Sharge lança óculos inteligentes loomys L1 com corpo de titânio e memória ativa de IA
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Sharge lança óculos inteligentes loomys L1 com corpo de titânio e memória ativa de IA

A Sharge Technology lançou seus óculos inteligentes loomys L1 na cidade de Wuhan em 18 de agosto. Estes óculos, disponíveis a partir de 2.699 yuans, são construídos em torno de três características principais: design elegante, conforto para uso prolongado e função de memória ativa baseada em inteligência artificial.

O fundador e CEO Zhang Bo mencionou a experiência anterior da empresa. No final de 2024, a Sharge lançou os óculos A1 AI por um preço de colaboração de 999 yuans, que venderam mais de 50.000 unidades em 24 horas de pré-venda no país e ultrapassaram 2 milhões de dólares americanos em crowdfunding mensal no exterior. No entanto, problemas com Bluetooth, ajuste de imagem, bateria e software durante a entrega levaram a devoluções e reembolsos. Como resultado, a Sharge suspendeu a produção de dezenas de milhares de unidades e reembolsou totalmente os usuários iniciais.

Zhang afirmou que o objetivo dos óculos inteligentes é substituir óculos comuns, e não smartphones. A maioria dos óculos de IA existentes tem um design semelhante a óculos de sol e é projetada para ser usada cerca de três horas por dia. Em contraste, os loomys L1 são voltados para usuários que usam óculos por mais de 16 horas diariamente.

Para a construção, a Sharge utilizou uma armação frontal de titânio de classe aeronáutica e placas de acetato natural. O titânio oferece a vantagem de resistência com baixo peso, enquanto o acetato é seguro para a pele. O design é inspirado na marca sueca de óculos Lindberg, onde os cabos estão localizados entre o titânio e as placas. Um laço espiral proprietário com haste de titânio flexível elimina a necessidade de molas, suporta o ajuste da largura da armação, mantém o amortecimento após 10.000 ciclos de abertura-fechamento e oculta a fiação.

Graças ao design fino, a câmera, a bateria e a placa-mãe são alojadas nos hastes, deslocando o centro de gravidade para atrás das orelhas. O modelo mais leve pesa apenas 43 gramas, com a pressão no nariz reduzida em 50%.

Os loomys L1 funcionam com o sistema de memória ativa proprietário LoomOS, que difere dos modos de ativação passiva. Os recursos principais incluem gravação de fusão de várias cenas, registrando conversas, chamadas e sons durante a audição de música e bate-papo por voz; um diário digital com IA que combina gravações com mensagens de telefone para resumir pessoas encontradas e tarefas; e um recurso de Foto Viva de IA, que combina fotos com notas.

As questões de privacidade são resolvidas com uma capa magnética para a lente. A Sharge se compromete a não armazenar materiais de áudio e vídeo brutos na nuvem a longo prazo, mantendo apenas o conteúdo textual organizado.

O hardware utiliza uma arquitetura de dois chips: o processador principal Qualcomm Snapdragon 4nm-class W5100 e o chip Bluetooth Hengxuan BES2700, operando sob Android. O consumo de energia do W5100 é 38% menor do que no modo de memória de IA AR1. A câmera é um módulo personalizado com resolução de 12 megapixels e um ângulo de visão ultra largo de 111 graus, cerca de 20% menor. O sistema de áudio usa um alto-falante Goertek de 8 mm. A bateria possui uma arquitetura de substituição rápida em 5 segundos, com capacidade de 258 mAh por célula e corpo dobrável, proporcionando um tempo de operação total de até 40 horas ou cerca de 12 horas no modo de memória ativa de IA.

No ecossistema loomys L1, o Feishu é integrado através de interface de linha de comando para conectar agentes, permitindo gerenciar mensagens, resumos e agendamentos por voz, além de se conectar ao Tencent WorkBuddy para trabalhar com e-mail. Os preços variam de 2.699 yuans com lentes Essilor Crizal 1.67 a 2.999 yuans com lentes Zeiss Duravance Platinum 1.67. Pré-vendas estão abertas até 17 de setembro com uma assinatura anual de IA de 999 yuans. Espera-se uma entrega em grande escala até o final de 2026, com as pré-vendas de 24 horas ultrapassando 25.000 unidades. Esta transição marca uma mudança fundamental, e o verdadeiro teste virá após a entrega.

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O projeto automatizado de chips com inteligência artificial tornou-se um dos tópicos mais discutidos na indústria. No mês passado, a empresa chinesa Kimi demonstrou um experimento completo, no qual seu modelo K3 projetou um chip autonomamente. Este chip foi testado em uma plataforma EDA, operando por 48 horas exclusivamente com IA, sem o uso de software comercial da Cadence ou Synopsys.

No entanto, uma análise mais aprofundada mostra que a substituição dos sistemas existentes ainda está longe de ser concluída: o chip da Kimi corresponde a tecnologias de cerca de 20 anos atrás, opera 20 a 30 vezes mais lentamente do que os chips modernos, e as ferramentas EDA de código aberto ainda necessitam de sistemas comerciais para executar projetos reais.

Ainda assim, a IA agêntica realmente está transformando os fluxos de trabalho, abrangendo tarefas desde a geração de código RTL até a criação de ambientes de teste e a chamada de ferramentas de simulação, verificação formal e depuração.

Na conferência DAC Chips to Systems 2026, três líderes de EDA apresentaram suas diferentes estratégias. A Synopsys, com o maior acúmulo de IA, apresentou um agente totalmente autônomo para verificação de design e um fluxo de trabalho de simulação térmica autônoma baseado no Ansys Icepak. Além disso, a empresa mostrou um fluxo de trabalho analógico/misto com aumento de eficiência de 3 vezes e 20 ferramentas aceleradas por GPU. A Synopsys propôs uma escada de autonomia de IA no estilo de transporte autônomo, de L1 a L5, que atualmente está no nível L3, e lançou o AgentEngineer em 2026 após o DSO.ai em 2020. Em novembro de 2025, a NVIDIA investiu dois bilhões de dólares na Synopsys, e espera-se que o Grace Blackwell forneça um desempenho de cargas de trabalho EDA 30 vezes superior.

A estratégia da Cadence concentra-se na completude arquitetônica. A empresa apresentou o AuraStack — um superagente baseado em IA que se junta ao ChipStack, InnoStack e ViraStack para garantir cobertura de verificação, implementação digital, design analógico, bem como placas de circuito impresso e embalagem. Este stack oferece um desempenho de análise multifísica 20 vezes superior e aceleração de fluxo de trabalho em 15 vezes. Engenheiros da NVIDIA já estão usando este sistema. A inovação mais distinta da Cadence é o Modelo Mental — uma representação estruturada de conhecimento que fixa as intenções de design para reduzir o risco de alucinações, e seus agentes receberam reconhecimento da NVIDIA, Qualcomm e Broadcom.

A Siemens EDA adota uma abordagem diferente — autonomia confiável. A lógica principal de seu agente Fuse EDA AI utiliza autoavaliação, comparando os resultados de grandes modelos com motores de afirmação determinísticos baseados em física. A ferramenta Solido Layout Analyzer ajudou a equipe de memória não volátil da STMicroelectronics a reduzir o tempo de depuração em semanas, e através do Intelligence Center X da Siemens, expande o planejamento de agentes para processos de produção e cadeia de suprimentos. O Fuse usa o protocolo MCP para conectar ferramentas de diferentes fornecedores. Os três gigantes dependem do nível de inferência da NVIDIA, do nível de gerenciamento e do processador Vera em fazendas de verificação EDA.

Os fabricantes chineses veem a situação atual como um momento favorável. A Xpeedic, em parceria com a Lenovo, apresentou seu agente EDA como o único exemplo doméstico de EDA no DAC 2026. A XEPIC lançou o sistema básico Agentic EDA XEPIC Intelligent System com verificação e design inteligentes, focando nos ciclos de prova que transformam os resultados da IA em resultados verificáveis e rastreáveis, prontos para aprovação. A UniVista lançou o UDA 2.0 — a primeira ferramenta EDA agêntica em arquitetura totalmente doméstica. Outras soluções incluem Chips Z para embalagem avançada, agentes DVcrew e PDcrew da Banxin, e uma plataforma de verificação baseada em LLM da Zhiwei Chuangxin chamada ChatDV, que reduz a verificação modular de meses para horas. Pesquisas da NVIDIA mostram que engenheiros de chip gastam cerca de 60% do tempo em depuração — exatamente a área que a IA agêntica visa.

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