公司核心产品发布 - 公司于11月27日推出三款自主研发的空间计算芯片：极智G-X100、极眸G-VX100、极颜G-EB100，以及面向生态伙伴的“极域”空间计算全栈解决方案 [1] - 极智G-X100是首颗全功能空间计算MR专用芯片，采用5纳米制程，将光子到光子延迟压低至9ms以下，头显端功耗低至3W，并支持双目8K/120Hz输出 [1][6][7] - 极眸G-VX100是AI/AR专用ISP芯片，单边封装小至4.2mm，支持1600万像素超清拍摄和4K 30fps视频录制，并集成空间视频拍摄与眼动追踪功能 [8] - 极颜G-EB100面向数字人实时3D高清渲染需求，为XR及机器人领域提供专业的显示解决方案，已服务于多家行业头部企业 [8][9] - 基于极智G-X100芯片推出的G-X100-M1模组参考设计，助力终端MR产品重量降低至100g以内，实现9ms的全球最低彩色透视端到端低延迟 [7][10] 公司技术与战略定位 - 公司专注于下一代空间计算芯片设计，提供芯片平台、硬件解决方案及配套软件与技术套件等整套技术服务，核心团队成员具有Apple、Meta、华为等全球顶尖科技企业背景 [3] - 公司自2021年创立，用四年时间打磨产品，从“原生架构”设计出发，为空间计算场景深度优化，打造了空间计算的全栈解决方案 [5][6] - 公司累计完成近20亿元融资，投资方包括高榕资本、IDG、红杉中国、歌尔股份、米哈游等机构，已跻身潜在“独角兽”企业行列 [3] - 公司推出的“专用芯片 + 全栈平台”组合，实现了从底层算力到终端应用的技术闭环，旨在解决行业“有方案无芯”或“有芯无整机”的困境 [5][13][14] - 公司联合视涯科技、燧石机器人等多家产业链核心企业达成深度合作，并举行“空间计算全栈生态共建启动仪式”，推动“政产学研用”多方协同 [12] 行业背景与市场前景 - 空间计算被定义为下一代计算平台，其核心是将真实世界数字化，让物理空间变成数字世界的3D智能画布，应用覆盖XR、机器人、智能汽车、工业物联、AI智能终端等领域 [1][3][15] - 行业面临专用芯片依赖度高、系统级生态薄弱、能效与延迟等关键指标亟需突破的瓶颈，底层专用算力不足是制约产业跃迁的关键因素 [3][13] - 机构WellsennXR预测，2027年全球AI智能眼镜销量将达1800万台，空间计算与AI大模型的融合正开启高潜力市场新蓝海 [15][16] - 空间计算技术在工业制造、机器人、文旅、教育培训、医疗健康等多个领域释放巨大发展潜力，成为推动各行业数字化转型与效率升级的核心动力 [15]

公司产品发布 - 万有引力电子科技发布中国首颗全功能空间计算MR芯片"极智G-X100"，基于5nm先进制程，采用Chiplet异构封装架构，实现低至9ms的彩色透视端到端延迟 [1] - 公司同步推出覆盖芯片、设备平台、空间引擎、SDK工具链、生态集成层的全栈解决方案"极域"，是全球首个实现全栈自主化的平台型空间计算系统 [1] - 公司推出三款自主研发的空间计算芯片：极智G-X100聚焦MR全功能计算、极眸G-VX100聚焦AI/AR专用处理、极颜G-EB100聚焦数字人3D实时渲染，为不同场景提供差异化支撑 [4] 行业趋势与痛点 - 空间计算被视为继个人计算机、智能手机之后的下一代计算平台，产业热度自2023年苹果Vision Pro发布后持续攀升 [3] - 当前行业痛点在于许多空间计算设备仍以通用计算芯片为主要实现路径，这在多传感器并发处理、实时三维环境理解及低时延人机交互成为核心需求时，于功耗控制、系统集成效率和长期稳定性方面存在优化空间 [3] - 空间计算正从"能用"走向"好用"，从技术验证迈向工程化与规模应用，芯片能力、整机设计和软件系统之间的协同程度直接决定产品体验和研发效率 [4] 公司战略与技术路径 - 公司技术方向为"为空间计算而生"，围绕真实应用场景需求探索专用芯片架构，并构建贯通硬件与软件的全栈解决方案 [4] - "极域"全栈解决方案由芯片、模组、空间引擎、SDK工具链、生态集成层五大模块构成，目标是为未来空间计算应用提供稳定、可复用、可持续演进的能力底座 [6] - 公司软件体系采用模块化、服务化设计，核心能力通过接口形式开放，整机厂商可灵活选择或替换模块，在统一硬件平台上构建差异化应用，强调开放性生态而非封闭路径 [6] AI眼镜产品方向 - AI眼镜被视为空间计算走向大众应用的重要载体，催生"百镜竞逐"市场现象，长期竞争力需在"轻、清、灵"三方面形成平衡 [7] - "轻"指产品形态需贴近传统眼镜佩戴体验，镜腿宽度、整机重量及长时间佩戴舒适度直接影响用户是否愿作为日常设备使用，在亚太近视人群比例高的市场尤为重要 [7] - "清"指画质体验不可妥协，用户已习惯手机高清影像，"灵"体现在AI能力与系统响应，看好"本地+云端"协同路径，实时性要求高的环境理解等任务需在本地完成，这正是专用芯片价值所在 [9]