2025年AI眼镜行业研究：下一代交互革命的黄金交汇点

1. AI 眼镜：下一代交互革命的黄金交汇点

AI 眼镜或是下一代交互革命的黄金交汇点。作为人类感官延伸的终极载体，AI 眼镜 正站在 AI 硬件革命的战略制高点。其与听觉、视觉、语言三大核心感官天然融合， 使其成为首个能实现无感化多模态交互的消费电子形态——用户无需刻意操作即可 完成声音指令接收、视觉信息捕捉和实时数据反馈。随着 Ray-Ban Meta 引爆市场， 叠加 AI大模型技术迭代及科技大厂入局，AI 眼镜或从极客玩具逐渐蜕变为大众刚需。

1.1基本定义：结合 AI 和传统眼镜的可穿戴设备

AI 眼镜是结合人工智能技术和智能眼镜硬件的可穿戴设备。AI 眼镜是在传统眼镜基 础上做加法，通过集成摄像头、传感器、麦克风、显示屏以及内置大模型等，从而满 足用户音频、拍摄、AI 交互等需求的一种智能穿戴设备。AI 眼镜通过大模为眼镜提 供强大的智能属性，搭配摄像头，可支持语音助手交互、图像识别、文字提取等功能。 当前的 AI 眼镜产品主要有三种形态： 1）音频 AI 智能眼镜。传统蓝牙音频眼镜接入 AI 大模型，是 AI 智能眼镜的基础形 态，基本只支持音频播放和语音交互，AI 大模型通过语音的方式提供基础的智能 服务，例如李未可 Meta Lens Chat、界环 AI 眼镜都是典型的音频 AI 智能眼镜。 2）拍照 AI 智能眼镜。该类眼镜是在音频 AI 智能眼镜的基础上增添高清摄像头，其 AI 大模型可通过摄像头感知周边环境，提供与当下环境具备交互能力的智能服 务，实现第一视角拍摄，同时具备人脸识别、场景识别等智能化功能，为用户带 来智能化拍摄及交互体验。当前代表性产品有 Meta 和 Ray-Ban 联合推出的 RayBan Meta、闪极 Al 智能拍摄眼镜 A1、雷鸟 V3 Al 拍摄眼镜及小度 Al 眼镜等。 3）AR+AI 智能眼镜。该类智能眼镜指具备 AR 显示功能、并接入大模型的眼镜，部 分眼镜具备拍照、空间定位等多模态感知能力。AR+AI 智能眼镜通过采用 Locos、 Micro OLED、Micro LED 等显示屏技术叠加光波导技术实现 AR 显示效果，AI 大模型可通过其实现实时信息显示及视觉呈现，可与眼镜用户进行更简单便捷的 智能交互。当前典型产品有星纪魅族 StarV Air2、影目 Go 2、Rokid Glasses 等。

AI 眼镜能依托大模型实现多种 AI 功能。以 Rokid Glasses 为例，它深度整合阿里巴 巴旗下通义千问大模型，具备强大的智能交互能力，不仅能支持实施导航及实时翻译 功能，还能充当用户的“百科全书”。在教育领域，学生可以用 Rokid Glasses 的 AI 问 答功能拍照解题；在日常生活中，用户可以用 Rokid Glasses 的 AI 识物功能快速计 算食物卡路里含量；在工作中，用户可以用 Rokid Glasses 的 AI 闪记快速进行会议 纪要的整理。预计随着多模态大模型技术的发展，AI 智能眼镜的功能还将更多元化。

1.2发展历程：从技术探索到 AI 交互落地的跨越

AI 智能眼镜经历了多年的演进，逐步实现了从“技术初始探索”到“AI 交互落地” 的跨越。特别是在 AIGC 技术的推动下，AI 智能眼镜的发展逐渐进入了新的阶段， 成为智能硬件行业中的一项关键创新。 1）技术初始探索期（2010-2013 年）。2012 年谷歌重磅推出 Google Glass，其配 备微型显示屏、摄像头、麦克风等组件，能通过语音指令实现拍照、导航、信息 查询等基础功能。尽管受限于当时的技术水平，产品存在续航短、佩戴舒适度欠 佳等问题而未能在市场上广泛普及，但它开创性地将 AI 技术融入眼镜形态，搭 建起硬件与软件交互的雏形，奠定技术根基，引发行业对智能眼镜潜力的关注。 2）市场应用拓展期（2014-2016 年）。2014 年，爱普生推出 Moverio BT-200，它聚 焦企业和医疗应用领域，具备高清显示功能，可为工业维修人员提供实时操作指 南，辅助医疗人员在手术中查看患者影像资料等，开启 AI 智能眼镜在特定行业 的应用篇章。2015 年微软推出 HoloLens，运用 AR 技术能在现实场景叠加高清 3D 虚拟图像，实现虚实融合交互。例如帮助建筑设计师直观看到设计方案的立 体呈现，提前感受空间布局效果，成为智能眼镜从技术走向实际应用的重要标杆。 3）行业成熟细分期（2017-2022 年）。2017 年，联想推出 New Glass C200，通过AR 辅助系统和工业级防护设计，推动其在设备检修等工业场景的规模化落地。 2019 年华为推出主要功能为音乐播放和录音的智能眼镜，并开始将其推向消费 市场。2020年微软推出升级版HoloLens，在显示效果和交互精度上实现新突破， 深化 AI 集成。2021 年小米推出其首款智能眼镜，主打轻便设计和健康监测功能， 通过亲民价格将智能眼镜推向大众市场，推动产品市场从企业级跨越到消费级。 4）AI 智能交互阶段（2023 年以来）。2023 年起 AI 智能眼镜迎来新变革，Meta 发 布的 Ray-Ban Meta 智能眼镜融合 AI 技术，支持语音识别，用户能通过语音快 速拨打电话、播放音乐；且其不仅具备实时翻译功能，还能提供智能导航。同时 随着AIGC技术兴起，使智能眼镜可依据用户习惯生成个性化内容推荐，在办公、 社交、出行等多场景下，实现与人、设备、环境的无缝连接与交互。示范效应下， 诸多手机、生态等行业厂商纷纷入局，AI 智能眼镜市场进入“百花齐放”阶段。

1.3发展现状：功能逐步升级，但仍存在发展难题

1.3.1 产品端： AI 拍摄/音频眼镜主导市场，AI+AR 是未来趋势

以拍摄和音频交互为核心功能的 AI 眼镜当前主导智能眼镜市场。AI 拍摄/音频眼镜 通过集成高灵敏度麦克风、多镜头模组及专用 AI 芯片，实现了实时语音翻译、动态 视频录制、环境降噪等实用功能，在旅行记录、会议辅助等场景中展现出显著优势，例如海外的 Ray-Ban Meta 智能眼镜就是“AI 拍摄/音频眼镜”的优等生，销量已超 百万。国内厂商也在积极追赶，但仍受制于早期技术成熟度、应用开发完成度，2024 年，国内厂商多以 AI 眼镜技术发布会，预告、预售和众筹为主，少数厂商顺利发售。

随着 MEMS 微型投影技术和光波导显示方案的突破，未来 AI 眼镜将向"AI+AR"深 度融合方向演进。AI+AR 眼镜通过低功耗芯片驱动的全息图像投射，用户可在透明 镜片上叠加实时导航、视频通话等信息，配合空间音频算法形成沉浸式交互体验。这 种技术迭代不仅需要光学引擎的小型化突破，更依赖多模态传感器的协同优化。依赖 于原有的 AR 技术储备，当前国内星际魅族、影目科技、灵伴科技、雷鸟创新等 AR 厂商均已推出相关产品，而 Meta 也已发布 AI+AR 眼镜“Meta Orion”原型机。

1.3.2 发展难题：续航/舒适/多元化功能的不可能三角

当前产业发展面临着由物理定律与技术瓶颈共同构成的“不可能三角”：设备重量、 续航能力与功能多样性之间存在着天然的制约关系。这一矛盾本质上是能量密度、计 算能力与工业设计三者的动态平衡问题，给 AI 的眼镜的推广带来了一定阻碍。

重量普遍偏高，佩戴舒适感有待提升。 当前 AI 眼镜的重量大都超过普通眼镜的重量标准，一定程度上影响佩戴体验。 为实现实时翻译、AR 导航、健康监测等多元化功能，AI 眼镜设备往往需集成更 强大的芯片组与传感器，而延长续航时间则依赖更大容量的电池或无线充电模 块。然而，每一项硬件升级都在推高产品重量——当前主流产品普遍超过 40g， 少数产品甚至突破 80g，远超美国国家眼镜商协会普通眼镜标准（30g）。

续航普遍偏短，影响用户体验 。用户对 AI 眼镜的复杂需求容易产生多重矛盾制约产品续航优化。一是微型化硬件与 高能耗的矛盾，高性能处理器、传感器和显示模块在小体积下被迫共享有限电池容量； 二是实时 AI 运算与功耗控制的矛盾，语音交互、图像识别等任务需持续调用算力资 源；三是散热限制与性能释放的矛盾，紧凑结构导致热量堆积，系统被迫降频运行。 当前 AI 眼镜产品的续航时间普遍较短，制约移动场景深度应用，一定程度上影响用 户体验。梳理近两年的 AI+AR 眼镜续航能力，可以发现当前的 AI 眼镜产品续航时间 多集中在 4 小时以内，高性能场景下续航时间甚至更短。以 Ray-Ban Meta 为例，根 据中国信通院泰尔终端实验室测试数据显示，正常负载情况如 80%音量听音乐，续 航达 2.5 小时；重负载情况如录制 3 分钟视频 10 次，续航仅为 30 分钟。虽然 Rayban Meta 配备的充电盒在一定程度上缓解续航焦虑，但仍还是影响到用户的体验。

2. 未来发展：多重信号显示产业趋势加快

2.1驱动要素：五信号加速产业发展

2.1.1 Ray-Ban Meta 引导行业进入规模化发展期

Ray-Ban Meta 吸引了广泛关注。作为 Meta 与眼镜巨头 EssilorLuxottica 的深度合作成果，Ray-Ban Meta 在 Ray-Ban Stories 的基础上升级，通过集成 AI 语音助手、 12MP 摄像头及开放式音频系统，成功打破传统可穿戴设备的功能边界。其超过 150 种个性化镜框与镜片组合，兼顾了时尚性与功能性，吸引了从科技爱好者到潮流消费 者的广泛关注。尽管早期用户反馈中提到摄像头画质与低音表现仍有提升空间，但随 着 Meta 持续优化 AI 功能（如“Look andAsk”视觉问答），产品综合体验逐步升级。

Ray-Ban Meta 销量激增，标杆产品引导行业进入规模化发展期。自 2023 年 9 月 28 日发布以来，Ray-Ban Meta 在海外火爆出圈，该产品在 2024 年销量突破百万大关， 较前代产品 Ray-Ban Stories 在 16 个月内仅售出 30 万台的成绩实现跨越式增长。 此外，Meta 通过超级碗广告等营销攻势，联合好莱坞明星强化品牌曝光，加速产品 向主流消费群体渗透。海外眼镜巨头 EssilorLuxottica 在财报中更是表明 Ray-Ban Meta 对公司业绩贡献较大。 Ray-Ban Meta 的成功不仅体现在销量突破，更在于其带动了产业链协同发展。为满 足 AI 眼镜市场需求，EssilorLuxottica 已在财报会议中宣布启动产能扩张计划，目标 在 2026 年底实现年产能 1000 万副，并考虑推出具有新功能和新品牌的新产品，例 如计划推出 Oakley 品牌智能眼镜，进一步拓展高端市场。此外，EssilorLuxottica 还 在探索新的商业模式，提出应该将 Ray-Ban Meta 视为一个共享平台，可以引入第三 方品牌和新功能，也可以以订阅服务的形式引入。

2.1.2 玩家逐步增多，科技厂商与眼镜厂商强强联手

大厂玩家纷纷入局，多数厂商将在 2025 年发布 AI 眼镜产品。国际知名品牌 RayBan 与 Meta 联合推出的智能眼镜产品，通过市场验证了 AI 眼镜的技术可行性。受 此成功案例鼓舞，国内外科技企业加速布局该赛道，据行业分析机构 VR 陀螺最新统 计，目前已有超过 40 家企业投身 AI 眼镜研发，其中包括小米、中国移动、中国电 信、Meta、三星等科技大厂，预计多数厂商将在 2025 年陆续发布 AI 眼镜产品。

科技厂商与传统眼镜企业的深度合作正成为 AI 眼镜行业发展的重要趋势。从商业策 略层面看，这种跨界协同模式正在增长，典型案例包括雷鸟创新携手博士眼镜、闪极 科技联合 LOHO、Rokid 与暴龙眼镜达成战略合作等。这种合作模式一方面源于 Ray-Ban Meta 智能眼镜的示范效应，通过品牌联名实现技术创新与消费场景的有效衔接。 另一方面，据艾瑞咨询数据显示，线下渠道也是国内消费者购买眼镜的主要场所。 科技企业与传统眼镜厂商的深度合作可产生多重协同效应。传统眼镜厂商在光学设 计、人体工学研究及线下渠道网络方面具有显著优势，而科技企业则擅长 AI 算法开 发、硬件集成及生态构建。在产品端，传统厂商的工业设计能力与科技企业的智能交 互技术相结合，既提升了产品佩戴舒适度，又增强了 AI 功能实用性；在渠道端，传 统眼镜品牌覆盖全国的线下门店网络，为 AI 眼镜提供了天然的体验场景，有效缩短 了产品触达消费者的路径；在服务端，通过整合配镜服务资源，企业能够为消费者提 供"智能设备+个性化验光配镜"的一站式解决方案，满足日益增长的差异化需求。

2.1.3 供应链优化叠加品类拓展，产品性价比提升

AI 眼镜厂商近年来通过供应链优化+品类拓展实现产品性价比的提升。经过艾瑞咨 询的市场洞察和反馈，一方面，诸多 AI 智能眼镜优化供应链，在提升产品轻量化的 同时适当降低价格，性价比持续吸引更多顾客。另一方面部分 AR 眼镜厂商拓展产业 生态，生产 AI 智能眼镜，削减视觉增强能力，并适当降价吸引顾客。例如影目科技 在发布高端 AR 眼镜 INMOAir 2 后，又推出 INMO Go 这一轻量级入门 AI 眼镜产品， 在简化供应链方案实现快速量产的同时，可以性价比优势吸引预算有限的消费者。

2.1.4 国产大模型崛起，AI 眼镜软件迎来升级

在人工智能技术迭代的浪潮中，国产大模型正展现出强劲的追赶势头。以 DeepSeek 为代表的国内创新力量，通过开源路径构建独特竞争优势。DeepSeek 发布的 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 以及阿里发布 QwQ-32B-Preview 领跑全球开源大模 型，其以“小参数、强性能”的技术特性突破算力桎梏，为中小开发者提供了可负担 的智能基座，这种“技术普惠+生态共建”的开源战略将持续推动 AI 应用落地。

大模型价格竞争激烈。以 GPT-4o 为代表的主流模型率先降价，阿里、腾讯、科大讯 飞等头部企业也迅速跟进，通过降低 API 调用费用或推出免费使用版本等方式展开 多维度竞争。这种趋势给开发者和用户带来了双重好处：一方面使用成本大幅降低， 让更多企业能够轻松部署大模型；另一方面价格下降加速了技术普及，促使更多基于 大模型的创新应用落地，形成技术迭代与产业应用相互促进的良性发展态势。

尤其是 DeepSeek 的出现，其高性价比将促进 AI 眼镜的商业化落地。价格方面， DeepSeek-R1 的输入 API 价格和输出 API 价格均显著低于 OpenAI-o1 系列模型。 具有竞争力的价格来源于算法优化、创新带来的降本，主要包括混合专家模型（MoE）、 多头潜在注意力（MLA）、FP8 低精度训练、强化学习训练（RL）等。性能方面，从 英文、代码、数学等多个维度综合评估，DeepSeek 超越以 Llama 为首的同时期开 源大模型，与闭源模型 OpenAI 的大模型 GPT-4o 系列和推理模型 o1 系列接近。

2.1.5 信通院开启标准化测试，行业标准化进程加快

中国信通院系统性评测为 AI 眼镜行业建立技术标准与安全规范，推动产业规范化发 展。中国信通院主导的专项测试从客观指标与主观体验两大维度对 Ray-Ban Meta 眼 镜进行系统性评估，涵盖基本配置、音频、图像、防抖、交互、续航及安全隐私七大模块，不仅为行业建立量化评价标准，填补了 AI 眼镜领域系统性评测体系空白，还 为产品研发和商业化提供重要参考依据。中国信通院针对安全隐私模块从数据传输、 本地存储、权限控制等多维度构建评测体系，为行业长期健康发展奠定了基础。

2.2产业空间：产业千亿规模可期

AI 眼镜行业驶入发展快车道，整体销量持续提升。2024 年全球 AI 智能眼镜市场规 模达 152 万台，其中 Ray-Ban Meta 以 142 万台销量占据 93%市场份额。分季度数 据显示，前三季度市场呈环比增幅显著上升趋势，而四季度因叠加黑五、双十一等促 销节点与行业新品集中发布效应，单季销量占比高达全年总量的 47.4%。 2024 年 AI 智能眼镜功能形态分布呈现高度集中化特征。拍照类产品以 94%的绝对 优势主导市场，AR+AI 融合型占比约 4%，纯音频型仅占 2%。这种市场格局的形成 主要源于 Ray-Ban Meta 这一拍照智能眼镜的热卖。而 AR+AI 眼镜是产品发展的未 来形态，附加显示功能为 AI 眼镜带来了更便捷的信息交互，进一步拓宽 AI 智能眼镜 应用场景，但受限于光学、显示、体积、算力、功耗等，消费端大规模铺开仍需时间。

2024 年国内 AI 智能眼镜产业正加速追赶国际步伐。尽管国内市场整体销量仅占比 3%暂处追赶阶段，但星际魅族 MYVU、StarV 等本土厂商正通过技术深耕与场景创 新加速布局。四季度虽因供应链优化等因素导致新品集中量产延迟至 2025 年，但国 内企业已建立完整技术储备体系，在 AR 光学、AI 算法等核心领域取得突破性进展。 随着产业趋势逐步确立，预计全球 AI 眼镜将迎来黄金发展期。根据维深信息数据显 示，预计 2025 年全球 AI 眼镜销量达到 350 万台，较 2024 年增长 130%，增长主要 来自于 Ray-Ban Meta 的销量持续增长、多款 AI 智能眼镜新品上市兑现以及小米、 三星等大厂入场发售 AI 智能眼镜新品等。预计 2030 年全球 AI 眼镜销量将达到 9000 万台，以单副眼镜价值约为 1500 元估算，2030 年 AI 眼镜市场规模将达 1350 亿元。

3. 产业剖析：AI 眼镜细分产业深度拆解

3.1产业链：国内 AI 眼镜产业链条日趋完善

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。

3.2价值链：芯片&光学等环节贡献核心价值

3.2.1 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%。

3.2.2 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。

3.2.3 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。

编辑：火腿肠