空间感知可穿戴设备作为下一代人机交互界面，正在从实验室走向消费市场。这类设备的核心价值在于让用户在真实物理空间中获取数字信息的同时，保持对周围环境的自然感知。以 Nearby Glasses 为代表的空间感知可穿戴设备，通过融合多种传感技术与低功耗计算架构，实现了近场环境感知与 AR 交互能力的平衡。本文将从工程实现角度，解析近场传感、AR 交互与低功耗定位三项关键技术的设计考量与参数选型。
近场传感技术选型与部署策略
近场感知是可穿戴设备理解用户周围环境的第一层能力。不同于智能手机的全面感知需求，空间感知可穿戴设备通常聚焦于 0.5 米至 5 米范围内的目标检测与距离测量。在这一距离范围内，设备需要准确识别周围的人物、物体与空间结构，同时保持极低的功耗以支撑全天候佩戴。
UWB（超宽带）技术在近场高精度定位场景中展现出显著优势。其厘米级测距精度能够在复杂室内环境中准确判断用户与周围物体的相对位置，且具备良好的抗多径干扰能力。在工程实现中，UWB 模块的典型工作频率为 6.5 至 8.5GHz，发射功率通常控制在 - 41dBm/MHz 以下以符合 FCC regulations。芯片级 UWB 方案如 Decawave DW3000 系列支持四锚点同步定位，典型功耗在定位状态下约为 30mW，休眠状态下可降至 0.1μW 级别。对于眼镜形态的可穿戴设备，UWB 天线通常采用平面倒 F 天线设计，置于镜腿两侧以避免头部遮挡。
BLE（蓝牙低功耗）信标是近场感知的另一重要补充技术。通过部署 BLE 5.1 以上版本的 AoA（到达角）或 AoD（出发角）定位系统，设备可在 10 米范围内实现亚米级定位精度。BLE 的最大优势在于其生态兼容性 —— 现代智能手机均原生支持 BLE 通信，这使得可穿戴设备能够无缝获取周围设备的相对位置信息。在功率控制方面，BLE 广播模式的典型电流消耗约为 10mA@0dBm，连接状态下可降至 1mA 以下。工程实践中建议采用间歇式广播策略，每秒 1 至 2 次广播即可满足近场存在感知需求，同时将平均功耗控制在微瓦级别。
ToF（飞行时间）传感器与 LiDAR 构成了近场三维感知的技术底座。ToF 摄像头通过测量红外光往返时间获取深度信息，典型工作距离为 0.1 至 4 米，分辨率可达 320×240 像素，帧率通常在 30 至 60fps 之间。ST 的 VL6180X 系列 ToF 传感器以其微型化封装（4.8×2.8×1.0mm）和低功耗特性（典型工作电流 25mA），适合集成到眼镜框体中。在算法层面，ToF 数据通常需要经过噪声滤波、深度校正与点云生成处理，为后续的目标检测与空间建图提供基础。
AR 交互架构的设计与优化
空间感知可穿戴设备的交互核心在于将环境感知结果以直观、低认知负荷的方式呈现给用户。AR 交互架构的设计需要在信息密度、视觉干扰与系统延迟之间取得平衡。过多的虚拟信息叠加会导致视觉疲劳与注意力分散，过少则无法充分发挥设备能力。
光学显示模组是 AR 交互的物理基础。当前主流方案包括 BirdBath 光学系统、光波导模组与 Micro LED 微显示技术。BirdBath 方案以 50 至 60 度视场角提供沉浸式显示效果，但存在体积较大的问题，典型产品重量在 80 克以上。光波导技术通过衍射或全息光栅将图像耦入人眼，理论可实现眼镜式形态，但视场角通常限制在 30 度以内，亮度输出效率约为 15% 至 25%。在工程选型时，需根据目标场景选择合适的光学方案：室内导航与信息提示场景适合光波导模组，而沉浸式 AR 应用则需要 BirdBath 提供更大视场。
空间锚点与追踪系统决定了虚拟内容在物理空间中的稳定性和一致性。基于 SLAM（即时定位与建图）的追踪方案通过融合摄像头视觉特征、IMU 惯性测量与深度传感器数据，实现设备六自由度姿态估计。主流算法框架包括 ORB-SLAM3、VINS-Fusion 与 OpenVINS，其中 ORB-SLAM3 在追踪稳定性和闭环检测方面表现优异，典型 CPU 占用率约为 15% 至 20%（以 ARM Cortex-A 系列为基准）。对于可穿戴设备而言，SLAM 系统需要在嵌入式芯片上实时运行，高通骁龙 AR2 Gen1 平台集成了专门的 AI 引擎，可加速特征提取与姿态解算，典型功耗约为 500mW。
交互范式的设计直接影响用户体验的自然度。空间感知可穿戴设备的交互方式通常包括手势识别、眼动追踪、语音指令与物理按键四种主要形式。手势识别依赖 ToF 或结构光传感器获取的手部深度图像，通过轻量级神经网络（如 MobileNetV3-SSD）实现 22 个关键点的实时检测与追踪，推理延迟可控制在 30ms 以内。眼动追踪技术通过近红外摄像头捕捉瞳孔与角膜反射位置，计算精度可达 1 度以内，主要用于注视点选择与注意力监测。在实际产品中，建议采用多模态融合交互策略：根据任务复杂度自适应选择交互方式，简单确认操作使用手势，复杂查询结合语音，精确选择则依赖眼动。
低功耗定位技术的工程实践
可穿戴设备的续航能力是决定其可用性的关键因素。空间感知功能涉及持续的传感器数据采集、信号处理与模型推理，功耗挑战显著高于传统可穿戴设备。工程实现中需要从硬件层、算法层与系统层三个维度进行功耗优化。
传感器功耗管理是低功耗设计的第一道关口。UWB、ToF 等有源传感器的工作电流通常在数十毫安级别，不适合持续开启。工程实践中推荐采用事件驱动型传感策略：基于低功耗 IMU（典型功耗约 100μA）的加速度计中断唤醒系统，当检测到用户移动或姿态变化时，再激活高精度传感器进行环境感知。这种策略可将 UWB 和 ToF 的平均工作占空比降至 5% 以下，显著降低系统功耗。IMU 选型时建议关注其低功耗模式性能，BMI160、LSM6DSO 等六轴 IMU 在低功耗模式下电流低于 1mA，且支持动作检测中断。
芯片级 AI 加速是降低模型推理功耗的核心技术。主流嵌入式 AI 加速器包括 Google Edge TPU、Arm Ethos-U55、Hexagon DSP 与 NPU（神经网络处理器）。以高通 Hexagon DSP 为例，其 INT8 推理能效比可达 3 至 5 TOPS/W，较通用 CPU 提升 10 倍以上。在模型层面，可采用模型量化、剪枝与知识蒸馏等技术进一步降低功耗。典型轻量化目标检测模型（如 YOLOv5-nano）经 INT8 量化后模型大小约为 1.9MB，推理延迟约 15ms，功耗约 50mW。针对空间感知任务，建议使用专为嵌入式场景优化的模型架构，避免大模型带来的功耗压力。
系统级功耗优化需要综合考虑各子系统的协同工作模式。可穿戴设备通常采用多核异构计算架构：低功耗 M4/M51 内核负责传感器数据采集与简单预处理，高性能 A 系列内核负责复杂 SLAM 与 AI 推理任务。系统固件需要设计精细的电源状态管理策略，包括活跃状态、低功耗等待状态与深度睡眠状态三级工作模式。在活跃状态下，各子系统全功能运行；低功耗等待状态下关闭显示与高功耗传感器的供电，仅保留 IMU 和 BLE 监听；深度睡眠状态下仅保留 RTC 实时时钟和电源按钮中断唤醒能力。状态切换的触发条件与维持时间需要根据具体使用场景进行调优，典型配置为：检测到用户移动后唤醒系统，30 秒无操作进入低功耗等待，5 分钟无操作进入深度睡眠。
从系统工程视角看，空间感知可穿戴设备的实现需要在传感精度、交互体验与续航能力之间进行权衡取舍。近场感知技术为设备提供了理解周围环境的基础能力，AR 交互架构将这种理解转化为用户可感知的信息呈现，而低功耗定位策略则确保了设备能够以可接受的续航水平持续工作。随着芯片制程进步与 AI 模型优化技术的成熟，空间感知可穿戴设备正在快速从原型走向产品化，未来有望在导航辅助、社交互动与健康监测等场景中发挥更大价值。
资料来源
本文技术参数主要参考行业公开规格与主流技术方案，具体实现需结合项目实际需求进行验证。