在科技巨头纷纷调整战略、元宇宙概念降温的背景下，万有引力历时四年、投入10亿元资金研发的三款专用MR芯片，为行业注入了一剂强心针。这三款芯片不仅解决了MR设备长期存在的重量、眩晕感等核心痛点，更开创了与主芯片协同工作的协处理器架构模式，为行业提供了百克级MR设备的新可能。
一、4年、10个亿、3款芯片：MR芯片的艰难探索之路
"MR芯片是一条绕不开的路。"万有引力创始人兼CEO王超昊在发布会上如是说道。想要打造一款5纳米芯片，万有引力总共花费了1092天，除了200多名内部员工外，还有258家合作伙伴共同打磨这颗芯片。
极智G-X100：空间计算的核心引擎
极智G-X100是此次发布会的重点产品，采用5nm先进制程，Chiplet异构封装架构，能够实现彩色透视端到端延迟低至9ms。该芯片支持注视点计算与双目8K、120Hz输出，并且功耗可以维持在3W上下。
这款芯片的核心突破在于超低延迟——达到了10毫秒以下的光子到光子(P2P)延迟，打破了世界纪录。更快的传输意味着实时感应更强，能够显著减轻眩晕感。王超昊解释道："从相机到SP，到虚实混合的引擎，到DPU，到最后显示输出，这一个链路我们全部是自研，在芯片上闭环。"
极智G-X100还能实现很好的MR虚实融合效果，其VST在色彩还原、夜景噪音等画面处理能力较强，可以呈现出高动态范围画面。同时，它为复杂的空间感知和AI推理任务提供充足算力支撑，也为眼动、手势、手柄等自然交互提供了支持。
极眸G-VX100：AI眼镜的理想伴侣
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者超细镜腿处，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。
目前，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。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。
王超昊举了两个MMA技术的应用场景："如果我们要全天候卡路里记录，我们就可以用到MMA。当我们看到盘子、杯子的时候就记录下来，存在眼镜里。到用户查询的时候或者到晚上的时候，这些数据就可以传回到手机，在手机端或者云端大模型生成卡路里记录的报告。同样的逻辑，如果用户钥匙找不到了，眼镜会提醒用户：'我看到你的钥匙两个小时前留在了沙发前的茶几上。'"
极颜G-EB100：机器人领域的创新应用
万有引力推出的第三款芯片极颜G-EB100，除了支持MR头显，还可以用在机器人领域。该芯片能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。目前已经服务包括歌尔股份、智元机器人等行业头部企业。
万有引力的三款芯片均具有高度的针对性，旨在解决MR领域的具体问题，从减轻眩晕、增加续航时长，到提高机器人灵动性等。并且，万有引力在打造芯片时，还针对空间计算的特有功能提供了开放式系统设计，从产品定位和参数来看，万有引力精准把握了空间计算领域当下三大核心场景，解决了其中最重要问题，用这三款产品，为自己四年的坚持交出了一份有力的答卷。
二、空间计算芯片能做什么？万有引力正在"另辟蹊径"
在发布会上，万有引力首先推出了一款基于G-X100芯片的参考设计，以具体产品形态来展现其技术设想。
这款名为G-X100-M1的MR眼镜参考设计模组，综合了各项集成优势，成功将设备重量控制在90多克。它拥有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。
与此前市面上的MR眼镜相比，该款参考设计在重量和FOV上略占优势。在现场体验中，我们发现画面清晰、运行流畅不掉帧，但体感上，重量的减轻效果并不如预想中明显。更具体的性能指标和最终的用户体验效果，可能还需要等待搭载该芯片的实际终端产品推出后才能做出准确判断。
多元化应用场景：从智能眼镜到机器人遥操
在展区现场，我们得以一窥未来万有引力计划合作的企业和重点推动的应用方向。
在智能眼镜方面，我们看到了李未可、雷鸟等智能眼镜厂商。据透露，目前这些厂商正在等待芯片送样测试，并保持着开放合作的态度。在内容生态上，我们看到了沙核科技等合作伙伴。如果MR在文娱方向上能够有效减轻眩晕问题，或许能够迎来更大的用户市场。
比较有意思的是，智元机器人同样出现在展区内，并搭载了MR头显。用户戴上MR头显后，可以通过手势交互来进行远程遥操作控制。
在现场体验中，我尝试通过遥操控制机器人将矿泉水放入笔筒内，再拿起笔筒。最初的体验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。
另一个明显的挑战是延迟问题。在体验过程中，手部移动无论是过快还是过慢，机器人手臂端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，我就能相对快速地拿起水瓶并将其放入狭小的笔筒中。现场的工作人员告诉我们机器人头部可以直接"内置"MR头显，让外观设计更加简洁。
此外，我们还看到了王超昊在发布会上简单提到的P2P测试设备。该设备主要用于测试MR设备上视频穿透路光子到光子的延迟时间。我们也观察到，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。
从展区体验来看，万有引力显然非常清楚空间计算芯片在哪些关键领域能够发挥作用，并进行了提前布局。无论是AI智能眼镜、机器人遥操，还是MR文娱，这些领域几乎都是各个赛道中发展前景广阔、增速较快的细分市场。如果能够成功突破这几个关键市场的头部客户，将为万有引力在空间计算领域站稳脚跟打下坚实的基础。
三、对话万有引力联创：三年预期百万出货量
会后，我们与万有引力联创兼CMO王爽进行了独家对话。对话中，我们首先了解到：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，这也是目前MR行业常见的一种解决方案。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是什么？"面对这个问题，王爽回答："我们的核心竞争力在于软硬一体的解决方案。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，我们再去判断，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。同时，我们将这套经过验证的参考设计开放给行业应用开发者。"
市场策略：专注专用协处理器
"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？"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。这也是我们作为创业公司的机会——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。"
"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？"王爽回答："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，比如说手机、PC、盒子与眼镜分离，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。"
"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'，这个问题怎么看？"王爽坦言："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。"
生态建设与未来规划
"相比通用芯片，这颗专用芯片的成本和性价比如何？"王爽表示："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。"
"万有引力在生态建设方面，是怎么支持开发者的？"王爽解释："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。"
"你们现在对未来的出货量有什么预期？下一代芯片什么时候出？"王爽透露："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。"
创业挑战与坚持
"创业这几年遇到的最大困难是什么？又是如何解决的？"王爽回忆道："最大的困难有两个。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。"
"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？"王爽澄清："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。"
"近期'百镜大战'中AI眼镜很火，想从中脱颖而出需要具备什么能力？"王爽分析："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。"
四、结语：MR专用芯片的价值与未来
在元宇宙概念降温、行业巨头纷纷调整战略的背景下，万有引力历时四年、投入10亿元资金研发的三款专用MR芯片，为行业注入了一剂强心针。这三款芯片不仅解决了MR设备长期存在的重量、眩晕感等核心痛点，更开创了与主芯片协同工作的协处理器架构模式，为行业提供了百克级MR设备的新可能。
万有引力的成功在于其精准的市场定位——不与巨头正面竞争通用芯片市场，而是专注于专用协处理器的研发，通过软硬一体的解决方案，为行业提供更灵活、高效的芯片选择。三年内百万级出货量的预期，彰显了万有引力在空间计算领域的坚定信心与差异化竞争策略。
随着AI大模型的爆发和空间计算技术的不断成熟，MR设备正迎来新的发展机遇。万有引力的三款专用芯片，无疑为这一进程提供了强有力的技术支撑，也为行业参与者提供了新的思路与可能。在未来的空间计算时代，专用芯片的价值将进一步凸显，而万有引力已经在这条道路上迈出了坚实的一步。
