江西ATS芯片ACM3106ETR

智能眼镜的种类繁多，包括普通智能眼镜、AR眼镜、VR眼镜、智能太阳镜等，不同类型的眼镜对蓝牙芯片的需求也有所不同。炬力针对不同类型眼镜的特点和需求，提供了定制化的蓝牙芯片解决方案。例如，对于AR眼镜，炬力蓝牙芯片注重数据传输的带宽和延迟性能，以满足AR场景对实时渲染和交互的要求；对于智能太阳镜，则更注重芯片的功耗和集成度，以确保在不影响眼镜外观和佩戴舒适度的前提下，实现智能功能的集成。这种定制化的方案能够更好地满足不同客户的需求，提高产品的市场竞争力。12S数字功放芯片集成动态人声增强算法，通过DRB技术提升中频清晰度，使人声表现更具穿透力。江西ATS芯片ACM3106ETR

展望未来，炬力在智能眼镜领域有着明确的发展规划。一方面，将继续加大在技术研发方面的投入，不断推出更加先进、更加智能的蓝牙芯片产品。例如，研发支持更高带宽、更低延迟的蓝牙协议的芯片，以满足未来智能眼镜对更复杂功能的需求；开发具备更强AI处理能力的芯片，为智能眼镜的智能交互和智能决策提供更强大的支持。另一方面，将进一步拓展市场渠道，加强与国内外客户的合作，提高产品的市场覆盖率和品牌影响力，推动智能眼镜行业的持续发展。江西ATS芯片ACM3106ETRACM8815作为国内一款氮化镓D类功放芯片，集成数字信号处理与I2S数字输入功能。

炬芯科技以音频为切入点，逐步将存内计算能力扩展至智能穿戴、智能家居、工业边缘等全场景，形成差异化竞争力。专业音频领域**应用猛玛MOMA Lark Max2无线麦克风：通过ATS323X芯片实现24bit无损音质、16dBm高发射功率，在450米传输距离下保持-100dBm灵敏度，满足电影级收音需求。罗德Wireless Pro：采用炬芯方案后，电池续航从8小时延长至14小时，支持四发四收组网模式，抗干扰能力提升3倍。Cleer ARC 5音弧开放式AI耳机：ATS3089芯片驱动AMOLED高清触控屏（支持60帧UI渲染），并通过存内计算技术实现端侧语音助手，唤醒延迟小于200ms，功耗*1.2mW，较传统方案降低70%。

ACM8687便携音箱通过I2S接口连接蓝牙模块或音频解码芯片，实现高音质无线音频播放，同时利用内置的虚拟低音和3D环绕音效增强沉浸感。家庭音频系统在电视、Soundbar、家庭影院中，ACM8687的I2S接口可与主控芯片（如HDMI音频处理器）对接，支持多声道解码和输出，构建环绕声场。电脑音频设备适用于笔记本、台式机等场景，通过I2S接口连接声卡或外置DAC，提供低失真、高效率的音频放大解决方案。四、接口优势总结高兼容性：支持多种采样率、位宽和音频格式，适配不同音频源。低延迟：三线I2S设计减少信号传输延迟，适合实时音频处理。高集成度：内置音效算法（如DRC、EQ、虚拟低音）和保护机制（OCP、OTP、UVLO），简化外围电路设计。灵活配置：通过I2C总线可动态调整参数（如音量、音效模式），满足多样化应用需求。ACM8687是一款高度集成的双通道数字输入音频功放，具备41W立体声输出能力。

I2S接口ACM8687通过I2S接口接收数字音频信号，该接口是数字音频设备间传输音频数据的标准协议，广泛应用于音频编解码器、DSP、功放芯片等场景。支持多种音频格式：采样率：32kHz、44.1kHz、48kHz、88.2kHz、96kHz、176.4kHz、192kHz，覆盖从CD音质到高解析度音频的需求。数据位宽：支持16bit、20bit、24bit，确保音频信号的动态范围和精度。音频格式：兼容Left-justified、Right-justified、TDM（时分复用）等格式，适应不同音频源的输出规范。三线数字音频输入*需SCK（时钟）、WS（字选择）、SDIN（数据输入）三根线即可完成音频传输，无需外部主时钟（MCLK），简化硬件设计。支持SDOUT数字音频输出，可用于回声消除（AEC）或1.1/2.1声道子通道输出，扩展音频处理能力。ACM8687会议系统采用该芯片，可实现多麦克风输入的智能混音功能。江西ATS芯片ACM3106ETR

ACM8687集成数字/模拟增益调节模块，支持-96dB至+24dB增益范围。江西ATS芯片ACM3106ETR

炬芯科技自主研发的模数混合SRAM存内计算（MMSCIM）架构，通过硬件级重构与全链路优化，彻底颠覆冯·诺依曼架构的“存储-计算分离”模式。其**原理是将计算单元直接嵌入存储单元，数据无需在存储器与计算单元间搬运，从而消除“存储墙”与“功耗墙”问题。具体技术优势包括：能效比*****代技术（2024年落地）：单核算力100GOPS，能效比达6.4TOPS/W（INT8），较传统DSP架构提升60倍，功耗降低90%以上。第二代技术（2025年推出）：单核算力提升至300GOPS，能效比优化至7.8TOPS/W，原生支持Transformer模型，推理延迟降低5-10倍。第三代技术（2026年规划）：采用12nm制程，单核算力突破1TOPS，能效比达15.6TOPS/W，超越冯·诺依曼架构理论极限（10TOPS/W）。
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