最近，一個過去被視為小眾奢侈的品類正悄然獲得前所未有的關(guān)注度：AI眼鏡。

百度剛剛發(fā)布的小度AI眼鏡Pro，集AI識物、實(shí)時翻譯和第一視角拍攝于一身；Rokid將原本面向工業(yè)場景的AR眼鏡帶入日常生活，主打輕便記錄與智能交互；小米也在其“人車家全生態(tài)”戰(zhàn)略發(fā)布會上，正式亮出小米AI眼鏡，試圖打通穿戴與家居的邊界。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，已有近70家企業(yè)涌入這一賽道，從互聯(lián)網(wǎng)巨頭到原生XR企業(yè)，動作之密集、布局之廣泛，幾乎復(fù)刻了當(dāng)年智能手表或TWS耳機(jī)爆發(fā)前夜的盛況。

國際數(shù)據(jù)公司（IDC）表示，預(yù)計(jì)2026年全球智能眼鏡市場出貨量將突破2368.7萬臺，其中中國智能眼鏡市場出貨量將突破491.5萬臺。

那么問題來了：在智能手機(jī)已高度普及的今天，為什么科技巨頭們?nèi)栽敢馔度胭Y源押注一個尚未形成明確用戶習(xí)慣的賽道？它究竟是AI落地的新載體，還是需要漫長教育周期的理想型產(chǎn)品？

AI眼鏡并非新物種。早在2012年谷歌Glass就曾試圖掀起一場可穿戴革命，卻因隱私爭議、功能雞肋和高昂價格迅速退潮。此后十余年，行業(yè)陷入漫長的技術(shù)冬眠期：光學(xué)模組成本居高不下，電池續(xù)航難以突破，AI算力無法本地化，眼鏡智能化尚未形成不可替代的使用價值。

但2023年之后，幾個關(guān)鍵變量同時出現(xiàn)：端側(cè)大模型突破、供應(yīng)鏈成熟、手機(jī)市場趨于見頂。

巨頭們急需一個能承載AI能力、又能高頻使用的物理載體。AI眼鏡恰好滿足這些條件。

于是，我們看到百度高調(diào)發(fā)布小度AI眼鏡Pro；Rokid放棄純B端路線，推出支持實(shí)時翻譯和AR導(dǎo)航的眼鏡；小米以生態(tài)協(xié)同為賣點(diǎn)讓眼鏡與手機(jī)、汽車無縫聯(lián)動。

但與往年不同，今年的AI眼鏡研發(fā)戰(zhàn)略更聚焦、更務(wù)實(shí)。廠商們不再追求炫技，而是回歸一個樸素的問題：一副好的AI眼鏡，到底應(yīng)該是什么樣子？

智能的前提是能用、易用，一副好的AI眼鏡首先得是一副戴得住的眼鏡——重量控制在50克以內(nèi)，鼻托貼合亞洲人臉型，續(xù)航至少撐過一天通勤。

其次，它不必?zé)o所不能，但必須在幾個關(guān)鍵場景里足夠可靠，比如出國時看一眼菜單就能聽懂翻譯，開會時自動轉(zhuǎn)寫對話并生成紀(jì)要，或是為視障者識別前方障礙。場景越聚焦，價值就越大。

最后，它在提供語音、識別等基礎(chǔ)功能的同時，交互應(yīng)當(dāng)近乎無感。用戶不需要手勢、凝視或復(fù)雜指令，只需自然地說一句“這是什么？”或看向某個物體，服務(wù)便隨之而來。

換句話說，今天的AI眼鏡正在經(jīng)歷一場深刻的去魅。它不能再單純追求炫技，而是依托端云協(xié)同的大模型能力，在極低交互成本下提供確定性價值。

前有大模型百模大戰(zhàn)，后有AI眼鏡百鏡之爭。

在2025年的AI眼鏡戰(zhàn)場上，沒有兩家公司的打法是完全相同的。這場看似圍繞一副輕巧眼鏡展開的競爭，實(shí)則折射出不同企業(yè)基因、資源稟賦與戰(zhàn)略重心。有人押注大模型的語義理解力，有人倚重硬件生態(tài)的協(xié)同效應(yīng)，也有人選擇深耕垂直場景，以專業(yè)能力撬動大眾市場。競爭早已不是比誰的屏幕更亮、芯片更快，而是看誰能更自然地把AI嵌入人們的真實(shí)生活流。

粗略來看，入局者大致可歸為三股力量：手握大模型的互聯(lián)網(wǎng)公司、坐擁硬件生態(tài)的終端廠商，以及深耕XR多年的原生企業(yè)。它們各自帶著優(yōu)勢入場，也各自背負(fù)著難以回避的短板。

互聯(lián)網(wǎng)大廠如百度、字節(jié)、阿里系，顯然是沖著智能生態(tài)來的。它們并不執(zhí)著于造出一副最輕最薄的眼鏡，而是希望把自研大模型變成用戶離不開的個人助手。百度的小度AI眼鏡背靠文心一言大模型，能聽懂方言、理解模糊指代；阿里夸克AI眼鏡深度整合了高德導(dǎo)航、支付寶“看一看”支付、淘寶實(shí)時比價等阿里系應(yīng)用，通過通義千問大模型與夸克AI技術(shù)構(gòu)建一個“生活服務(wù)+商業(yè)”的閉環(huán)生態(tài)。

這類公司擁有龐大的用戶基礎(chǔ)、成熟的數(shù)字服務(wù)生態(tài)，以及對高頻場景的深刻理解。但由于缺乏硬件工程經(jīng)驗(yàn)，品控、量產(chǎn)、佩戴舒適度等細(xì)節(jié)往往不如硬件廠商。比如，小度AI眼鏡Pro不走“AI+AR”路線，不具備行業(yè)主流的屏幕顯示功能；阿里夸克眼鏡重量達(dá)42g，與小米等以硬件見長的廠商相比，在輕量化設(shè)計(jì)上略遜一籌。

第二類玩家是以小米為代表的硬件生態(tài)型廠商。它們未必在大模型上領(lǐng)先，卻擁有龐大的設(shè)備矩陣、成熟的供應(yīng)鏈和億級用戶基礎(chǔ)。對它們而言，AI眼鏡不是孤立的新品，而是“人車家全生態(tài)”中的一個感知節(jié)點(diǎn)。但這類廠家弱在缺乏核心AI能力，在產(chǎn)品嘗鮮期不能滿足極客群體的專業(yè)需求。比如，小米AI眼鏡首發(fā)一周銷量達(dá)7萬副，看似火爆，卻在抖音平臺退貨率高達(dá)40%。用戶吐槽其拍攝等于盲拍、語音助手易誤喚醒。

第三類則是Rokid、XREAL等消費(fèi)級AR廠商。過去十年，它們在近眼顯示、空間定位和人因交互上持續(xù)投入，積累了深厚的底層技術(shù)。Rokid早年深耕工業(yè)AR，如今正將這些能力反哺消費(fèi)市場；XREAL堅(jiān)持分體式設(shè)計(jì)，專注打造連接手機(jī)后的沉浸觀影體驗(yàn)。但這些XR原生企業(yè)卻也面臨著生態(tài)基礎(chǔ)弱、商業(yè)化難的窘境。

作為獨(dú)立技術(shù)廠商，Rokid、INMO無法像華為、小米一樣建構(gòu)起強(qiáng)大的使用生態(tài)，功能單一、在不同的系統(tǒng)里兼容性不夠。由于缺乏生態(tài)，這類XR原生企業(yè)在整體銷量上目前還難以直接與科技大廠相提并論。

可以看出，不同企業(yè)有著不同的戰(zhàn)略特色，但競爭焦點(diǎn)大同小異：能否在交互自然的同時識別高價值場景。

舉個例子，阿里夸克AI眼鏡能在內(nèi)測階段就吸引用戶，預(yù)售即登頂天貓XR設(shè)備雙11熱賣榜TOP1，原因在于它精準(zhǔn)挖掘了拍照搜題這一場景，語音喚醒比APP拍照上傳更便捷、酷炫的AR提示投影又激活了小孩的學(xué)習(xí)興趣。眨眼就能學(xué)，這一核心賣點(diǎn)直接解鎖了應(yīng)試學(xué)生這一龐大消費(fèi)市場。

國外熱賣的Ray-Ban Meta則是精準(zhǔn)解鎖了時尚社交場景。2024年全球AI眼鏡銷量234萬臺中，Ray-Ban Meta獨(dú)占95.7%。

Ray-Ban Meta的成功證明，在技術(shù)尚未顛覆性領(lǐng)先時，產(chǎn)品首先必須是一副好看的眼鏡。Meta與著名眼鏡品牌雷朋合作，時尚外觀接受度高。同時，它能一鍵將拍攝內(nèi)容分享至Facebook/Instagram等社交平臺，解決了第一視角記錄的便捷性和分享欲，形成了核心剛需。

而無論是Ray-Ban Meta的社交分享，還是夸克眼鏡試圖打造的支付、導(dǎo)航閉環(huán)，成功的產(chǎn)品都試圖在一個或幾個特定場景中提供非其不可的獨(dú)特價值；暫時落后的產(chǎn)品則無一例外是夸大玩具屬性、實(shí)用價值雞肋。

由此可見，AI眼鏡的競爭本質(zhì)上是AI能力如何被封裝進(jìn)現(xiàn)實(shí)生活的競爭。誰能更早識別出高價值場景，并將其轉(zhuǎn)化為無需學(xué)習(xí)的自然交互，誰就可能贏得第一批忠實(shí)用戶。

AI眼鏡的落地之路，遠(yuǎn)比想象中漫長而崎嶇。

過去幾年，它確實(shí)走出了實(shí)驗(yàn)室的封閉回路，也不再只是極客圈里小眾把玩的新奇物件。

隨著技術(shù)升級，它開始頻繁出現(xiàn)在CES、MWC等國際展臺的核心位置，被寫入多家科技巨頭的年度戰(zhàn)略報(bào)告，成為資本市場新的敘事主線。據(jù)IDC最新數(shù)據(jù)，2025年第一季度全球AI眼鏡出貨量148.7萬臺，同比增長82.3%，中國市場增速更是高達(dá)116.1%。

不過，這場大廠AI眼鏡之爭表面看似百花齊放，實(shí)則暗藏隱憂。

多數(shù)已上市的AI眼鏡仍停留在嘗鮮品階段。主流產(chǎn)品的月活躍用戶留存率普遍較低；某主流AI眼鏡產(chǎn)品在開售后一個月便陷入高達(dá)40%–50%的退貨率困境。

消費(fèi)者常常抱怨，價格昂貴但體驗(yàn)割裂，感覺自己又一次被智商稅騙了。

沒有穩(wěn)定的交互范式，就難有繁榮的應(yīng)用生態(tài)。細(xì)說來，整個行業(yè)尚未形成統(tǒng)一的交互語言。有的靠眨眼控制菜單，有的依賴特定喚醒詞，有的必須通過手機(jī)App中轉(zhuǎn)指令，甚至同一品牌不同型號的操作邏輯也大相徑庭。這種體驗(yàn)割裂不僅抬高了用戶學(xué)習(xí)成本，也讓開發(fā)者望而卻步。

種種跡象表明，AI眼鏡仍處于產(chǎn)品驗(yàn)證的關(guān)鍵爬坡期，距離真正的大眾普及尚有不小距離。它需要的不是更多發(fā)布會和PPT演示，而是對人因工程的敬畏、對真實(shí)場景的深耕，以及對“用戶為何愿意每天戴上它”的持續(xù)追問。

這也反映出，技術(shù)可行不等于產(chǎn)品可用，資本熱捧不等于用戶買單。

展望未來，AI眼鏡或?qū)⒔?jīng)歷一輪殘酷的洗牌。