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出品 | 智械島
作者 |霍如筠(北京)
七月的上海,空氣黏稠得像化不開的糖漿。
站在西岸國際會展中心門口,排隊入場的人流蜿蜒了幾十米,汗水順著太陽穴往下淌,隊伍蝸牛般往前挪。安檢門每隔幾秒發出一聲短促的蜂鳴,放進去一個滿頭大汗的參觀者。
場館里是另一種意義上的擁擠。
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圖源:李未可
二十多家AI眼鏡廠商把展臺塞滿了大半個展廳,空氣里混雜著消毒濕巾和金屬邊框的味道。每個展臺前都圍著人,工作人員一遍遍擦掉鏡片上的指紋,剛放回去就被下一個人拿走戴上。
智械島記者擠進人群,從一個人手里接過一副眼鏡,戴上的瞬間,眼前浮現出實時翻譯的中文字幕,對面那個德國參展商正在說"這個產品很有意思"。
摘下來,又有人遞過來另一副,這次記者看到了自己的心率曲線懸浮在視野右上角。再換一副,鏡片上跳出一份待辦清單,提醒"14:00采訪創始人"。
站在過道中間,兜里揣著六七張宣傳頁,每一張都寫著差不多的話:智能、輕便、解放雙手、AI助手。但試了七八款產品之后,腦子里只剩下一個問題:這東西我明天出門還會戴嗎?
而這個問題,在WAIC現場的展臺并沒有誰能給出讓人信服的答案。
一、珠三角打了個響指
四年前,如果有人跟你說眼鏡會變成下一個計算平臺,你可能覺得他在講科幻小說。但現在,深圳華強北一米寬的柜臺里,三百塊錢就能拿下一副帶攝像頭的AI眼鏡。
這不是奇跡,是中國供應鏈的水位溢出來了。
從東莞的鏡頭模組、江西的光學鏡片、江浙的微型電池,到深圳的整機代工,一條完整的產業鏈已經長到了驚人的程度。
在WAIC展館里,智械島和一家深圳南山的ODM工廠聊了聊,陳老板告訴我們:上午客戶提一個修改意見,下午就能拿到樣品;從立項到量產,最短一個半月。
他隨手拿起一個鏡腿模組,掰開給我們看里面的結構:主控芯片、藍牙模塊、電源管理芯片、麥克風、揚聲器,全部集成在一條比手指還細的電路板上。
為什么這么快?因為大部分零件都有現成的公板公模,不需要從頭設計,只需要在已有的方案上做取舍,加什么功能、減什么重量、用哪家的芯片。
全球超過80%的智能眼鏡制造環節集中在中國。Meta要找代工,得找歌爾;光學方案要落地,繞不開視涯科技和舜宇光學;顯示芯片得看JBD。這些供應商彼此之間隔不過兩小時車程,一個配件出了問題,老板騎個電瓶車就能過去當面聊。
80%這個數字背后,是一張密密麻麻的產業網絡。
一副帶顯示功能的AI眼鏡里,光學顯示部件通常吃掉四成到五成的成本,芯片再吃掉兩到三成,兩者加起來超過七成。誰掌握了這兩樣,誰就握著整個行業的命脈。
光學模組是AI眼鏡的眼睛,它決定了一副眼鏡的顯示效果、重量和功耗。
這個領域的核心技術叫光波導。在浙江湖州,有一家脫胎于清華大學精密儀器系的創業公司叫至格科技。他們攻克了一個困擾全球AI眼鏡產業多年的難題:彩虹紋效應,并把衍射光波導鏡片的重量做到了不到4克,用他們自己的話說叫還不到"一勺鹽的重量"。
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圖源:至格科技
芯片是AI眼鏡的大腦。它決定了眼鏡能跑多快的AI模型、能撐多久的續航、能做多復雜的場景理解。
在這個領域,中國企業的布局同樣密集。珠海恒玄科技的BES2800芯片,已經成為Meta Ray-Ban的核心供應商之一,Rokid的新款AR眼鏡搭載的就是恒玄的6nm芯片。雷鳥V4采用"高通AR1+恒玄BES2800"的雙芯片方案,字節跳動的第二代豆包AI眼鏡,方案也換成了同樣的組合。
值得關注的是,芯片架構正在發生的變化。AI眼鏡從單芯走向了雙芯,一顆低功耗芯片負責待機和基礎交互,一顆高性能芯片負責AI推理和復雜計算。
Rokid的新品搭載了恒玄6nm芯片作為主控,同時外掛高通驍龍至尊空間計算協處理器。這種"雙芯雙系統"的架構正在成為行業標配。
截至7月20日,已有超過60家AI眼鏡產業鏈A股公司發布了半年報預告,其中,產業鏈的上游率先嘗到了這場盛宴的甜頭。
上游芯片環節利潤激增,佰維存儲預計上半年歸母凈利潤70億至75億元,同比增長超過32倍;香農芯創預計凈利潤35億至40億元,同比增長超過21倍;復旦微電、瀾起科技、瑞芯微、全志科技等SoC與存儲控制芯片企業也普遍預告大幅預增或扭虧。
從光學到芯片到代工,這條產業鏈的每一個環節都在加速運轉。于是出現了一個尷尬的局面:品牌方越依賴供應鏈快速出貨,產品就越趨同;產品越趨同,越沒有人能回答用戶為什么要買你的而不買別人的。
二、AI眼鏡這口井,誰也沒挖透
AI眼鏡的爆發,很大程度上吃到了智能手機時代積累下來的紅利。
歌爾股份、立訊精密、藍思科技……這些在手機時代已經是代工巨頭的名字,把同樣精益的制造能力平移到了AI眼鏡上。
比如,藍思科技將AI眼鏡的重量壓到了49克,裝配斷差控制到肉眼幾乎無法分辨;Meta的Ray-Ban AI眼鏡包裝上印著"GTK"的標識,正是歌爾的代工代號。
這些ODM廠商的角色正在向前延伸,從人體工學設計、芯片平臺適配到近眼顯示光學導入、系統開發與量產交付,越來越多環節被整合進一套完整方案。
對互聯網企業、傳統眼鏡品牌和AI創業公司而言,直接采用成熟參考設計再圍繞外觀、功能和AI模型進行定制,往往比從零組建硬件團隊快得多。
那么一個核心問題隨之浮現,智械島問陳老板,他做了這么多年代工,覺得這個行業什么時候才能真正起來?他想了想,反問了一句:"你覺得當年智能手機是怎么起來的?”
手機并不是諾基亞先做的,是iPhone重新定義了手機是什么,硬件一直都有,但沒人知道它應該長什么樣、干什么用。現在AI眼鏡同樣如此,AI眼鏡缺的是告訴大家“它是什么”的人。
因為當所有核心部件都能從公開市場上買到,硬件本身就不再是護城河。你能做到的重量、能實現的續航、能塞進去的功能,別人半年之內也能跟上。
關于“我為什么非要買你家的AI眼鏡”這個問題,在WAIC現場被反復追問。廠商們的回答五花八門,但殊途同歸,不外乎"我能做什么功能",以及"我在什么場景能幫你解決什么問題",翻譯、提詞、導航、會議紀要、記憶存儲、情緒感知……
所有人都在挖一口井,尋找那個能讓用戶非戴不可的場景。但這口井,目前誰也沒挖透。
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圖源:訊飛AI眼鏡
智械島在展館里逛了兩個小時,發現AI眼鏡核心配置驚人地相似:高通AR1或者恒玄的芯片、四十克左右的重量、多麥克風陣列、AI語音助手,區別只在于外觀設計和軟件調教。用陳老板的話說,現在市面上百分之八十的AI眼鏡拆開里面都差不多。
當然,盡管供應鏈已經把所有的零件都準備好了,也不是把零件塞進鏡腿這么簡單。
產業鏈能給你的,是現有技術條件下能做到的最好硬件。但"最好"也有天花板,電池能量密度上不去,重量就下不來;芯片制程不突破,算力和續航就不能兼得;光學方案不成熟,顯示效果和輕薄外形就是一對死敵。
這些瓶頸,靠供應鏈的優化只能逼近極限,無法突破極限,突破需要的是定義:告訴這條產業鏈該往哪個方向走。
三、困住AI眼鏡的三重圍墻
廠商們在用各自的方式回答“AI眼鏡應該是什么”,但比路線之爭更根本的,是所有人都繞不開的AI眼鏡三堵墻。
第一堵墻,是硬件的不可能三角。
李未可為了把重量做到26克,砍掉了顯示屏和本地高性能芯片;Moonix做到14.9克,主動放棄了攝像頭和翻譯功能;千問帶顯示功能的S1眼鏡,為了續航不得不搞出熱插拔可換電設計,戴著眼鏡出門還得揣幾塊備用電池。
重量、續航、性能,這三樣東西天然互相排斥。想加顯示屏,重量和功耗一起漲;想放大電池,重量又飆上去;想保持輕便,就得把算力交出去,連本地推理都做不了。
目前,帶顯示的AI眼鏡單次續航普遍只有2到5小時,而無屏產品能做到8小時以上,消費者用腳投票的結果是,2025年上半年無屏AI眼鏡銷量增速達到463%,在能用和戴得住之間,用戶毫不猶豫地選了后者。
這個三角之所以不可能,是因為它的三條邊各有各的物理天花板。
電池能量密度每年提升不過幾個百分點,但對AI模型的算力需求每年翻倍;芯片制程逼近物理極限,3nm以下每一代都更貴、更難、回報更低;光學方案要同時做到輕薄、高亮、全彩、低成本,這四個要求放在一起,至今沒有一個方案能全部滿足。
熬過了一個瓶頸,前面還有下一個難題等著,這些問題卡在了基礎科學的底層,而科學突破的節奏,不以任何一家公司的發布會時間為轉移。
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圖源:Rokid樂奇
第二堵墻,比第一堵更棘手。
技術問題可以攻關,但社會信任一旦崩塌就很難重建。Rokid的展臺上,工作人員介紹“看一下支付”的時候,旁邊有個觀眾小聲嘀咕了一句:“那它是不是也能看一下把我拍下來?”這句話背后的不安,恰恰是整個行業最深的焦慮。
2024年底,哈佛兩名學生用一副Ray-Ban Meta眼鏡做了個實驗:攝像頭對著陌生人拍一張照,用人臉識別拿到姓名,再用大語言模型交叉比對數據庫,不到一分鐘對方的住址、電話、職業、親屬全出來了。他們沒有開源代碼,但發出了警告:把人臉識別裝進智能眼鏡,是不可逾越的紅線。
Meta的應對是在鏡框上加了一顆白色LED燈,拍照時閃一下,錄像時持續閃。但這條防線脆弱到不堪一擊,花9.9元買一張遮光貼貼上去,指示燈就不亮了。
AI眼鏡最核心的價值就來自那枚攝像頭,沒有它,實時翻譯看不見菜單,導航看不懂路標,AI識別不了你面前的東西。但有了它,你走到哪里都像一個行走的監控探頭。
這個矛盾不只是產品的矛盾,是整個品類的結構性困境。它需要的不是技術升級,而是整個社會的規則重建,關于公共空間里的拍攝權、關于數據歸屬、關于知情同意的邊界。
一個行業不能等規則完全建好再發展,但發展過程中隨時可能被規則卡住,而規則重建的速度,遠比硬件迭代慢得多。
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圖源:雷鳥創新
第三堵墻最軟也最硬,它藏在消費者的腦子里。
AI眼鏡上線了超過200個新AI功能,但雷鳥創新CEO李宏偉在發布會上透露,用戶長期使用率連6%都不到。京東、天貓的退貨率在30%—40%,抖音渠道甚至達到50%。
用戶買回去興奮兩三天,發現翻譯功能出國才用得上,拍攝功能拍了一周就沒了新鮮感,語音助手問天氣還不如直接看手機,眼鏡被放進抽屜,再也沒有拿出來。
和價格沒關系,和功能多少也沒關系,是用戶根本找不到長期佩戴它的理由。行業在拼命解釋“我能做什么”,用戶心里想的卻是“我為什么需要它”,這兩句話之間,隔著一道至今沒人跨過去的鴻溝。
第一堵墻讓產品體驗不夠好,不夠輕、不夠久、不夠聰明;第二堵墻讓社會接受度不夠高,戴出門怕被當成偷拍者,進公共場所可能被禁止;第三堵墻讓用戶留存不夠穩,買回來三天新鮮,然后就落灰。
三堵墻疊在一起,彼此加固,形成了一個閉環:硬件缺陷強化隱私焦慮,隱私焦慮壓縮使用場景,場景缺失讓用戶找不到價值,價值缺失反過來讓品牌沒有動力投入資源突破硬件瓶頸。
哪一堵墻都不是單獨能撬動的,它們互為因果,彼此鎖死。WAIC現場的熱鬧,某種程度上只是在用聲量掩蓋這個困局的沉默。
四、結語
WAIC首日閉館后,智械島記者在場館門口碰到一個做行業研究的朋友,他手里拿著一沓資料,表情疲憊,我們蹲在臺階上聊了十分鐘,他說了一句話讓我想了很久:“你不覺得奇怪嗎?阿里、騰訊,還有字節,雖然字節今天連展臺都沒有,三家公司給出的三種不同的AI眼鏡答案,但好像沒有誰真正說服了市場。”
在WAIC上,阿里千問宣布把AI眼鏡升級為智能體眼鏡,強調全天候感知和主動服務;李未可和騰訊云WorkBuddy聯合發布X-AI記憶眼鏡,押注長期記憶;而字節的第一代豆包AI眼鏡雖然被內部叫停了,但業內都在傳他們的第二代正在走極致輕量路線,二十多克砍掉揚聲器。
5000萬研發投入,規劃的10萬臺產能,全部歸零,字節的第一代豆包AI眼鏡為什么被叫停?因為產品跟市面方案太像了,消費者看不出它跟小米、雷鳥、華強北的白牌有什么區別。
這個被叫停的產品像一面鏡子,照出了全行業的尷尬。AI眼鏡仍然處于有產品無品類時期,消費者知道AI眼鏡這個名字,但說不清它到底是什么,是一個會說話的墨鏡?一個戴在臉上的相機?還是一個不用手的手機?
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圖源:千問AI眼鏡
歷史反復驗證過一件事。Google不是第一個搜索引擎,iPod不是第一個MP3,淘寶不是第一個電商平臺。它們勝出的原因只有一個:率先完成了品類定義,用最簡單、最清晰的方式告訴消費者“我是誰、解決什么問題”。
2026年6月,扎克伯格發布了299美元的自有品牌Meta眼鏡,他對品類的定義是,AI眼鏡就是眼鏡本身,一切智能都是附加值。扎克伯格覺得,幾年后很難想象大多數眼鏡不是AI眼鏡。
這個定義不一定對,但它至少清晰,它指向的是像買墨鏡一樣買AI眼鏡。
而國內廠商還在各自為戰。記者兜里揣著幾份從WAIC現場拿的宣傳頁,每一張都在講自己的故事:李未可押注長期記憶,想成為你的第二大腦;Rokid力推YodaOS操作系統,搭建一個不讓安卓和iOS插手的新生態;Moonix死磕14.9克的極致輕量,賭你戴上了就摘不下來。
沒有哪條路明顯對了,也沒有哪條路明顯錯了。問題并不在于誰對誰錯,而在于當消費者同時看到不同的宣傳頁時,腦子里只會剩下一個念頭:堅定地買誰。
2026年,全球AI眼鏡出貨量預計突破1600萬臺,Meta一家就吃掉六七成。蘋果預計2027年發布首款AI眼鏡,谷歌的Android XR生態正在成型,三星的Galaxy Glasses蓄勢待發。
大玩家會越來越多,產品會越來越成熟。但無論誰贏,贏的條件不會變:誰能率先回答“AI眼鏡到底是什么”,誰就拿到了定義這個千億賽道的鑰匙。
在那之前,所有的百鏡都只是在黑暗中各自摸索,WAIC聚光燈打得很亮,但真正的那道晨光,還沒有亮起來。
封面來源:《鐵拳教育》
題圖來源:AI生成
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