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智能眼鏡能否引爆移動終端革命?

2025年7月15日 08:32  澎湃新聞  

2007年6月29日,初代iPhone在美國正式發售,從此揭開“掌上革命”的大幕。智能手機作為終端之王,幾乎主宰了整個移動互聯網時代。

彈指18年,人類已站在人工智能時代的路口,下一個比肩智能手機的移動終端會是什么?

毫無疑問,將是智能眼鏡。

智能眼鏡在傳統眼鏡的結構上,融合了人工智能、傳感器、顯示等技術,通過內置芯片、攝像頭、麥克風等硬件,實現拍照錄像、語音交互、信息提醒、AR顯示、導航翻譯等智能應用,還可以跟智能手機、智能汽車等其他終端聯動,兼顧了舒適性與功能性,成為人工智能技術的理想載體。

IDC預測,2025年全球智能眼鏡市場出貨量將超過1200萬臺。規模雖不及智能手機的百分之一,卻擁有無比巨大的增長空間。

一、從十數年磨一劍,到一觸即發的“百鏡大戰”

最早為大眾熟知的智能眼鏡產品,當屬2012年發布的GoogleGlass。它搭載Android系統,支持語音拍照、導航、實時信息顯示等功能,但高昂的售價嚴重影響了市場普及。

2015年,微軟面向企業級市場發布的HoloLens1是首款獨立MR設備,支持3D建模和手勢交互,能用于波音的飛機組裝指導,后續還升級了波導光學技術和眼球追蹤版本。

2019年,Meta的前身Facebook推出Quest2,以299美元的高性價比推動了VR普及,后續的QuestPro又引入彩色透視功能,嘗試AR/VR融合。

2023年,Meta與雷朋合作推出Ray-BanMeta,主打拍照、語音助手和輕量級AR,全球銷量突破百萬副,成為消費級爆款。Ray-BanMeta大獲成功,為市場快速發展鋪平了道路,也為后來者樹立了標桿。近期,Meta又與知名運動眼鏡品牌Oakley達成合作,推出運動版智能眼鏡“OakleyMetaHSTN”,為用戶帶來運動場景下的智能穿戴體驗。

當地時間2025年7月11日,意大利羅馬,一家雷朋眼鏡店內展示的雷朋Meta智能眼鏡。視覺中國 圖

在VisionPro身上折戟的蘋果,宣布放棄把攝像頭裝進AppleWatch的計劃,轉而準備在2026年推出首款智能眼鏡,正面與Meta展開競爭。

谷歌也是有樣學樣,宣布與知名眼鏡品牌WarbyParker合作推出基于AndroidXR技術的智能眼鏡,并同時與三星、GentleMonster和Xreal等,共同研發集成GeminiAI和AR功能的智能眼鏡產品。

OpenAI也布局其中,申請了涉及AR/VR頭顯和智能眼鏡的新商標,有意在硬件終端發力。

與國外市場不同,國內市場雖然競爭激烈,但消費者對智能眼鏡的認知度還不強,長期處于不溫不火的狀態,亟需一款像Ray-BanMeta一樣的消費級爆款產品,來點燃市場熱度。而局面可能很快會打破。

小米最近發布的XiaomiAIGlasses,被定義為“面向下一代的個人智能設備”,旨在替代手機的高頻交互地位,融入人車家全生態。憑借小米強大的供應鏈整合能力,以及日漸完善的人車家智能生態布局,有望推動智能眼鏡從“極客玩具”走進“千家萬戶”,引領帶動國內市場的爆發。

2025年6月27日,浙江杭州,顧客在小米杭州門店體驗小米AI眼鏡。 視覺中國 圖

在此之前,國內已有眾多廠商試水智能眼鏡,既有華為、百度、聯想這樣的大廠,也有被稱為“AR五小龍”的Rokid、XREAL、雷鳥創新、星紀魅族、影目科技等創新公司,推出的產品都各具特點。隨著各大廠商陸續進場,2025下半年,很可能迎來智能眼鏡的“百鏡大戰”。

二、我們為什么需要智能眼鏡

智能眼鏡可以說是為人工智能時代而生的終端形態。其價值不僅在于“替代手機部分功能”,更在于通過“穿戴即智能”的形態,從“衣食住行康育娛”等數字生活全場景中創造“零負擔”的交互體驗。隨著AR技術、AI算力與續航能力的升級,智能眼鏡可能成為繼手機之后,連接虛擬與現實的新一代移動終端。凱文・凱利在他的新作《2049:未來10000天的可能》開篇就對這一前景作出了預測。

本質上,人們對智能眼鏡的需要,是對終端產品“好用”與“管用”的需求升級,可以濃縮為以下核心邏輯:

效率革命:解放人類雙手

智能眼鏡有效打破了對傳統設備的依賴。我們在步行、駕駛、運動、家務等雙手被占用的場景中,可以通過語音指令直接進行操作,避免了頻繁掏取手機的煩瑣。眼球追蹤功能可以精準捕捉用戶視線焦點,一個眼神它就秒懂。手勢識別可以實現手勢追蹤,支持滑動、抓取等自然交互,比如在駕駛過程中通過簡潔的手勢切換導航視角。通過智能眼鏡,眼、口、手、腦,真正實現了“四位一體”高效協同,極大減輕了雙手的操作負擔。

信息獲取也將變得無縫高效,無需解鎖手機,就能通過眼鏡屏幕接收短信、日程提醒、導航箭頭等關鍵信息,比如,AR導航可將路線疊加在現實路面,比點開手機更加安全高效。

場景革命:拓展生活與工作邊界

通過智能眼鏡,AR將進一步釋放實用價值,既可以將虛擬屏幕投射到現實場景,實現多任務分屏處理、3D模型查看,開辟智能辦公新模式;也可以通過AR疊加路線指引、景點信息,提供更加直觀的文旅導覽;如果你正在進行健康管理,智能眼鏡會自動標記餐桌上的食物屬性,并提醒你應該吃什么、可以吃多少。

在制造業領域,AR與工業大模型的結合,將極大提升工業生產、運行維護各環節的工作效率,比如,工程師用智能眼鏡掃描故障設備,大模型將直接給出設備維修的可視化操作指引。

智能眼鏡第一人稱的拍攝視角,對于旅拍、運動攝影和vlog創作也更加友好,既能替代笨重的攝影設備,也能緩解拍攝者的“社恐”焦慮。

智能眼鏡還將成為殘障人士的福音,幫助視障人士識別障礙物、讀取文字和圖片信息,實現聽覺導航和視覺輔助;通過實時語音轉文字、環境音可視化、多模態交互等技術,幫助聽障人士識別語音和聲音提示,實現“看字-打字-發聲”無障礙交流,從而有效化解數字鴻溝。

交互革命:重構社交娛樂體驗

集成骨傳導音頻技術與虛擬巨幕投射的智能眼鏡,可以在通勤時替代平板觀影,使地鐵秒變“虛擬影院”。從“屏幕隔離”到“虛實共生”,游戲和影音玩法將更加豐富,邊界將無限擴展,用戶甚至可通過智能眼鏡“參演”互動影視。

在虛實融合的社交場景下,智能眼鏡可以通過人臉識別自動展示對方社交資料,線下聊天時同步獲取背景信息,降低社交門檻。遠程互動時,第一人稱的拍攝視角還能自帶“共享視野”功能,實現“天涯若比鄰”的奇妙體驗。

穿戴革命:從“工具”到“器官級”設備

智能眼鏡從“科技工具”到“潮流配飾”的轉變,不僅需要時尚品牌的聯名加持,更需要滿足用戶審美需求的輕量化和設計感。隨著集成度提升和重量控制,智能眼鏡將會像傳統眼鏡一樣,更加接近“無感佩戴”。

然而,要完成從“工具”到“器官級”設備的進階,還是有很長的技術天梯要爬。雖然部分產品已經具備屈光矯正、心率和疲勞度監測等基礎功能,但智能眼鏡的進化趨勢可能是“AR+AI+生物傳感”的融合終端,它的發展不僅取決于終端技術本身,還需要考慮腦機接口技術的發展。當前,Meta等企業已啟動腦機接口與智能眼鏡的融合研發,若未來腦機接口技術普及,智能眼鏡或許會成為負責顯示與交互的重要外設,進化成人類的“器官級”設備。

三、誰在支撐智能眼鏡的流暢運行

終端越精巧,往往支撐其運行的基礎體系越龐大。智能眼鏡能夠流暢運行,本質上是大模型+大算力+大上行共同作用的結果。

大模型:更好的模型、更強的能力、更好的體驗

智能眼鏡核心能力的進化,高度依賴多模態大模型的場景化適配。例如:Ray-BanMeta搭載Llama3多模態模型,可識別超過1000類物體,環境感知準確率達到92%。雷鳥V3接入阿里云通義大模型后,AI識別準確率高達98%,能夠支持調酒指導、錄音總結等復雜任務。RokidGlasses采用“基礎模型+視覺模型+搜索模型”的多模型協同架構,端側意圖識別僅需2毫秒,顯著提升多任務處理效率。小米的自研大模型也已深度集成到智能眼鏡中,提供實時翻譯、智能問答、內容生成等功能。

但是,受限于眼鏡體積和功耗,還需要綜合運用大模型壓縮技術、端側邊緣計算、云端算力補充,來構建端云混合架構,以平衡性能與體驗。

大算力:端云協同的動態算力網絡

多模態大模型的實時交互,比如3D場景理解、多語言翻譯,對算力提出了更高要求,倒逼端側芯片升級、云端算力擴容,以及算力智能調度。

端側上,不僅有芯片性能的突破,智能眼鏡硬件架構正在經歷從單核到異構計算的跨越式升級,通過動態分配算力至視覺處理、傳感器融合等任務,確保多線程并行效率。

在云端,需要大規模算力集群的支撐,來解決端側算力瓶頸。語音喚醒等時延敏感型任務在端側處理,實時3D渲染等計算密集型任務則通過5G/6G網絡分流至云端。

算力智能調度,能夠基于設備狀態(如電量、溫度)和網絡質量(如帶寬、延遲),自動調整算力分配,并能實現跨設備算力共享,調用手機或車載算力為智能眼鏡處理復雜任務提供支持。

大上行:從數據管道到智能橋梁

智能眼鏡的AI助手、實時翻譯、模型渲染、圖像識別等功能,需要將大量語音、視頻數據上傳至云端處理,對上行鏈路的帶寬、時延、穩定性提出了更高要求。

而傳統的通信網絡,上行速率遠小于下行速率。“上行短板”已成為智能眼鏡數據傳輸的關鍵制約。

大上行,意味著通信網絡要有更高的上行速率。隨著5G-A的商用,移動通信將實現“下行萬兆,上行千兆”。大上行,將有力支撐人工智能時代包括智能眼鏡在內的大規模數據傳輸需求。而6G理論上行速率將達到10Gbps,能夠支持4K/8K視頻實時上傳,實現真正無感的通信體驗。

摘下眼鏡,想起劉慈欣的科幻短篇《帶上她的眼睛》,科技能否成為承載人類情感的容器,讓每一朵野花都有名字?而你的下一副眼鏡何必只是眼鏡?

(作者陶鶴山為數字經濟工作者,從事數字化領域政策規劃)

編 輯:路金娣
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