AI眼镜，大厂第一战

最近，一个过去被视为小众奢侈的品类正悄然获得前所未有的关注度：AI眼镜。

百度刚刚发布的小度AI眼镜Pro，集AI识物、实时翻译和第一视角拍摄于一身；Rokid将原本面向工业场景的AR眼镜带入日常生活，主打轻便记录与智能交互；小米也在其“人车家全生态”战略发布会上，正式亮出小米AI眼镜，试图打通穿戴与家居的边界。

据不完全统计，已有近70家企业涌入这一赛道，从互联网巨头到原生XR企业，动作之密集、布局之广泛，几乎复刻了当年智能手表或TWS耳机爆发前夜的盛况。

国际数据公司（IDC）表示，预计2026年全球智能眼镜市场出货量将突破2368.7万台，其中中国智能眼镜市场出货量将突破491.5万台。

那么问题来了：在智能手机已高度普及的今天，为什么科技巨头们仍愿意投入资源押注一个尚未形成明确用户习惯的赛道？它究竟是AI落地的新载体，还是需要漫长教育周期的理想型产品？

AI眼镜并非新物种。早在2012年谷歌Glass就曾试图掀起一场可穿戴革命，却因隐私争议、功能鸡肋和高昂价格迅速退潮。此后十余年，行业陷入漫长的技术冬眠期：光学模组成本居高不下，电池续航难以突破，AI算力无法本地化，眼镜智能化尚未形成不可替代的使用价值。

但2023年之后，几个关键变量同时出现：端侧大模型突破、供应链成熟、手机市场趋于见顶。

巨头们急需一个能承载AI能力、又能高频使用的物理载体。AI眼镜恰好满足这些条件。

于是，我们看到百度高调发布小度AI眼镜Pro；Rokid放弃纯B端路线，推出支持实时翻译和AR导航的眼镜；小米以生态协同为卖点让眼镜与手机、汽车无缝联动。

但与往年不同，今年的AI眼镜研发战略更聚焦、更务实。厂商们不再追求炫技，而是回归一个朴素的问题：一副好的AI眼镜，到底应该是什么样子？

智能的前提是能用、易用，一副好的AI眼镜首先得是一副戴得住的眼镜——重量控制在50克以内，鼻托贴合亚洲人脸型，续航至少撑过一天通勤。

其次，它不必无所不能，但必须在几个关键场景里足够可靠，比如出国时看一眼菜单就能听懂翻译，开会时自动转写对话并生成纪要，或是为视障者识别前方障碍。场景越聚焦，价值就越大。

最后，它在提供语音、识别等基础功能的同时，交互应当近乎无感。用户不需要手势、凝视或复杂指令，只需自然地说一句“这是什么？”或看向某个物体，服务便随之而来。

换句话说，今天的AI眼镜正在经历一场深刻的去魅。它不能再单纯追求炫技，而是依托端云协同的大模型能力，在极低交互成本下提供确定性价值。

前有大模型百模大战，后有AI眼镜百镜之争。

在2025年的AI眼镜战场上，没有两家公司的打法是完全相同的。这场看似围绕一副轻巧眼镜展开的竞争，实则折射出不同企业基因、资源禀赋与战略重心。有人押注大模型的语义理解力，有人倚重硬件生态的协同效应，也有人选择深耕垂直场景，以专业能力撬动大众市场。竞争早已不是比谁的屏幕更亮、芯片更快，而是看谁能更自然地把AI嵌入人们的真实生活流。

粗略来看，入局者大致可归为三股力量：手握大模型的互联网公司、坐拥硬件生态的终端厂商，以及深耕XR多年的原生企业。它们各自带着优势入场，也各自背负着难以回避的短板。

互联网大厂如百度、字节、阿里系，显然是冲着智能生态来的。它们并不执着于造出一副最轻最薄的眼镜，而是希望把自研大模型变成用户离不开的个人助手。百度的小度AI眼镜背靠文心一言大模型，能听懂方言、理解模糊指代；阿里夸克AI眼镜深度整合了高德导航、支付宝“看一看”支付、淘宝实时比价等阿里系应用，通过通义千问大模型与夸克AI技术构建一个“生活服务+商业”的闭环生态。

这类公司拥有庞大的用户基础、成熟的数字服务生态，以及对高频场景的深刻理解。但由于缺乏硬件工程经验，品控、量产、佩戴舒适度等细节往往不如硬件厂商。比如，小度AI眼镜Pro不走“AI+AR”路线，不具备行业主流的屏幕显示功能；阿里夸克眼镜重量达42g，与小米等以硬件见长的厂商相比，在轻量化设计上略逊一筹。

第二类玩家是以小米为代表的硬件生态型厂商。它们未必在大模型上领先，却拥有庞大的设备矩阵、成熟的供应链和亿级用户基础。对它们而言，AI眼镜不是孤立的新品，而是“人车家全生态”中的一个感知节点。但这类厂家弱在缺乏核心AI能力，在产品尝鲜期不能满足极客群体的专业需求。比如，小米AI眼镜首发一周销量达7万副，看似火爆，却在抖音平台退货率高达40%。用户吐槽其拍摄等于盲拍、语音助手易误唤醒。

第三类则是Rokid、XREAL等消费级AR厂商。过去十年，它们在近眼显示、空间定位和人因交互上持续投入，积累了深厚的底层技术。Rokid早年深耕工业AR，如今正将这些能力反哺消费市场；XREAL坚持分体式设计，专注打造连接手机后的沉浸观影体验。但这些XR原生企业却也面临着生态基础弱、商业化难的窘境。

作为独立技术厂商，Rokid、INMO无法像华为、小米一样建构起强大的使用生态，功能单一、在不同的系统里兼容性不够。由于缺乏生态，这类XR原生企业在整体销量上目前还难以直接与科技大厂相提并论。

可以看出，不同企业有着不同的战略特色，但竞争焦点大同小异：能否在交互自然的同时识别高价值场景。

举个例子，阿里夸克AI眼镜能在内测阶段就吸引用户，预售即登顶天猫XR设备双11热卖榜TOP1，原因在于它精准挖掘了拍照搜题这一场景，语音唤醒比APP拍照上传更便捷、酷炫的AR提示投影又激活了小孩的学习兴趣。眨眼就能学，这一核心卖点直接解锁了应试学生这一庞大消费市场。

国外热卖的Ray-Ban Meta则是精准解锁了时尚社交场景。2024年全球AI眼镜销量234万台中，Ray-Ban Meta独占95.7%。

Ray-Ban Meta的成功证明，在技术尚未颠覆性领先时，产品首先必须是一副好看的眼镜。Meta与著名眼镜品牌雷朋合作，时尚外观接受度高。同时，它能一键将拍摄内容分享至Facebook/Instagram等社交平台，解决了第一视角记录的便捷性和分享欲，形成了核心刚需。

而无论是Ray-Ban Meta的社交分享，还是夸克眼镜试图打造的支付、导航闭环，成功的产品都试图在一个或几个特定场景中提供非其不可的独特价值；暂时落后的产品则无一例外是夸大玩具属性、实用价值鸡肋。

由此可见，AI眼镜的竞争本质上是AI能力如何被封装进现实生活的竞争。谁能更早识别出高价值场景，并将其转化为无需学习的自然交互，谁就可能赢得第一批忠实用户。

AI眼镜的落地之路，远比想象中漫长而崎岖。

过去几年，它确实走出了实验室的封闭回路，也不再只是极客圈里小众把玩的新奇物件。

随着技术升级，它开始频繁出现在CES、MWC等国际展台的核心位置，被写入多家科技巨头的年度战略报告，成为资本市场新的叙事主线。据IDC最新数据，2025年第一季度全球AI眼镜出货量148.7万台，同比增长82.3%，中国市场增速更是高达116.1%。

不过，这场大厂AI眼镜之争表面看似百花齐放，实则暗藏隐忧。

多数已上市的AI眼镜仍停留在尝鲜品阶段。主流产品的月活跃用户留存率普遍较低；某主流AI眼镜产品在开售后一个月便陷入高达40%–50%的退货率困境。

消费者常常抱怨，价格昂贵但体验割裂，感觉自己又一次被智商税骗了。

没有稳定的交互范式，就难有繁荣的应用生态。细说来，整个行业尚未形成统一的交互语言。有的靠眨眼控制菜单，有的依赖特定唤醒词，有的必须通过手机App中转指令，甚至同一品牌不同型号的操作逻辑也大相径庭。这种体验割裂不仅抬高了用户学习成本，也让开发者望而却步。

种种迹象表明，AI眼镜仍处于产品验证的关键爬坡期，距离真正的大众普及尚有不小距离。它需要的不是更多发布会和PPT演示，而是对人因工程的敬畏、对真实场景的深耕，以及对“用户为何愿意每天戴上它”的持续追问。

这也反映出，技术可行不等于产品可用，资本热捧不等于用户买单。

展望未来，AI眼镜或将经历一轮残酷的洗牌。