在科技行业，坚持往往比天赋更为可贵。当Meta放弃造MR芯片计划、微软解散元宇宙MR工业团队、苹果Vision Pro直接采用Mac的M5芯片之际，中国创业公司万有引力却在四年时间内投入10亿资金，默默研发三款专用MR芯片，用实际行动证明了空间计算专用芯片的必要性。
从质疑到认可：万有引力的芯片之路
三年前，当业内人士讨论限制AR眼镜无法走入市场的最大问题时，一个共识逐渐形成：AR眼镜需要专用芯片来解决减重、算力和成本三大核心问题。而万有引力，正是当时已经引起关注的少数专注于MR芯片研发的公司之一。
造芯之路从来不会平坦。万有引力选择了一条更为艰难的路径——打造真正的MR专用芯片，而非简单改造现有可穿戴SoC。这条道路意味着更长的研发周期和更高的技术壁垒，也注定让外界对其能否在两三年内看到成果持怀疑态度。
当行业巨头纷纷离场、热点快速更迭时，万有引力独自承受着巨大的行业质疑。然而，当创始人兼CEO王超昊在发布会上宣布首款芯片的具体参数时，所有的质疑都迎刃而解。四年时间，三款芯片，10亿投入，万有引力用实实在在的技术成果，为MR领域注入了新的活力。
三款芯片：精准解决MR核心痛点
极智G-X100：空间计算的突破性创新
作为此次发布会的重点产品，极智G-X100采用5nm先进制程和Chiplet异构封装架构，实现了彩色透视端到端延迟低至9ms的突破性成就，打破了世界纪录。这款芯片不仅支持注视点计算与双目8K、120Hz输出，还将功耗控制在3W上下。
极智G-X100的核心优势在于：
- 超低延迟：达到10毫秒以下的光子到光子(P2P)延迟，显著减轻眩晕感
- 卓越的虚实融合效果：VST在色彩还原、夜景噪音等画面处理能力突出，能呈现高动态范围画面
- 强大的算力支撑：为复杂空间感知和AI推理任务提供充足算力，支持眼动、手势、手柄等自然交互
- 智能渲染技术：首次使用面向MR的动态注视点渲染技术，可智能分配渲染资源，将显示处理和传输功耗降至原有的45%
为充分发挥极智G-X100芯片的性能，万有引力还打造了一个感知子系统，通过双目160万彩色摄像头、13路传感器等模块，高效支持SLAM空间定位、3D感知和手眼交互。
极眸G-VX100：AI眼镜的轻量化革命
如果说极智G-X100是为MR设备打造的专业芯片，那么极眸G-VX100则更像是为AI/AR眼镜量身定制。该芯片配备可量产ISP后处理算法，以及全球领先的单边小至4.2mm超窄封装，可以轻松放置在眼镜鼻梁处或超细镜腿处，为AI/AR眼镜、AI耳机、AI助手等各种智能设备提供小型化、轻量化的可能性。
极眸G-VX100已支持1600万像素超清拍摄和4K30fps视频录制，并集成了空间视频拍摄与眼动追踪功能。特别值得一提的是，这款芯片采用了超低功耗专用子系统，并结合万有引力打造的多模态唤醒技术"MMA(Multi-Modal Activation)"，实现分级唤醒计算，智能调配算力，最高可支持16小时的续航时长。
MMA技术的应用场景极具想象力："如果我们需要全天候卡路里记录，MMA可以识别盘子、杯子等物品并记录在眼镜中，到用户查询或晚上时，这些数据可以传回手机或云端，由大模型生成卡路里记录报告。"同样的逻辑也可应用于钥匙等物品的查找提醒。
极颜G-EB100：机器人交互的新维度
万有引力推出的第三款芯片极颜G-EB100，除了支持MR头显外，还特别针对机器人领域进行了优化。该芯片可以让机器人实现高逼真度灵动脸，投射实时表情眼神，低功耗完成3D模型实时重建与驱动，以及3D显示图像处理与增强。
目前，极颜G-EB100已经服务包括歌尔股份、智元机器人在内的行业头部企业，为机器人交互带来了革命性的变化。通过这款芯片，机器人能够更自然地与人类交流，理解人类意图，执行复杂任务。
创新应用：空间计算芯片的广阔前景
G-X100-M1：轻量化的MR眼镜参考设计
在发布会上，万有引力推出了一款基于G-X100芯片的MR眼镜参考设计模组G-X100-M1。这款设计综合了各项集成优势，成功将设备重量控制在90多克，拥有90度FOV(视场角)，实现了9毫秒的端到端超低延迟，具备36PPD的MR分辨率，并支持1600万像素、自然定位、3D感知和手眼交互。
与市面上现有的MR眼镜相比，G-X100-M1在重量和FOV上略占优势。现场体验显示，该设备画面清晰、运行流畅不掉帧，虽然体感上重量减轻效果不如预想中明显，但已经为下一代轻量化MR设备奠定了基础。
机器人遥操：虚实交互的新范式
在展区现场，智元机器人搭载了MR头显，展示了通过手势交互进行远程遥操作控制的创新应用。用户戴上MR头显后，可以直观地控制机器人完成各种精细动作。
现场体验显示，最初的难点在于视野和深度感知。当画面中机器人手指以2D形式呈现握住水瓶时，加上缺乏力量反馈，很难准确判断是否握紧了水瓶。另一个明显挑战是延迟问题，手部移动的变化总是伴随着一定的延迟感。
不过，整体适应过程很快，大约在两分钟后，就能相对快速地拿起水瓶并将其放入狭小的笔筒中。工作人员表示，机器人头部可以直接"内置"MR头显，让外观设计更加简洁。
数字人裸眼3D：未来显示技术
万有引力通过G-EB100芯片的能力，加强了类似苹果头显上"Eyesight"功能的玩法，能实现目光追随和更灵动的显示效果。该芯片优化了数字人裸眼3D渲染能力，为未来显示技术开辟了新的可能性。
对话联创王爽：万有引力的差异化生存逻辑
会后，我们与万有引力联创兼CMO王爽进行了独家对话，深入了解了公司在行业巨头环伺下的核心竞争力、未来发展规划以及出货量预期。
协处理器架构：灵活的芯片部署选择
王爽首先明确表示，万有引力此次推出的三款芯片均为协处理器，可与手机、电脑或高通AR2等主芯片协同处理。这种架构为硬件厂商提供了灵活的芯片部署选择："厂商既可以在设备上放置主芯片和万有引力的协处理器，也可以将原有主芯片从头显端转移到手机或手持终端上，而仅在头显上放置G-X100芯片。后者不仅能减轻头显重量，还能维持出色的空间计算能力。"
事实上，这种协处理器架构是目前MR行业常见的解决方案。由于通用MR芯片的P2P延迟通常在15毫秒上下，影响用户体验，因此不少上下游厂商推出的所谓MR芯片，多数都采用了协处理器架构，官方宣称的P2P延迟时间多在10毫秒上下。
核心竞争力：软硬一体的解决方案
"万有引力目前在行业里的核心竞争力在于软硬一体的解决方案。"王爽解释道，"XR是一个全新的产品品类，涉及极高的用户整体体验要求。我们不能单纯靠每年增加多少算力或接口来定义芯片，这样定义不出好产品。我们在定义芯片前，先搭建了一个基于FPGA的硬件验证平台，让算法工程师和架构师在真实佩戴场景中反复验证体验。"
在这个过程中，万有引力会判断哪些算法适合固化进芯片里，哪些更适合保留为软件，方便后续迭代。"因为芯片里相当一部分功能都是自研的硬化IP，一旦流片，核心架构就很难再调整，所以前期的验证就尤为重要。也正是这套从体验出发、软硬一起反复打磨的流程，保证了我们芯片定义的准确性。"
市场策略：专注专用协处理器
面对"为什么现在大家都觉得需要专门MR芯片，而不是用通用的CPU/GPU"的疑问，王爽解释道："算法虽然重要，但它是运行在芯片之上的。MR设备对重量、功耗、散热要求极高。通用计算平台虽然灵活，但在这些指标上的效率不是最优的。将特定算法'硬化'进专用芯片，能极大提升能效。"
这也是万有引力作为创业公司的差异化生存逻辑："大厂倾向于做通用平台且生态封闭，而我们对MR终端理解更深，且提供全栈解决方案，允许合作伙伴共建生态。"
客户选择：与巨头协同而非竞争
当被问及"现在市场大玩家都在用高通，小玩家用展锐等可穿戴芯片'改造'，你们作为后来者，客户为什么要选万有引力的芯片"时，王爽强调："我们是专用的协处理器，与高通、展锐、瑞芯微的主芯片是搭配关系，而不是替代关系。主芯片负责运行安卓系统和应用，我们的芯片负责所有空间计算任务，像是传感器处理、画面渲染叠加等。"
这种双芯片架构可以让主计算单元与眼镜分离，"将眼镜重量从苹果VisionPro的600克降到100克左右，同时提供极低延迟至9毫秒的视频透视体验。"
分体式设计的权衡
关于"如果采用分体式减轻了重量，但会存在一条无法被忽视的'连接线'"的问题，王爽认为这是一个权衡："无线方案目前的带宽和功耗难以支撑高质量的MR体验。只要眼镜提供的体验足够好，想要画质对标苹果，且佩戴足够轻，也就是100克以下的话，用户对线的包容度是很高的。如果是为了单纯的扩展屏连根线，用户会抱怨；但为了极致的轻便和高性能虚实融合，这根线是可以接受的。"
成本与性价比优势
相比通用芯片，万有引力的专用芯片在成本和性价比方面具有明显优势："我们的芯片集成了相当于高端显卡，类比RTX5080的空间计算能力。如果用通用芯片跑这些算法，成本和功耗会极高。通过硬化算法，我们在提供同等性能的前提下，成本和性价比是非常有优势的。"
生态建设：面向整机厂的开放策略
在生态建设方面，万有引力主要面向整机厂开放生态："我们主要面向整机厂开放生态，而不是直接面对应用开发者。我们的开放性体现在'Runtime'层，特别是核心的Service层如追踪、融合算法。像高通等大厂往往将这层封闭，必须用他们的算法；而我们允许客户在我们的芯片平台上跑他们自己的算法。我们提供的是一个灵活的基座，既有完整的参考设计，也支持客户高度定制。"
成功标准：技术与商业双重维度
关于如何评判芯片是否成功，王爽提出了两个维度："技术上，只要各项指标如延迟、重量控制能否达到最初设计预期，就是成功；商业上，能获得行业头部整机厂的认可并进行深度技术合作，也是成功的标准。"
出货量预期：三年百万级目标
在出货量预期方面，万有引力设定了明确的目标："我们战略目标是先导入头部客户，预期能达到三年内百万级的出货量。关于新产品，我们在做现有产品的量产导入的同时，也在研发下一代芯片，预计明年年底流片。因为核心IP已经搭建好，后续迭代速度会快很多。"
创业历程：坚持与远见
回顾创业历程，王爽坦言遇到了两大困难："第一是去年的资本寒冬，当时芯片刚流片出去还没回来，团队压力很大，好在投资人与我们愿景一致，相信团队，陪我们度过了艰难期。第二是产品定义的抉择。几年前主流方向是做一体机，但我们想做轻便的、分体式的协处理器芯片。"
这个决定在当时面临诸多质疑："这意味着要增加昂贵的高速接口IP且占用芯片面积。当时很多人质疑为什么不支持主流的一体机架构，但我们坚信为了把眼镜做到'百克级'并保证高性能，关注低延迟VST、眼动追踪等方向，必须把部分高功耗计算从头显上剥离。事实证明，这个坚持是对的。"
空间计算的实质
对于"现在的'空间计算'是否需要极高的算力来对全世界进行建模"的疑问，王爽给出了清晰的解释："空间计算不需要把全世界一次性建模。它核心在于终端设备感知、理解用户当下所处的环境，并进行虚实融合等计算。大型的空间理解在云端，终端主要负责实时的环境感知。专用芯片能让这一过程更高效。比如我们在户外或特定商圈，通过位置信息展示虚拟内容，这是端云结合的结果，而不是全靠终端硬算。"
AI眼镜的突围之道
在近期"百镜大战"中AI眼镜很火的背景下，王爽分享了万有引力对AI眼镜市场的看法："AI眼镜是大模型最佳的硬件入口。要脱颖而出有三点：第一，要有大模型能力，要么自家有，要么能接入优质公网模型；第二，画质要好，用户习惯了手机的高清拍摄，不能接受眼镜拍出来的照片是糊的；第三，也是最重要的一点，必须轻薄好看。欧美用户可能接受厚重的墨镜，但在亚洲，大量用户是近视眼且不习惯日常戴墨镜。谁能把眼镜做得既智能又像普通眼镜一样轻便，谁就能赢。"
结语：专用芯片引领MR新未来
四年时间，10亿投入，三款专用芯片，万有引力在MR领域走出了一条差异化的发展道路。与行业巨头追求大而全的通用芯片不同，万有引力选择专注于空间计算专用芯片，通过软硬一体的解决方案，为MR设备带来超低延迟、轻量化和高性能的完美平衡。
在分体式架构与协处理器设计的创新思路下，万有引力成功将MR设备重量从600克降至100克左右，同时保持9毫秒的超低延迟和出色的空间计算能力。这种创新不仅解决了MR设备长期以来的痛点，更为行业开辟了新的发展可能。
随着与头部企业的深度合作和百万级芯片出货目标的推进，万有引力正逐步改变着MR行业的格局。在空间计算成为下一代计算平台的浪潮中，专用芯片或许正是推动技术突破和市场普及的关键力量。万有引力的故事告诉我们，在科技行业，专注、坚持和创新往往比规模和资本更为重要。
