PSRAM在智能穿戴上的应用

PSRAM（伪静态随机存储器）凭借低功耗、高带宽、接口简单等特性，成为智能穿戴设备（如智能手表、TWS耳机、AR眼镜、健康监测设备）的理想内存解决方案。

1. 智能穿戴设备的关键需求 & PSRAM的匹配优势

2. 典型应用场景

(1) 智能手表/手环

• 功能需求：

  • 运行轻量级AI算法（如心率监测、运动识别）。

  • 图形界面刷新（LVGL、小型GUI）。

• PSRAM作用：

  • 存储传感器数据（加速度计、PPG信号）。

  • 作为显存（Frame Buffer），支持高刷新率屏幕。

• 典型方案：

  • Nordic nRF54H20 + 16MB PSRAM--APS1604M（下一代低功耗手表方案）。

  • ESP32-S3（内置8MB PSRAM）：用于低成本智能手环。

(2) TWS耳机（带AI功能）

• 功能需求：

  • 实时语音唤醒（如“Hey Siri”）。

  • 主动降噪（ANC）算法运算。

• PSRAM作用：

  • 缓存麦克风音频数据（供AI模型处理）。

  • 存储神经网络权重（如关键词识别模型）。

• 典型方案：

  • ST（意法）+ AP Memory PSRAM：支持AI降噪。

  • 高通QCC5144 + ISSI PSRAM：用于高端TWS耳机。

(3) AR/VR眼镜（轻量级）

• 功能需求：

  • 实时SLAM（空间定位）数据处理。

  • 低延迟图像渲染。

• PSRAM作用：

  • 存储传感器融合数据（IMU、摄像头原始数据）。

  • 作为GPU显存（辅助低功耗GPU如ARM Mali-G52）。

• 典型方案：

  • 瑞芯微RK3566 + 64MB PSRAM--APS6404L：用于轻量级AR眼镜。

(4) 健康监测设备（医疗级）

• 功能需求：

  • 实时ECG/EEG信号处理。

  • 本地AI疾病预警（如心律失常检测）。

• PSRAM作用：

  • 缓存高采样率生物信号（如1000Hz ECG数据）。

  • 运行轻量级ML模型（如TensorFlow Lite for Microcontrollers）。

• 典型方案：

  • STM32U5 + AP Memory PSRAM：符合医疗设备低功耗要求。

3. PSRAM vs. 其他存储方案的对比（智能穿戴场景）