（圖片來源：攝圖網）

（記者　張蘇慧）最近兩個月，“百鏡大戰”愈演愈烈，包括互聯網大廠、智能硬件廠商乃至傳統眼鏡企業都競相入局AI眼鏡領域。6月26日，小米推出首款AI眼鏡；6月20日，Meta攜手歐克利推出主打適用于運動人群的新款智能眼鏡；5月27日，雷鳥創新發布AI+AR眼鏡雷鳥X3 Pro；5月21日，谷歌宣布和XREAL共同開發新一代AR眼鏡Project Aura……競爭逐漸白熱化。

人工智能引領“百鏡大戰”熱潮

人工智能（AI）技術的迅猛發展，正以前所未有的深度和廣度重塑著各行各業。在這場技術變革浪潮中，AI眼鏡作為重要的落地載體，正驅動著智能穿戴設備領域的迭代升級，并引發了一場由科技巨頭、初創企業和運營商共同參與的“百鏡大戰”。正如方正證券在其研報中所指出的，AI眼鏡作為AI應用落地的最佳載體，驅動智能穿戴設備迭代升級。AI眼鏡既彌補了XR設備在佩戴舒適性上的不足，又開創了更契合現代生活方式的交互模式。

從技術邏輯看，AI大模型與增強現實（AR）技術的深度融合，徹底重構了智能眼鏡的交互方式。早期代表性產品如Google Glass，受限于算力與模型能力，僅能實現基礎信息投射，存在功能單一、交互笨拙等明顯短板，最終未能打開市場。而如今，隨著GPT-4o、通義千問等大模型實現端側部署，AI眼鏡的交互能力實現質的飛躍：從簡單的信息展示升級為“類人”智能服務，涵蓋實時翻譯、場景識別、健康監測等多元場景。這種技術躍遷不僅解決了早期產品的痛點，更讓AI眼鏡從“工具屬性”邁向“智能助手屬性”，成為連接物理世界與數字世界的核心入口。

傳統手機廠商如華為、小米等，憑借在硬件制造、供應鏈管理等方面的優勢，迅速推出了多款AI眼鏡產品。據不完全統計，近半年內，包括Meta、Rokid、華為、百度、Snap、谷歌、雷鳥創新等近20家品牌相繼推出了AI眼鏡新品。僅5月份，就有十余款新品在全球市場發布。在5月底舉辦的深圳人工智能終端展上，GYGES LABS、影目科技、LOHO、普萊斯等廠商也展示了多款AI眼鏡產品。

AI眼鏡缺乏“殺手級”應用

當前，AI眼鏡仍處于發展的初級階段，與手機等成熟主流終端相比存在明顯差距。除普遍存在的續航能力不足問題外，其核心短板在于缺乏真正意義上的“殺手級”應用——現有市場上的多數AI眼鏡應用更像是智能手機功能的簡單遷移或補充，尚未出現能充分體現其獨特價值（如解放雙手、實時信息疊加現實、環境感知增強等）、并激發用戶高頻剛需的核心應用場景。這種應用生態的薄弱直接制約了用戶粘性與設備普及速度。

勢乘資本合伙人劉英航指出，“AI眼鏡只有部分功能滿足消費者需求。拍攝類眼鏡的拍攝體驗很便利，AR類眼鏡能滿足看視頻的需求?！盇R眼鏡高市場占比的原因，主要還是因為產品定位更明確。AI暫時還不是AR眼鏡的核心賣點，這點消費者和廠商都心知肚明。以雷鳥創新為例，其創始人、CEO李宏偉在發布會上透露，提到從觀影愛好者的調研中，獲得了AR類眼鏡的發展方向。而拍攝類AI眼鏡則面臨諸多痛點：廠商宣傳的AI識圖功能被消費者詬病體驗“怪異”——當用戶需要識別物體時，需先拍照提交AI，等待數秒至十幾秒才能獲得反饋結果，這與“隨時提問”的宣傳承諾相去甚遠。為提升識別速度，國內廠商正嘗試通過垂類大模型進行優化。

賽迪顧問人工智能與大數據研究中心高級分析師白潤軒表示，目前來看，AI眼鏡仍然面臨不少問題。“首先是技術上的障礙，例如顯示效果、電池壽命和散熱管理等方面還有待提升。其次是成本問題，高端AI眼鏡的價格相對較高，這限制了其普及程度。再者，內容生態還不夠豐富，這意味著開發者們需要投入更多精力來創建適合這類設備的應用和服務。隱私和安全也是不容忽視的問題，畢竟AI眼鏡具有攝像和錄音功能，如何保護用戶的個人信息至關重要。最后，法規和標準的缺失也給行業發展帶來了不確定性。要克服這些問題，不僅需要技術創新，還需要政策制定者和業界共同努力?！?/p>

推動跨界生態合作，與行業場景深耕

面對挑戰，產業界正積極尋求破局之道，其中推動跨界生態合作與深耕垂直行業場景成為兩大關鍵路徑。電信運營商憑借其獨特的優勢，在智能眼鏡產業鏈中扮演著愈發重要的角色——他們既是底層技術的賦能者，也是產業生態的組織者。

其一是技術賦能與網絡支撐。運營商利用其強大的5G/5G-A網絡資源，為AI眼鏡提供高速率、低時延、廣連接的通信保障。例如，中國電信與雷鳥創新深度合作，推出了集成5G模組的AR眼鏡。這種結合不僅解決了數據傳輸的瓶頸，更使得遠程高清協作、虛擬會議、實時工業巡檢等對網絡要求嚴苛的應用場景得以流暢運行。

其二是生態整合與場景落地。運營商不僅推動產品創新，更利用其廣泛的行業客戶資源和云服務能力，加速AI眼鏡在具體行業中的價值落地。中國移動與影目科技的合作便是典型案例，雙方共同推動INMO GO2翻譯眼鏡在商務洽談、跨境旅游、國際醫療問診等場景的實際應用，解決了語言溝通的即時性痛點。通過整合內容、服務和應用開發者，運營商正在著力打造差異化的智能眼鏡應用生態。

其三是行業深耕與價值挖掘。運營商正將目光投向更廣闊的產業領域。在工業場景，利用AI眼鏡進行遠程專家指導、設備巡檢、流程指引，能顯著提升效率和安全性；在教育領域，AR眼鏡為實驗教學、歷史場景還原等提供了沉浸式體驗；在醫療領域，遠程會診、手術輔助、醫學培訓等應用也在積極探索中。這些深耕行業的實踐，正在逐步驗證AI眼鏡作為生產力工具的價值。