智能眼镜：AI 先行，探索 AR

AI大模型能力的逐步提升，推动人机交互方式变革。当AI从前沿研究阶段逐步发展为应用落地阶段，大模型逐渐成为人们生活、工作等方方面面不可或缺的助手，其产品模态也从单一的文本模态，逐步发展为文本、图像、语音等多模态形式，在应用落地阶段还额外增加了数字、代码、推理等能力。此外，随着大模型能力升阶，其使用成本也在逐步下降。

2025年2月，平权模型Deepseek-V3的出现让大模型的每百万Token成本下降到0.1元，推动下游AI应用需求加速释放。与此同时，随着模型环节逐步进行成本向下、能力向上、应用模态增加的演进，AI也渐渐对人机交互的方式产生深刻的影响。

人机交互逐步从用精确指令下达给程序，演变到模糊指令下达给Agent，操作方式也从鼠标、键盘、触控屏等人机操作变化为语音、手势等人本交互模式。应用能力的提升和交互方式的改变，也孕育着新型AI终端载体的出现。

由于AI大模型的独特能力，新一代智能终端设备具备不同于以往互联网时代以网站和APP为载体的颠覆性创新与生态重构。借助AI大模型的能力，智能终端产品可实现AI助手、智能会议、AI向导、AR游戏等功能，逐步在新交互方式的基础上开发新功能。

智能眼镜的初步重点是寻找佩戴场景，而不是一味叠加功能模块。传统眼镜产品智能化改造成功的前提是用户能够接受日常佩戴智能眼镜，因此厂商探索产品形态的发力点聚焦在使用场景、用户体验、社交互动等层面。用户能无感佩戴智能眼镜是基础，在此基础上才能用AI功能增加产品溢价。

①寻找新的AI硬件；

②XR头显设备短期内难以打开市场，AI加持只是“锦上添花”而非“雪中送炭”；

③眼镜形态的AR产品由于较为轻便更易为消费者接受；

④AI眼镜是更为早期的智能眼镜形态，AI眼镜可通过替代传统眼镜进行普及，有望率先规模落地。

因此，智能眼镜在经过减法的探索后，找到一个过渡状态“AI眼镜”，此类眼镜可以很好的在AI功能、价格、实用性上做好平衡。同时RayBanMeta在2024年年销量超140万副，也证明了做减法后的AI眼镜产品生意模式的可行性。

从产品形态来看，AI眼镜是一种符合当前市场预期和消费者认知的过渡期形态。当用户对AI眼镜的接受度逐步提高，眼镜产品由于其具备贴近用户视觉的特性，在形态上会逐步叠加光学显示模块（光波导+光机），走上AI+AR的道路。其中，AI与AR的能力是相辅相成的，AI可以提升AR交互的智能性（如手势识别、眼动跟踪等），AR则是AI合适的显示载体。因此，后续的智能眼镜产品节奏应该是AI先行，探索AR。

具体对比MR/AR/AI眼镜来看，AI眼镜专注于语音、图像信息的捕捉，聚焦智能化处理与人机交互，借助语音识别、图像识别等人工智能技术，实现发送消息、查询天气、识别物体场景等功能，为用户提供智能化的辅助服务。例如，RayBanMeta眼镜可利用Llama3大模型成为用户的AI对话助理，辅助用户回答问题。

AR/XR眼镜的功能更侧重于提供沉浸式的增强现实体验。通过虚拟信息的叠加，AR眼镜可以让用户看到现实世界中不存在的虚拟物体，或者在现实环境中预览和修改设计作品，提供给用户信息提示、沉浸式观影、空间导航、沉浸式办公等体验。

具体来看，信息提示类的AR眼镜，例如雷鸟X2可以利用MicroLED显示屏为用户提供空间导航、贴面翻译等功能；观影类的AR眼镜，比如XREALAir2则可以为用户提供3DoF可悬停空间屏，可进行AR运动、AR观影、AR办公等一系列AR互动操作。

根据WellsennXR数据，在RayBanMeta眼镜的成本拆解中，SoC处理器是占比最大的单一硬件结构，占比约34%。相比而言，AR眼镜的硬件需求则相对较高，且其光学显示组件无法做到满足性能需求的同时实现轻量化量产。除了需要功能强大的SoC处理器和各种传感器来支持复杂的图像处理和虚拟信息叠加功能外，AR眼镜还需要额外的显示技术和相应的光学组件来创建虚拟图像，光学组件的集成度和功耗会直接影响AR眼镜的重量和性能。

因此，上游的光学模组元件制造工艺复杂且技术难度高，导致其成本高昂，成为制约AR眼镜量产普及的关键因素之一。

根据智东西数据，以价格$1,000的Hololens开发者版本为例，光学显示模组占比最大（Lcos投影设备$180和透明全息透镜$290），达到总成本的47%；处理器约占总成本25%。由此可见，光学显示模组是AR眼镜硬件中的价值高地，而各厂家对光显方案技术的追求也一直在前进中。