【导读】2025 年，在 AI 与边缘计算技术深度融合的推动下，作为感知物理世界运动状态核心传感器的惯性测量单元（IMU），迎来了新一轮技术飞跃。TDK、意法半导体、村田等全球头部厂商推出的高性能惯性传感器新品，在精度、功耗、尺寸等关键指标上实现了突破，并且在架构设计与智能处理能力上展现出显著的差异化。未来，这些先进的 IMU 产品还将持续为 AI 智能眼镜等可穿戴设备的发展提供有力支持。
AI 与边缘计算共舞，IMU 开启传感新时代
AI + 边缘计算，IMU 迎来发展新契机
阐述 AI 与边缘计算技术融合，为惯性测量单元（IMU）带来技术跃迁的背景，引出下文对新产品的介绍。
TDK：为 AI 眼镜定制的 ICM-45685
（一）BalancedGyro 技术解析
说明基于 BalancedGyro 技术，集成高精度 MEMS 陀螺仪与加速度计的原理和优势，突出低功耗和高精度特点。
（二）内置软件与功能优化
介绍内置传感器融合算法、机器学习内核以及存储架构优化，实现的头部姿态跟踪、图像稳定和 UI 手势控制等功能。
（三）与 ICM-45686 对比优势
对比 ICM-45686，阐述 ICM-45685 针对 AI 眼镜在快速运动响应与情景感知方面的优化，如片上融合架构多算法并行及未来功能拓展。
意法半导体：全球首款 “AI + 双加速度计”IMU——LSM6DSV320X
（一）双加速度计架构亮点
解释 “双加速度计” 架构解决传统 IMU 痛点的原理，介绍两个加速度计（运动跟踪和冲击测量）的不同量程及应用场景。
（二）高性能陀螺仪与 AI 集成
说明搭载的 ±4000dps 高性能陀螺仪作用，以及内置机器学习内核和有限状态机，实现 AI 推理算法运行和自适应配置、降低功耗的功能。
高精度 IMU 驱动可穿戴设备交互变革
（一）可穿戴设备交互方式转变
描述 AI 智能眼镜、智能手表等可穿戴设备从传统交互向多模态手势与姿态交互的演进趋势。
（二）实际案例展示
以 NEOMIX AI Glasses 智能眼镜和智能手表为例，说明高精度 IMU 如何实现点头拍照、挥手切歌等功能，强调其对可穿戴设备交互升级的关键作用。
AI 时代对惯性传感器的新需求
（一）多模态融合需求
分析 AI 眼镜等设备处理多源信息时，IMU 集成 AI 技术推进多模态融合的重要性，以 TDK 和意法半导体产品为例阐述。
（二）功耗、性能与尺寸平衡
从功耗和尺寸两方面，说明在 AI 设备中，惯性传感器实现功耗、性能和尺寸平衡的必要性和实现方式。
