目INMOGo智能AR眼镜搭载炬芯科技ATS3085芯片；瑞芯微推出了高性能AIoT芯片平台，如RK3588和RK356X等；炬芯科技、润欣科技、全志科技、泰凌微等厂商在SoC芯片均有布局。此外，紫光展锐W517芯片集成了高性能的SoC和ISP，采用12纳米工艺制程，四核CPU架构，主频达到2.0GHz。

资料来源：行行查

光学模组

光学环节主要将光线聚焦到用户的眼睛上，确保用户能够清晰地看到虚拟图像或信息，同时不影响对现实世界的观察。

当前BirdBath方案是AI/AR眼镜的主流光学方案之一，视涯科技、耐德佳和惠牛是该方案主要供应商。

光波导技术因轻薄高亮度和一体化设计有望成为未来的发展趋势。

能够引导光线沿特定路径传播的装置或结构，利用全反射原理，将图像从微显示器高效传递到眼镜框架，提供清晰虚拟图像，同时保持眼镜轻薄透明。

光波导技术降低光学系统对外界视线的阻挡，决定了AR眼镜的视场角，增强了沉浸感。

光波导技术主要分为几何光波导、衍射光波导和提全息光波等。

几何光波导方案：色散控制较好，具备轻薄和高视场角优势，不过存在量产难度大和单片价格高等问题。该方案代表厂商有以色列的LUMUS和国内的上海理湃光晶技术有限公司。公开资料显示，国内相关厂商中，水晶光电持股LUMUS；比依股份投资理湃光晶，并与之形成了战略锚定；紫建电子和视源股份参投理湃光晶。

衍射光波导方案：能够实现更轻薄的光学模组，提高眼镜的佩戴舒适度，但是量产难度相对较高。水晶光电拥有自主的技术储备，与美国Digilens独家战略合作；舜宇光学科技参股鲲游光电成立合资子公司，鲲游光电的衍射光波导方案采用晶圆级光学平台技术；歌尔股份收购的驭光科技衍射光波导方案已具备量产能力；蓝特光学和苏大维格等也在该领域有所布局；联合光电已储备光波导、菲涅尔透镜等技术；此外，在衍射光波导模组方面，国内鲲游光电、视格、广纳四维和光舟等是主要厂商。

提全息光波导：量产成本相对较低，具备走向消费电子级的条件。如Rokid Glasses采用了光波导技术实现高清显示；光学厂商方面，永新光学、宇瞳光学、波长光电、思泰克等厂商也有所布局。

显示模组

显示模组包括LCOS、MicroOLED、MicroLED等屏幕厂商。

显示方案上，LCoS、DLP当前是主流，已实现规模化量产；MicroOLED有益于减重但亮度较低；MicroLED为理想方案，尚未大规模量产，瓶颈主要集中在巨量转移技术和高制造成本。

在AR产业中的MicroLED方面，公开资料显示，上海显耀显示（JBD）华灿光电、国星光电、聚灿光电、三安光电、炬光科技等厂商均参与到该环节。永新光学、联合光电、宇瞳光学、波长光电、星星科技、思泰克等厂商在光学领域也有所布局。

多传感器协同

多传感器协同工作是实现SLAM能力的基础。

目前，智能眼镜的主要传感器包括摄像头、CIS（图像传感器）和IMU（惯性测量单元）等，其协同工作是确保定位与地图构建（SLAM）能力的重要基础。

在智能眼镜的空间感知领域，相关技术已逐步从传统3DoF（仅支持旋转）向6DoF（六自由度）演进。

当前核心的CMOS图像传感器上，Ray-BanMeta到雷鸟V3、李未可View、RokidGlasses，以及将在年内推出的三星、小米AI眼镜，几乎都采用了索尼IMX681。

公开资料显示，国内厂商豪威科技（韦尔股份子公司）和思威特等厂商为AI眼镜提供多种规格的摄像头传感器；敏芯股份和汉威股份等有MEMS（微机电系统）传感器领域的布局。

电池

目前智能眼镜主要采用锂离子电池或锂聚合物电池。

智能眼镜所选择的电池一般具有高能量密度、轻便的特性，能够在有限的空间内提供足够的能量，满足智能眼镜的功能需求。例如，欣旺达为灵伴眼镜（Rokid眼镜）提供电池；德赛电池在AI眼镜电池领域的主要客户包括RayBanStories等；紫建电子、豪鹏科技等也为不同的AI眼镜品牌提供电池，以确保眼镜设备的续航能力。

麦克风+扬声器

麦克风作为语音交互核心，精准捕捉用户语音指令；扬声器传达处理后声音，实现即时反馈。

麦克风与扬声器的协同工作，丰富AI眼镜的交互方式。

公开资料显示，歌尔股份提供AI眼镜中的麦克风等声学组件包括声学、光学和软件等在内的整体设计方案；国光电器为Meta的AI眼镜定制声学模组，涉及降噪、语音交互等核心功能；佳禾智能、瀛通通讯、共达电声等厂商也在该领域有所布局。

存储

AI眼镜需要处理大量的数据，包括图像、视频、语音等，存储技术需要具备高性能的特点，此外AI眼镜需要长时间佩戴和使用，因此存储技术的低功耗特性也十分重要。

目前，AI眼镜采用的存储技术主要包括以下几种：

ePOP类存储产品：

ePOP是一种新型的封装技术，将多个芯片封装在一起，形成一个紧凑的存储模块。这类存储产品轻薄小巧、功耗低，非常适合用于AI眼镜等智能穿戴设备。

该技术以佰维存储为代表，佰维存储的ePOP系列产品已成功应用于Meta等公司开发的AI智能眼镜中。此外，国内闪极AI眼镜采用了佰维存储公司提供的ePOP类存储产品。

eMCP类存储产品：

eMCP是将多个芯片（如DRAM和NANDFlash）封装在一起的存储产品，具有体积小、功耗低、性能稳定等特点。

该类型存储主要布局厂商以兆易创新、普冉股份、东芯股份等为代表。

除了ePOP和eMCP外，还有一些其他的存储技术也被用于AI眼镜中，如UFS等。三星是全球最大的UFS存储芯片供应商之一，拥有较高的市场份额；海外厂商西部数据、铠侠、美光科技等也是该环节主要玩家。

此外，上游结构件环节参与厂商众多，例如，精研科技（金属结构件、转动组件）、杰美特、纬达光电、宜安科技（镁合金半固态注射成型）等。

04

AI眼镜产业链中游

中游环节是制造与软件系统的深度整合。

以制造服务为核心，歌尔股份、立讯精密、蓝思科技、亿道信息等ODM/OEM厂商进行规模化生产，智立方等企业进行整机测试，还需进行软件系统与AI大模型的深度适配。

操作系统构建底层框架，虹软科技和商汤科技等企业提供算法优化（SLAM、手势识别），以利亚德等厂商为代表的光学动作捕捉技术可用于AI眼镜的定位和4D手势追踪，实现高精度的用户动作捕捉；在AI通信模组领域，美格智能、移远通信、广和通等厂商为不同的AI眼镜品牌提供支持。

AI大模型通过API接口赋能，实现实时语音交互、环境理解等功能，推动AI眼镜从“功能型”向“智能型”跃迁。以RokidGlasses为例，深度了整合阿里巴巴旗下通义千问大模型，具备强大的智能交互能力；云天励飞与闪极科技、LOHO联合打造的AI智能眼镜搭载了云天励飞自主研发的“云天天书”大模型。

05

AI眼镜产业链下游

下游环节聚焦品牌生态和销售渠道的构建。

消费级AI眼镜领域的头部终端厂商，聚焦技术研发和生态构建。当前国内星际魅族、影目科技、灵伴科技、雷鸟创新、界环、闪极、雷神、加南等厂商均已推出相关产品，Meta发布AI+AR眼镜“MetaOrion”原型机。

传统厂商中包括暴龙、雷朋等海外头部眼镜厂商均已先后布局AI眼镜产品。

AI眼镜赋能传统眼镜商科技属性，跨界协同模式正在增长，典型案例包括Meta和雷朋合作推出Ray-BanMeta智能眼镜，雷鸟创新携手博士眼镜、闪极科技联合LOHO、Rokid与暴龙眼镜达成战略合作等，康耐特光学具备较强的镜片车房定制能力，与国际及国内大客户紧密合作。

跨界布局厂商中，近期有消息称，老凤祥会在“老博会”推出AI眼镜，但目前该产品尚未取得销售许可证，正处于检测、测试及完善阶段，预计9月后上市销售。据悉这款AI眼镜镜框由老凤祥负责提供，其余部件通过采购集成，可与老凤祥眼镜APP连接，后台接入豆包大模型。

传统运动品牌英派斯与头部智能眼镜厂商合作开发运动相关产品，未来有望拓展运动骑行等业务领域。

传统视光渠道商凭借渠道优势，也成为推动产品商业化的核心力量。国内博士眼镜、雅视光学、明月镜片等传统眼镜商也在跟进。

整体来看，当前国内的AI眼镜产业链已逐步成熟，各环节均有技术储备。随着后续小米等科技大厂逐步发布AI眼镜产品，预计整体终端厂商的品牌力也将逐步增强。乐晴智库精选