文：澤平宏觀團隊

2025年，Chatbot的發展已到一定階段、但是AI Agent的深度還有很大欠缺、智能駕駛尚在迭代、具身智能存在一定瓶頸..….人工智能，似乎還在等待一個“iPhone”時刻。

回顧2007年，蘋果首次將全觸控式交互引入手機，智能手機與生活場景從此密不可分，人類進入移動互聯時代。

如今，AI的超級應用中，AI眼鏡或將創造下一個“iPhone”時刻。

表層上，AI眼鏡是對傳統眼鏡的智能升級，融入多模態傳感，內置大模型軟件。深層上，其核心優勢在于便攜、交互平滑、功能種類豐富，是智能手機在AI時代的場景、功能、能力的“再迭代”。

生產力進步本質是交互革命。為什么說AI眼鏡是下一場交互革命的載體？多模態交互技術是如何實現的？混合現實和增強現實兩大路線各自的優劣勢是什么？

我們看到，從蘋果Vision Pro、Meta Ray-ban，到國內Rokid和雷鳥，一場圍繞AI眼鏡技術應用的交互革命正在醞釀。

正文

1 AI眼鏡的潛力——再創“iPhone”時刻

AI的超級應用是繼大模型浪潮之后最受市場關注的領域。如何實現AI的大規模技術普惠和商業價值兌現，離不開一個AI領域的“iPhone時刻”——讓市場見到一款足以創造新需求的里程碑式產品。

將新技術與人們的生活場景進行全方位綁定，是“引爆需求”的關鍵。

鑒往知來：過去，傳統手機僅是通訊工具，而2007年初代iPhone首次采用全觸控式交互設計，將彼時性能最優的硬件集成于產品，并且推出了初步的應用生態架構，移動互聯網生活空間打開，手機功能逐步與社交、生活、工作等需求緊密連接，成為了時代的“需求引爆點”。

AI時代同樣如此，開始的大模型僅是ChatBot聊天機器人，而未來，AI超級應用在大模型基礎上融合語音、視覺、搜索、外部感知等能力，以多模態的方式形成產品雛形；在此之上，將AI技術轉變為實際應用功能，與日常生活和生產形成“強掛鉤”，這才是真正引爆大眾的AI需求。

“iPhone時刻”看似是突然發生的，實則不然，將需求場景與實體產品綁定需要三方面變革：顛覆式設計、突破性技術、創新化生態。

而AI眼鏡在設計、技術、生態上完全貼合“iPhone時刻”的變革路徑：

顛覆式設計：將數字內容融入“虛擬+現實”環境，創造更平滑、貼合自然習慣的交互體驗。

突破性技術：端側算力升級，支持AI部署、高精度顯示、多模態交互的空間計算等技術集成。

創新化生態：AI眼鏡既可以兼容智能手機內容生態，也能此基礎上開發更豐富的AI超級應用。

上述三點賦予AI眼鏡深厚潛力。

一方面，作為消費級產品的AI眼鏡和智能手機相似，相對學習成本較低，在AI時代或許能替代智能手機，接管人們的日常需求。

另一方面，AI眼鏡具備MR/AR的現實融合能力，在B端也能為不同行業進行定制化設計，成為效率革命的新型生產工具。比如在教育領域實現遠程教學，醫療領域輔助手術，工程領域參與設計搭建等。

2 AI眼鏡技術展望——一場新交互革命

生產力進步本質是——人與工具的交互方式不斷朝更高效、更平滑、更自然的方向進步。

2.1 多模態實現的軟硬件基礎

AI眼鏡產業鏈涵蓋了光學、顯示、芯片、傳感器、存儲、結構件、鏡片等多個環節，涉及技術種類較多。但從功能實現角度看，均可看作一個整體：所有技術皆服務于實現多模態交互。

多模態功能讓用戶可以通過：眼動（虹膜識別追蹤、注視選擇）、手勢（隔空拖拽窗口、捏合手指放大3D模型等）直接與虛擬對象互動，提升真實跟虛擬世界的自然交互效率。

以蘋果Vision Pro為例，其多模態交互變革的硬件基礎是M2+R1芯片，軟件系統核心是空間計算（Spatial Computing）技術。

M2和R1兩塊核心芯片，前者是一塊負責顯示、計算、應用處理等模塊的系統級芯片（Soc）；后者專門用于Vision Pro的傳感器數據處理——蘋果為R1芯片接入了17個傳感器和6個麥克風來達成多模態感知，實現空間計算功能。

空間計算在個人場景中頗具潛力：比如，拍攝3D視頻進行重構，用戶可以錄制旅游vlog并在虛擬空間中回放，重現多年前的出行場景，模糊現實與虛擬，跨越時間和空間。

空間計算，是一項“集AI大成者”的技術結晶。雖然蘋果在公開這項技術應用時，AI大模型還未進入公眾視野，但其發展已有二十年，依托于計算機視覺、高性能芯片以及多模態技術進步才得以實現。簡之，空間計算基于SLAM（即時定位與構建）技術，通過掃描周圍環境信息，再用二維圖像構建三維空間。

在AI眼鏡問世前，空間計算就已有較為成熟的應用案例。比如，智能駕駛訓練中，車輛通過多傳感器收集三維空間信息，精準識別周邊環境和移動物體，再進行計算處理，輸出駕駛決策。

另一個空間計算的理想應用是腦機接口，從多模態交互升級到人僅憑意識就能進行空間操作。因此腦機接口設備也極有可能是繼AI眼鏡之后，下一場交互革命載體。

2.2 增強現實與混合現實之爭

多模態系統建立在顯示的虛擬空間之上，顯示方式可分為：

Meta為代表的主流企業走的是增強現實（AR）路線，以虛擬輔助現實。

蘋果走的混合現實（MR）路線，在增強現實和虛擬現實間自由切換。

而純虛擬現實（VR）由于完全脫離真實環境，適用場景單一。

增強現實和混合現實的區別體現在兩方面：

一是功能側重點不同。AR增強現實路線側重輕量化與場景實用性，信息層在鏡片上透明顯示。而MR混合現實路線追求高精度環境交互與沉浸式體驗，信息層可以透明顯示，也可形成虛實融合的全息影像。

二是硬件和體驗差異。AR路線將硬件性能集中用于調用AI模型，以犧牲顯示、感知、續航來換取輕便和較低的綜合成本。MR路線則兼顧了顯示質量和交互功能，缺點是重量和成本飆升，佩戴體驗不佳。

具體來看，環境感知方面，AR通常僅需單目或雙目攝像頭及慣性測量單元，MR配備多目攝像頭、更多種類和數量的深度傳感器。

顯示和光學方案上，AR多采用輕便、低功耗的曲面棱鏡，視野覆蓋有限，顯示質量普通；MR則需要高分辨率、高刷新率顯示方案來實現虛擬物體與真實環境的光線一致性。

計算與AI能力對比來看，AR采用低功耗集成芯片，專注于基礎任務處理，因此AI方面更依賴云端處理數據；而MR搭載端側高性能芯片進行本地運算。

3 AI眼鏡競爭格局

3.1 蘋果vision pro——高性能、高定價

AI眼鏡發展繞不開其前身的VR眼鏡。在蘋果Vision Pro發布前，VR眼鏡已是頗為成熟的行業，2012年谷歌發布Google Glass成為行業先行者，立項于2015年的Vision Pro并非為AI而生，而是脫胎于VR的MR產品。

盡管其設計初衷并非一款AI眼鏡（23年6月發布時沒有部署大模型）；Vision Pro作為后來者仍被視為AI眼鏡行業的開山鼻祖。主要是因為彼時正值大模型浪潮（發售于GPT4問世后的三個月），而Vision Pro的顛覆式設計，讓產業界意識到其作為AI技術應用載體的潛力：為VR眼鏡賦予AI功能只是第一步，更重要的是變革式交互體驗和新生態內容，這些正是蘋果生態的一貫優勢領域。

Vision Pro的實力體現在兩方面：一是前文提到的空間計算操作系統；二是蘋果在硬件上下了血本。

Vision Pro在硬件上盡可能采用最高性能方案，確保端側算力富余。一方面是為了交互的流暢度，更重要的是為了應用生態的可拓展性——高性能設備才能支持更豐富、更深度的應用生態。和初代iPhone設計一樣，蘋果在Vision Pro的硬件方面沒有吝嗇，不但搭載了用于Mac Book的M2芯片來支持高性能計算，同時還專門設計了一顆R1芯片負責實時傳感器處理（分攤了原本為M2準備的任務），降低了在動態場景下的延遲感，確保交互體驗的流暢。

保障性能的代價是佩戴體驗和成本。Vision Pro本體重量650g，外接電池350g，一公斤的頭戴式產品很難保持長時間佩戴。

拋開體驗，其成本之高也稱不上消費級產品。根據Wellsenn XR測算，Apple Vision Pro的綜合硬件成本約為1982.25美元，蘋果推出時的基礎定價3499美元，而iPhone 16 Pro Max定價1199美元。因此，Vision Pro在設計時就屬于生產力工具定位，主要用戶群體規模小，也注定了蘋果不得不將大眾市場讓給Meta的部分產品。

3.2 Meta：同時押注AR、MR路線——Meta Ray-Ban系列和Quest系列

Meta作為一家定位人工智能+元宇宙企業，通過“收購技術+迭代孵化”的方式在AI眼鏡領域形成了多代產品儲備。

早在2014年，Meta前身Facebook就收購了VR獨角獸Oculus VR，并于2020年推出科研領域的智能眼鏡Aria Gen 1，用于研究機器感知和AI技術的轉化。

2023年Meta和雷朋合作開發的Ray-ban Meta 2上市，雖晚于Vision Pro三個月發布，但于次年4月添加了AI功能，成為了首款名副其實的消費級AI眼鏡。

Meta目前在AI眼鏡的布局上，同時推進AR（增強現實）和MR（混合現實）兩條技術路線，但資源分配和優先級已出現分化——Quest系列（如Quest 3、Quest Pro）已成為Meta的“銷量支柱”，但從其戰略定位看，meta視其為對標蘋果Vision Pro，短期內的市場教育工具。長期看，Meta的戰略資源聚焦在光波導AR眼鏡上面，先通過向AI+智能眼鏡（如Ray-Ban Meta）的資源傾斜，通過AI語音交互實現基礎增強體驗，最終實現“真AR眼鏡”的目的。

如果說蘋果是AI眼鏡的技術先行者，那Meta就是打開消費市場的“頭號玩家”。截至2025年3月，Meta的拳頭產品——Ray-ban Meta出貨量累計超過200萬臺。

Ray-ban Meta相較于頭戴式的Vision Pro更輕便靈巧，在高通驍龍AR1芯片的算力支持下，多模態交互能達到秒級響應速度。AI方面有Llama 3模型的加持，完全體的大模型也能滿足用戶的基本AI需求。但輕便的代價是續航和性能的收縮，受限于體積和重量限制，端側算力并不足以滿足精細化顯示需求。在日常功能中Ray-ban局限性明顯，比如，暗光和動態場景中拍攝模糊、無法變焦和構圖、錄制會產生掉幀眩暈感等。這類因性能限制而弱化顯示的缺點在一定程度上造成了Meta的潛在用戶流失。

克服上述難點也并非技術上不現實，主要是成本高昂。2024年底，Meta公布了非量產的Orion，展示了10年技術儲備的轉化成果：不僅兼顧了AI眼鏡的多個難點，作為一款非頭戴式產品重量不超過100g，擁有全息寬廣視野，能以高清晰度顯示細節，罕見的配備了眼動追蹤，性能和續航出色。唯一缺點是單副成本高達一萬美元。

Meta技術實力充足，但出于平衡性能預期和價格接受度的考慮，近乎理想的Orion只能被暫時雪藏。為此，Meta計劃最早在2025-2026年推出全新中間代產品，或為彌補量產Orion前的市場空白。

3.3 Rokid、雷鳥的合縱連橫

Rokid和雷鳥兩家中國企業從AR賽道起家，通過合縱連橫快速發展，有潛力成為AI眼鏡行業的“Deepseek”。

Rokid創立于2014年，2018年推出一體式AR眼鏡Rokid Glass，對標谷歌眼鏡，2021年發布消費級Rokid Air，2024年底推出AI+AR的Rokid Glasses。

雷鳥創新入局較晚，2021年從TCL旗下獨立運營，2022、23年分別發布Air、X2兩款產品，2024年推出入門級 AI眼鏡X2 Lite，2025年發布對標Meta Ray-ban的雷鳥V3。

AI功能上，Rokid和雷鳥先后選擇阿里通義千問。自研技術方面，Rokid聚焦算力，雷鳥專攻顯示。Rokid自2022年起就與安謀（ARM）合作，開發AR專用芯片。雷鳥自研的空間計算在2025年初具成果，具備了高精度本地化運行SLAM算法能力。

兩家企業雖然在產品上走AR路線，但業務方向和Meta區別較大。Rokid專注垂直應用，拓展下游文旅、文博、教育和工業場景。雷鳥以“合作+出海”驅動增長，和博士眼鏡合作開拓定制化AR需求，并與TCL聯合進軍東南亞市場。

C端用戶付費意愿度低仍是AI眼鏡的發展瓶頸。一方面是應用生態欠缺，由于AI眼鏡從AR產品基礎上升級而來，除大模型功能外，缺少豐富的原生AI應用，不少用戶在體驗后認為AI眼鏡實用性不如“手機+大模型”。另一方面，AR路線的交互方式還不夠自然，因硬件條件受限，基于AR技術的AI眼鏡的操作使用復雜，學習成本有待進一步降低。

4 展望——未來誰來引領“AI眼鏡時代”？

AI眼鏡，一個剛新興崛起的AI超級應用，滲透率未來還有很大空間，AI眼鏡內部的內容生態還待豐富完善，未來部分中國品牌在此領域有可能實現跨越式發展。

一是國內消費電子市場的優勢，不僅用戶基數大，而且創新技術接受度高。根據德勤調研，2024年中國消費者對AI、AR/VR產品的興趣度高達73%，超過美國的58%。

二是供應鏈和產業優勢，中國集合了全球消費電子產品供應鏈的中上游，珠三角和長三角地區產能占全球70%。品牌實力也不遜色，2025年Q1，中國智能手機品牌在全球市場份額超過1/3。

三是技術迭代快，得益于市場擁抱新興技術疊加產業鏈完整，中國廠商的新品研發和改進升級周期短。根據波士頓咨詢，中國廠商的綜合研發周期在6-8個月，而美國品牌在12-18個月。

回顧過去，智能手機行業的發展歷程展現了全球科技產業的區域轉移和動態演進。2007年蘋果推出的iPhone開創了交互新時代，其iOS生態系統和App Store模式也重塑了收集行業標準。而近年來，全球市場呈現出多元化競爭：2025年第一季度數據顯示，蘋果以19%份額位居全球第一，三星、小米、vivo和OPPO等品牌在不同地區都已經各具優勢。

在移動互聯網的商業模式創新方面，過去蘋果通過硬件服務一體化生態實現持續盈利，而中國企業在移動支付、短視頻等數字服務領域也有顯著突破。從硬件技術演進上看，從折疊屏到AI芯片，全球產業鏈、尤其是部分中國公司正在大力度推動創新。

當前AI眼鏡領域，已經有蘋果Vision Pro以2300萬像素Micro-OLED顯示屏樹立技術標桿，Meta的Ray-Ban系列深耕社交功能整合，谷歌則聚焦輕量化企業級解決方案；中國企業如雷鳥創新憑借自研光波導技術快速崛起，XREAL推出全球首款空間計算AR眼鏡，Rokid在工業場景實現200%年增長；新興勢力如新加坡Brilliant Labs的Frame開源眼鏡和美國Solos的GPT-4o集成產品也在細分市場嶄露頭角。產業鏈上游的水晶光電（光波導）、佰維存儲（芯片）等核心供應商，與中游的歌爾股份（代工）、藍思科技（組裝）等制造企業共同構建了協作網絡。

AI眼鏡，這一新興賽道尚未形成絕對領導者，技術路線（如Micro LED、光波導）、應用場景（消費級vs工業級）和區域市場（北美、亞洲、歐洲需求差異）的多元化，使得任何具備核心技術突破或生態整合能力的企業都可能塑造未來的行業格局。