国内的 AI 眼镜产业链已逐步成熟，各环节均有技术储备。
AI 眼镜作为下一代智能交互终端，其产业链整合了光学、芯片、传感器、AI 算法等 核心技术，形成高度协同的创新生态。产业链上游聚焦光学、显示等关键零部件研发， 中游强化制造、软件/系统、及 AI 赋能，下游则是品牌厂商、渠道商进行推广销售。 上游环节是 AI 眼镜性能的决定性基础，涵盖光学、显示、芯片、传感器等核心领域。 光学技术方面，自由曲面、光波导、Birdbath 等方案解决成像质量与体积矛盾，舜宇 光学、欧菲光等企业主导光学模组制造；显示技术依赖 Micro OLED/Micro LED 微型 化屏幕，索尼、京东方处于技术前沿。芯片层面，AI SoC 与边缘计算芯片（如高通 AR1）实现本地化算力支撑，同时 MEMS 麦克风、ToF 摄像头、IMU 传感器（博世、 意法半导体）协同采集多维数据。
电池与结构件领域，高密度电池（欣旺达、飞毛腿） 和轻量化材料（钛合金、碳纤维）成为续航与佩戴体验的关键突破点。 中游环节是制造与软件系统的深度整合。中游环节以制造服务为核心，歌尔股份等 ODM/OEM 厂商进行规模化生产，智立方等企业进行整机测试，还需进行软件系统 与 AI 大模型的深度适配。操作系统如 Android Wear 等构建底层框架，虹软科技、 商汤科技等企业提供算法优化（SLAM、手势识别）。AI 大模型通过 API 接口赋能， 实现实时语音交互、环境理解等功能，推动 AI 眼镜从“功能型”向“智能型”跃迁。
下游环节则主要聚焦品牌生态和销售渠道的构建。Meta、微软等公司作为消费级 AI 眼镜领域的头部终端厂商，主要聚焦技术研发、生态构建、市场拓展。传统视光渠道 商凭借渠道优势，通过线下体验、验光服务和渠道协同，成为推动产品商业化的核心 力量；消费电子渠道则可以通过线上线下融合模式，结合促销活动推动产品普及。
综合来看，国内的 AI 眼镜产业链已逐步成熟，各环节均有技术储备。结合 AI 眼镜产业链图谱及当前 AI 眼镜发展的关键技术来看，产业链各环节均有国内企业布局， 在光学&显示、感知交互、AI 赋能等关键技术方面，也有一定的技术储备，产业链中 上游环节相对完善。虽然短期内国内 AI 眼镜终端品牌力相对较弱，但随着后续小米 等科技大厂逐步发布 AI 眼镜产品，预计整体终端厂商的品牌力也将逐步增强。
2.1 Ray-Ban Meta 角度看，AI 拍摄眼镜供应链环节价值集中在芯片
从 Ray-Ban Meta 硬件成本构成来看，供应链环节价值分配集中在芯片领域。芯片 领域，高通作为 SoC、WIFI/蓝牙芯片及电源管理芯片供应商，贡献 58.9 美元价值量 （占比 35.9%）；制造方面，EssilorLuxottica 承担镜架结构设计与制造，价值量达 31 美元（占比 18.9%）；存储领域，佰维提供的双存储模组实现 11 美元价值贡献（占 比 6.7%）；摄像头部分，舜宇光学的摄像头模组创造 6 美元价值（占比 3.7%）。地区视角来看，中、美厂商贡献供应链主要价值量，其中中国厂商价值量达 63.8 美元， 占比约 38.9%；美国厂商价值量达 62 美元，占比约 37.8%。
2.2 国内 AI 眼镜供应链角度看，本土供应商占主导，光学镜片成新增量
小米眼镜供货链或多数为国内厂商，芯片和光学镜片或占据主要价值量。根据 Wellsenn XR 的小米眼镜拆分预测图显示，小米眼镜除芯片、摄像头、麦克风外，其 他关键零部件或主要由国内佰维、恒玄科技、歌尔股份、唯酷光电、德赛电池等厂商。 根据小米眼镜 BOM 预测表，平光版眼镜的成本约 180 美元，其中主芯片占据 1/3。而电变墨镜版本和电变彩色版本的光学镜片有所升级，电变墨镜版本光学镜片成本 为 30 美元，而电变彩色版光学镜片的成本达到 60 美元，与主芯片持平。
闪极 AI 眼镜关键零部件的本土化程度高，彰显国内供应商实力。整体来看，闪极 AI眼镜的核心零部件除摄像头和麦克风外，其余部件从主芯片到触控、语音芯片，再到 存储、扬声器、麦克风、电池，几乎所有核心部件均来自中国本土供应商。
2.3 从华为 AR 眼镜看 AI+AR 眼镜成本构成，光学模组或成新增量
AI+AR 眼镜的光学模组成本或相对较高。根据 Wellsenn XR 2023 年针对华为 Vision Glass AR 眼镜的硬件拆解报告可知，其单机的 BirdBath 光学模组成本达 50 美元， 表明为获得较好的显示效果，AR 眼镜中光学模组的成本占比较高。而 AI+AR 眼镜 相比简单的 AI 拍摄眼镜增加 AR 显示的功能，也需要采用 BirdBath 方案或者光波导 方案，但目前来看，光波导方案的生产工艺复杂且良率低，成本较 BirdBath 更高。
