对于以电池供电的AIoT产品而言，峰值算力固然重要，但真正影响用户体验的，往往是芯片能否在工作状态下持续长时间运行，以及能否在有限资源内完成AI模型部署和进行实时推理。

AI眼镜需要同时处理语音交互、环境感知和信息显示；无线麦克风需要实时完成人声增强、噪声抑制和声音分离；专业录音及直播设备则不仅要求AI功能可用，还要保证音质、延迟和系统稳定性。

这些需求决定了端侧AI芯片很难只依靠单一NPU参数建立竞争优势。芯片架构、算法优化、存储访问、软件工具链、客户调试和批量交付能力，需要共同形成一个完整系统。

业界认为音频是端侧AI最早产生明确商业需求的场景之一，这也恰恰构成了炬芯科技将技术落地端侧AI市场的坚实基础，

与从通用AI算力切入终端市场的企业不同，炬芯科技的技术起点是全链路高音质音频处理。公司长期服务于蓝牙音箱、无线麦克风、无线游戏耳机、家庭影院音响系统和专业音频设备，在音频采集、信号处理、无线传输与还原输出等环节形成了完整的技术和商业化落地能力。

AI降噪、回声消除、人声增强、声源分离和定向拾音，都需要在终端实时完成。过度依赖云端，不仅会受到网络延迟影响，也难以满足专业录音、直播、电竞和移动创作场景对稳定性与隐私的要求。

因此，炬芯科技进入端侧AI，并非跨越原有能力边界的突然转向，而是基于其深厚的音频技术积淀、先进的无线连接和低功耗芯片的技术主线，将创新性的AI能力注入原有的产品体系，之后再进一步拓宽AIoT商业版图。

2025年上半年，搭载炬芯科技第一代端侧AI音频芯片ATS3231系列的猛玛旗舰级无线麦克风Lark Max 2量产上市。此后，炬芯相关芯片陆续进入更多品牌客户终端，推动公司最早完成基于存内计算技术端侧AI芯片在消费音频产品中的规模化应用。

在无线麦克风、无线游戏耳机、专业录音直播设备等领域，炬芯科技端侧AI芯片ATS3231系列已获得大疆、猛玛、影石、雷蛇、西伯利亚等头部品牌批量采用；在AI Party音箱及专业声卡、调音台等对音质要求极为苛刻的场景，ATS3625N/ATS3629系列已获得JBL、LG等国际知名品牌采用，从消费娱乐延伸至专业音频创作。

不同品类AI终端的商业化节奏并不完全一致。

炬芯科技在派对音箱、无线麦克风、游戏耳机和专业录音设备等领域已形成规模化收入；在AI眼镜、AI Note等新型终端领域也已有基于穿戴系列芯片的知名品牌产品量产上市，以及搭载新一代端侧AI芯片ATW6095系列的产品仍处于市场培育和扩张阶段，为炬芯提供了由音频市场进入更广泛智能穿戴和AIoT终端的通道。

由此来看，炬芯科技领先行业落地的并不是一个孤立的AI功能，而是一条从音频处理、无线通信、高能效比AI算力、再到品牌终端量产的成熟商业化路径。

不是一颗NPU的突围，而是三种核心能力形成系统级壁垒

端侧AI市场的参与者正在经历雨后春笋般的景象。

蓝牙芯片企业、MCU厂商、手机SoC企业和AI ASIC厂商，都可能沿着不同路径进入低功耗端侧AI市场。面对不同类型的竞争者，炬芯科技真正在建立的，是一套难以通过外部整合来快速复制的系统能力。

从现阶段看，炬芯科技的核心竞争力由三大深度耦合的技术体系支撑：高音质全链路音频技术、低延迟高音质无线音频传输技术以及基于存内计算的高能效比端侧AI技术。

第一，是跨越多代产品周期积累的高音质音频全链路技术。

从2001年炬芯科技前身炬力集成成立至今，相关团队已经在音频芯片领域持续积累约25年。从音频采集到还原输出，公司自主研发核心音频功能模块，实现单芯片高集成路线下音频性能指标媲美国际一线大厂TI、ADI、AKM专业级高端独立Codec的同级水准——ADC 信噪比最高120dB、DAC信噪比最高122dB、底噪低至1.6uVrms、支持32bit全链路音频处理以及48KHz/96KHz高清采样——构成芯片级的专业高音质音频处理能力。

第二，是将高音质与低延迟结合起来的无线音频技术。对于电竞耳机、无线麦克风和家庭影院音响系统而言，延迟与音质通常存在相互制约。在较低延迟条件下保持稳定的高质量音频传输，不仅涉及无线连接，还需要芯片架构、音频处理、协议设计和系统调试之间的协同。

依托音频全链路技术底座，炬芯科技以独立双射频设计将无线带宽从2Mbps扩展至4Mbps，为高码率音频传输打通了充裕通路；同时自研NGPP-2.4G私有协议，从物理层到编解码层完成全栈协同优化，配合新一代跳频技术，在复杂环境中依然保持稳定连接。

目前，支持第三代NGPP-2.4G协议的炬芯科技低延迟高音质无线音频SoC，可同时实现9ms级低延迟与48kHz@32-bit音频传输，在整体规格上具备明确的代际领先优势。

第三，是基于存内计算突破端侧AI的能效比桎梏。

在传统冯诺依曼架构下，存储和计算相互分离，大量数据需要在存储单元与处理器之间频繁搬运。在AI计算中，数据搬运所产生的功耗和延迟，往往成为限制低功耗终端部署复杂模型的重要因素。

炬芯科技将基于模数混合SRAM的存内计算方案实现端侧AI芯片，通过在数据存储位置进行计算，减少数据搬运。

公司第一代存内计算NPU单核算力达到100GOPS@INT8能效比达到6.4TOPS/W，相比传统架构DSP/CPU，其能效比可提高十几倍至数十倍倍。

这使炬芯的端侧AI芯片可以在毫瓦级功耗条件下提供TOPS级别的AI算力，为电池供电设备运行更复杂的实时AI算法提供基础。

硬件之外，炬芯科技不依赖第三方通用算法IP微调参数，主导的AI音频处理算法可依据场景针对性裁剪、深度优化，灵活适配低功耗电池设备与高保真专业设备。炬芯还配套推出AI工具链“ANDT”，覆盖算法部署、验证、调校和产品落地过程，并兼容TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，支持客户开发自定义算子。

工具链的意义在于，芯片拥有AI计算单元并不等于客户能够顺利开发产品。模型压缩、算子适配、内存分配、功耗控制和场景化调优，都会影响AI功能最终能否按时进入终端。

所以，由芯片架构、音频算法、无线连接、软件工具和量产服务共同构成的完整体系，才是炬芯区别于单一AI加速芯片厂商的关键所在。

炬芯科技并不是先完成一颗通用AI芯片，再寻找可以落地的应用；而是从真实音频需求和客户工作流出发，将硬件算力、算法能力和产品体验进行系统设计，让AI技术落地不再是纸上谈兵。

AI含量持续提升，炬芯正由产品突破走向平台化增长

技术领先最终需要通过客户、收入和产品迭代得到验证。

2025年，炬芯科技实现营业收入9.22亿元，同比增长41.50%；归母净利润2.05亿元，同比增长91.95%；扣非净利润1.92亿元，同比增长144.73%；经营活动产生的现金流量净额达到2.54亿元，同比增长64.45%。

其中，智能无线音频SoC实现收入6.82亿元，同比增长40.33%；端侧AI处理器实现收入1.57亿元，同比增长92.07%，是公司增长最快的产品线之一。

2026年一季度，炬芯科技实现营业收入2.38亿元，同比增长23.74%；归母净利润4870.05万元，同比增长17.49%。AI赋能产品营收占比已经超过25%，对应季度收入接近6000万元。

这些数据反映出，端侧AI正在从技术投入逐步转化为炬芯真实的业务增量。

炬芯科技在近期面向投资者的信息中表示，2026年上半年搭载存内计算NPU的无线音频SoC和端侧AI处理器推广效果显著。其中搭载存内计算技术的端侧AI芯片较常规芯片实现了单颗价值量的倍数提升，产品附加值优势非常突出，为公司中长期高质量、可持续发展奠定坚实的技术与业务基础。

这意味着，AI不仅可以帮助炬芯进入AI眼镜、AI Note、智能穿戴和桌面机器人等新市场，也能够重新定义其原有音频芯片业务，提高产品附加值和客户黏性。

在技术迭代方面，炬芯已经形成“量产一代、研发一代、预研一代”的存内计算发展节奏。

第一代存内计算端侧AI产品已经进入规模化商用阶段；第二代存内计算IP核心模块已经完成功能验证和性能评估，NPU单核算力提升至300GOPS，INT8能效比提高至7.8TOPS/W，并扩展至支持Transformer模型。

按照公司的产品规划，搭载第二代存内计算NPU的SoC芯片将于2026年正式流片，并争取在2027年实现多品牌、多品类导入。第三代存内计算IP则将进一步提高算力和能效比，扩展模型与算法框架的支持范围。

从“听见”到“听懂”，表面上是芯片功能的扩展，背后则是消费电子产业从传统联网智能时代走向云、端结合AI时代的结构性变化。

在端侧AI仍普遍面临能效、工具链和商业化难题的阶段，谁能率先将技术优势转化为头部客户、规模出货和收入增长，谁就拿到了市场领先地位的重要证明。

随着基于存内计算端侧AI技术持续迭代、更多品类完成客户导入，以及AI赋能产品收入占比进一步提高，炬芯科技能否将其音频市场龙头地位延伸至更广阔的AIoT市场，时间会给出最终的回答。