【導讀】2025 年，在 AI 與邊緣計算技術深度融合的推動下，作為感知物理世界運動狀態(tài)核心傳感器的慣性測量單元（IMU），迎來了新一輪技術飛躍。TDK、意法半導體、村田等全球頭部廠商推出的高性能慣性傳感器新品，在精度、功耗、尺寸等關鍵指標上實現(xiàn)了突破，并且在架構設計與智能處理能力上展現(xiàn)出顯著的差異化。未來，這些先進的 IMU 產(chǎn)品還將持續(xù)為 AI 智能眼鏡等可穿戴設備的發(fā)展提供有力支持。
AI 與邊緣計算共舞，IMU 開啟傳感新時代
AI + 邊緣計算，IMU 迎來發(fā)展新契機
闡述 AI 與邊緣計算技術融合，為慣性測量單元（IMU）帶來技術躍遷的背景，引出下文對新產(chǎn)品的介紹。
TDK：為 AI 眼鏡定制的 ICM-45685
（一）BalancedGyro 技術解析
說明基于 BalancedGyro 技術，集成高精度 MEMS 陀螺儀與加速度計的原理和優(yōu)勢，突出低功耗和高精度特點。
（二）內置軟件與功能優(yōu)化
介紹內置傳感器融合算法、機器學習內核以及存儲架構優(yōu)化，實現(xiàn)的頭部姿態(tài)跟蹤、圖像穩(wěn)定和 UI 手勢控制等功能。
（三）與 ICM-45686 對比優(yōu)勢
對比 ICM-45686，闡述 ICM-45685 針對 AI 眼鏡在快速運動響應與情景感知方面的優(yōu)化，如片上融合架構多算法并行及未來功能拓展。
意法半導體：全球首款 “AI + 雙加速度計”IMU——LSM6DSV320X
（一）雙加速度計架構亮點
解釋 “雙加速度計” 架構解決傳統(tǒng) IMU 痛點的原理，介紹兩個加速度計（運動跟蹤和沖擊測量）的不同量程及應用場景。
（二）高性能陀螺儀與 AI 集成
說明搭載的 ±4000dps 高性能陀螺儀作用，以及內置機器學習內核和有限狀態(tài)機，實現(xiàn) AI 推理算法運行和自適應配置、降低功耗的功能。
高精度 IMU 驅動可穿戴設備交互變革
（一）可穿戴設備交互方式轉變
描述 AI 智能眼鏡、智能手表等可穿戴設備從傳統(tǒng)交互向多模態(tài)手勢與姿態(tài)交互的演進趨勢。
（二）實際案例展示
以 NEOMIX AI Glasses 智能眼鏡和智能手表為例，說明高精度 IMU 如何實現(xiàn)點頭拍照、揮手切歌等功能，強調其對可穿戴設備交互升級的關鍵作用。
AI 時代對慣性傳感器的新需求
（一）多模態(tài)融合需求
分析 AI 眼鏡等設備處理多源信息時，IMU 集成 AI 技術推進多模態(tài)融合的重要性，以 TDK 和意法半導體產(chǎn)品為例闡述。
（二）功耗、性能與尺寸平衡
從功耗和尺寸兩方面，說明在 AI 設備中，慣性傳感器實現(xiàn)功耗、性能和尺寸平衡的必要性和實現(xiàn)方式。
