AI终端从云端走向端侧，SoC芯片是决定用户体验的核心硬件。民生证券深度报告显示，苹果A18芯片基于第二代3nm工艺，CPU比A16快30%，GPU快40%；高通骁龙8 Elite采用台积电3nm和自研Oryon CPU，AI性能提升45%。在AI眼镜等新型终端中，SoC需具备低功耗、连接能力和视觉处理能力，ISP芯片的视觉处理能力正成为芯片厂商的决胜要素，国产芯片迎来加速替代机遇。
苹果A系列与M系列：从手机到PC的AI算力布局
苹果A18芯片为iPhone 16量身定制，基于第二代3nm技术，6核CPU（2大核+4小核）比A16快30%，能效更高（同样性能功耗少30%）；5核GPU比A16快40%（同样性能功耗少35%）。M4芯片2024年5月发布，同样基于第二代3nm工艺，CPU速度相较M2最高提升50%，搭载16核神经网络引擎，AI算力达38 TOPS。苹果通过“A（手机）+M（PC）”芯片组合拳，在手机和PC端均构建了领先的端侧AI推理能力。
骁龙8 Elite：安卓旗舰AI性能跃升
高通骁龙8 Elite（2024年10月发布）采用台积电3nm工艺和自研Oryon CPU架构（2个超级内核4.32GHz+6个性能内核3.53GHz），相比骁龙8 Gen3（4nm，1+2+2+3架构），AI性能提升45%、AI能效提升45%。搭载Hexagon NPU（6个矢量加速器+8个标量加速器），影像方面支持4K分辨率无限语义分割及超暗条件下照片和视频拍摄，另有视频AI消除功能。安卓旗舰芯片在AI算力上持续追赶苹果。
AI眼镜SoC：低功耗+连接+视觉处理的三重要求
AI眼镜对SoC提出全新要求：第一，低功耗——AI眼镜重量仅48-119g，电池容量有限，低功耗是解决续航痛点的关键；第二，连接能力——蓝牙+WiFi集成是趋势，部分需求蜂窝能力；第三，芯片处理能力——根据音频、图像、视频等应用场景需求渐次升级，但当前阶段尚不需要运行端侧大模型。目前主流SoC方案有三种：高通XR/AR系列芯片、手表方案移植、SOC+外挂ISP方案。
ISP能力：AI眼镜交互体验的决胜要素
AI眼镜的拍摄需求日益凸显，ISP芯片的视觉处理能力成为提升交互体验的关键。Rayban-Meta的成功得益于其“3A”能力——自动曝光、自动对焦、自动白平衡，由于AI眼镜无法像手机一样通过人手实时调整对焦，智能化的物体识别效果成为影响体验的核心。连接和音频是早期耳机SoC时代的关键，但在全新的视觉交互模式下，集成ISP等多模态处理能力成为AI眼镜SoC发展的重点方向。ISP能力有望成为芯片厂商的决胜要素。建议关注恒玄科技、星宸科技、富瀚微等具备ISP能力的国产SoC厂商。
表：AI终端核心SoC芯片对比| 芯片 | 工艺 | CPU | GPU | NPU | 应用场景 |
|---|
| 苹果A18 | 3nm（N3E） | 6核（2P+4E），比A16快30% | 5核，比A16快40% | 专用AI加速 | iPhone 16全系 |
| 苹果M4 | 3nm（N3E） | 比M2快50% | 10核 | 16核，38 TOPS | iPad Pro/Mac |
| 骁龙8 Elite | 3nm | Oryon（2+6），4.32GHz | Adreno 830 | AI性能+45% | 安卓旗舰手机 |
| 骁龙AR1 Gen1 | — | — | — | — | Rayban-Meta眼镜 |
