“AI是目標、是目的，不是手段。我們不想做太多市值管理，因為好好做產品是我們的本分。”

作者丨王瑞昊

編輯丨李雨晨

12月3日，理想正式發布其第一代AI眼鏡理想 Livis，售價1999元，國補后價格1699元起。Livis發布后，意味著理想正式進軍可穿戴智能設備賽道。

AI眼鏡的浪潮始于2023年底Ray?Ban與meta聯合推出第一代智能眼鏡，而爆發于中國市場，2025年的市場競爭已達到“百鏡大戰”級別。

數據顯示，2025年上半年全球智能眼鏡出貨量同比增長110%，其中AI眼鏡占據絕對主導地位，中國市場表現尤為搶眼，同比增長107%，位列全球第一。

與大多數消費類智能硬件面臨的問題類似，當前，AI眼鏡市場面臨的主要消費痛點是不可能倒三角：續航、重量、性能（主要指AI交互能力）無法同時兼顧，

從續航時間看，AI眼鏡的平均值為8小時，而理想 Livis的典型續航時間可達18.8小時，待機時間達到78小時。理想 Livis實現長續航能力主要來自240毫安石墨烯電池與理想自研的電源管理系統的協同優化。

理想稱，配合支持無線快充的眼鏡盒，幾乎能實現“永不斷電”。

重量方面，理想 Livis的重量為36克，相較競品的40克以上也“輕上不少”，這一能力主要是因為采用了TR90歐洲進口材料和鈦合金結構件。

理想 Livis搭載了兩塊電池，分別位于兩個鏡腿，配合環抱式結構與7度前傾角以及鏡腿可外翻15度，確保長時間佩戴不夾頭、不滑落，尤其適配亞洲人臉型。

車輛交互是理想AI眼鏡 Livis的特有優勢。據介紹，理想車主戴上眼鏡即可語音控制車窗、滑移門、空調、冰箱等，端到端響應為800毫秒，比拿起手機再進行操作快近10倍。

理想汽車高級副總裁范皓宇表示，Livis已具備類人對話能力。在研發之初，理想就確立了明確目標：讓Livis成為用戶在日常生活與工作中不可或缺的“剛需助手”。

Livis運行自研RTOS實時操作系統，非安卓套殼，保障速度與能效。它支持流式對話、上下文記憶，甚至能生成會議簡報、執行深度研究，視覺問答延時控制在約2秒。

此外，理想 Livis還具備1080P視頻拍攝能力，搭配立體空間音頻聯動，并支持實時錄音，滿足更完整的影像與音頻需求。

理想內部對這款眼鏡的定位是：就像AirPods與iPhone的關系，理想AI眼鏡 Livis要成為理想汽車的最強附件。

今年初，理想汽車正式明確將圍繞AI基座能力，打造理想的生態體系產品。

范皓宇表示，“對車主來說，理想 Livis 是一副出色的駕駛墨鏡；對日常工作和生活中的每個人，它同樣是一副優秀的AI眼鏡。”

理想 Livis的首批目標用戶是理想汽車龐大的近150萬車主，其次是對AI眼鏡抱有嘗鮮興趣的科技愛好者，“服務好這一批用戶后，我們會逐步擴展用戶群，產品能力也會隨之不斷增強，類似于從理想ONE到理想L9。”范皓宇說。

未來，理想將推出搭有顯示功能的第二代AI眼鏡和無需依賴手機、可獨立通訊聯網的終端型AI眼鏡。

理想汽車正式推進AI眼鏡的研發是在去年6月份，但圍繞AI時代要做的布局和思考，早在三年前甚至更早就已經開始。

理想汽車基座模型負責人陳偉表示，理想看待汽車的方式本身就與其他汽車公司有所不同。

兩三年前理想在思考AI時，就在思考一個核心問題：到底是在做汽車的AI化，還是AI的汽車化？這個出發點決定了一切。眼鏡也是同理：到底是做眼鏡的AI化，還是AI的眼鏡化？

陳偉表示，“在理想，我們選擇了AI的眼鏡化、AI的汽車化，這也成為我們后續工作的方向。”

陳偉對雷峰網表示，理想打造AI眼鏡的優勢在于以Agent為出發點，依托大模型能力覆蓋廣泛但參差不齊的特點，持續強化特定場景能力，實現創作、任務執行和陪伴等多功能。

“通過整合汽車、AI眼鏡、手機App乃至PC端的多源上下文信息，理想能夠增強模型在真實場景中的理解與響應能力，將當前主流AI眼鏡普遍僅能達到40–50分的體驗水平，提升至80–90分水準。”陳偉表示。

相關機構預測，2025年全球AI眼鏡出貨量有望達到350萬至510萬副，同比增長130%至158%，被視為行業“爆發元年”；預計到2030年，全球市場規模或突破3000億美元，年復合增長率超過60%。

目前，AI眼鏡的主要痛點包括續航短、機身較重、隱私安全風險以及內容生態匱乏。對于具備軟硬一體開發能力的企業來說，這正是搶占AI眼鏡市場先機的關鍵機會。

理想AI眼鏡 Livis上市前，理想汽車高級副總裁范皓宇和理想汽車基座模型負責人陳偉接受了雷峰網在內的小范圍媒體訪問。

以下為對話內容，雷峰網作了不改變原意的編輯：

01

“AI是目標，不是市值管理工具”

問：之前李想說過人形機器人的研發或者說應用的時間肯定很晚，但現在市場很火。你們是不是依然維持這樣一個判斷——人形機器人的應用需要很長的時間，所以先做一個穿戴機器人是更加合理的商業化突破口？

范皓宇：我簡單回復，首先第一件事情，我們認為，對于空間的理解和交互是很重要的一件事情。人形機器人會是未來的一個重要趨勢。未來三五年，最高效、最高頻的機器是具身機器人：把今天已經用慣、用熟的工具裝上眼睛、大腦和心臟，升級為機器人，這與人類世界的兼容度最高，效率也一步到位。

L4級自動駕駛的車，是跑在路上的汽車機器人；升級后的智能座艙，是會思考的空間智能體；智能進化后的充電站，是自動服務的充電機器人；而AI眼鏡，是戴在頭上的穿戴機器人。

這里面的技術儲備，包括對于感知能力、對于理解能力的儲備，我們一直在做。一會兒你可以問偉叔（陳偉）那個問題，為什么我們要做VLA的基座大模型？VLA基座大模型所支持的不僅僅是VLA司機，它也要支持VLA機器人，以及支持VLA今天對應的穿戴機器人，它是同一個基座來支持不同的終端。

去年我跟偉叔在聊，如果你站在AI角度去看企業，美國會有特斯拉；如果你站在一個制造業企業的角度，它中間是輛車，旁邊會有其他的。

但如果換個角度，它的中間是模型，周圍第二個圈是它的終端，第三個圈是它的用戶。同樣，你會看到meta中間有它的LLM，OpenAI也在努力地推它的終端。

國內也是這樣的，今天我們會認為所有的面向用戶的軟硬一體的終端企業，都希望能夠通過自己完整的基座能力向上支撐起自己AI生態的產品框架，這樣才能形成一個穩定的結構，而不是說我們把AI當作是一個工具、一個賣點去做。

AI是目標、是目的，不是手段。我們不想做太多市值管理，因為好好做產品是我們的本分。

問：當小鵬拿出一臺真實的人形機器人在臺上秀肌肉的時候，曾經號稱2030年要做一家人工智能公司的理想汽車，拿出對打的產品是一款AI眼鏡，你們有沒有想過市場對于理想的預期是怎么樣的？

范皓宇：首先眼鏡絕對不是人工智能戰略的開山之作，也不是和人形機器人對打的產品。

我們現在做的車本身就是面向人工智能最重要的產品。我們今年1月份成立了穿戴機器人。我覺得只能用時間去證明一些事情，一步一步往前走。

現在讓我們把這些東西相關的東西拿出來去秀，可能不是我們會干的事，我們公司到目前為止從來沒有秀過一些不會量產的東西。

我們沒有必要為一個可能5-10年以后的東西占用大家的資源。

理想汽車高級副總裁范皓宇

問：你們覺得你們更適合做AI眼鏡嗎？

范皓宇：我們造車的時候，我們會比造車公司更適合造車嗎？

講一件事情，有個東西叫慣性。

比如，去做互聯網的消費產品做的時間長以后，體系會形成一個慣性，哪怕當我去做AI產品的時候，也會用做消費電子的互聯網產品的慣性去做。現在很少有公司，在AI時代真正做了一個屬于先定義模型場景，再去想用什么樣的硬件去做的這種思維方式。還是先有一個硬件，然后希望讓AI能夠變成賣點。

我覺得這個東西可能真的是做手機同學們的一個“緊箍咒”。但如果在團隊里面有一些人想清楚了、想明白了，那他有很強的驅動力，這是根本。

對于我們來說，我們做穿戴機器人終端，一定要真正站在AI的角度去服務用戶，做好的產品。而不是說今天為了去賣一個量，圈中男性用戶群體做個百分比，我覺得這個時代已經過去了。

我相信未來，AI真的能夠成為一個通用的框架為每一個人提供服務，這個東西還是蠻美好的，能夠給我省出很多空間和時間，享受到真正生活。

做一件事情的時候，一定要有意志力。

就像那天朋友跟我聊天，他問我說，這個情況下你們還要發這款產品嗎？你要做嗎？你確定要發嗎？

我就說，今天的目標是要爬一座山，第二天是要下雨還是刮臺風，還是艷陽高照，不管什么天氣，我都會爬。只是說今天的準備會不一樣，如果明天是暴雨天氣，我一定會穿上我的沖鋒衣甚至帶上雨衣上去，甚至做好三天的糧食儲備；但如果明天是艷陽高照，我運氣好，我可能輕裝就上了，但上山是一定要上的。

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02

理想Livis誕生始末

問：理想是從什么時候開始考慮去做AI眼鏡的，契機是什么？

范皓宇：2017年Transformer出來，后來緊跟著2023年是ChatGPT時刻，在2020年的時候我們就有一份內部的研究，把芯片、操作系統、人工智能的路線圖全部畫出來，在那個時間點(2020-2021年)我們就決定了要自研芯片，也決定了對于我們基座的模型投入，以及對于模型所圍繞的產品投入就要去做。

但是在中間這段時間里面我們做了很多預研項目，家里各種各樣的設備，包括能走的、不能動的，低的、高的、矮的，我們嘗試了很多，我們有一個空間實驗室，里面有很多我們之前的探索產品，我們不會把那些拿出去，你會看到它很酷，但我們不想拿出來。

直到去年年初，那會兒我們看到這個AI眼鏡產品差不多應該ok了，六七月份完成第一個原型，是跟國內某一家企業合作，我們拿它的原型機去把我們的模型灌進去。

當我們把它放進去以后說這個體驗真的很好，那會兒覺得很興奮，后來我們就開始準備立項去推動這個產品的發聲，這是眼鏡的路程。

你可以認為在這個路線上，我們已經準備了很多年。

對于AI的理解分成兩類人，第一類人是不管AI的能力是個小學生還是個大學生，你趕緊過來給我干活兒，但今天AI能力還沒有那么強大的時候，我們要跟AI一起來成長，通過我們的產品讓AI變得更強，如果AI什么都不知道，它干不了什么事情。

第二件事情，我們相信AI，所以說今天我們會圍繞AI真正的呵護它，一點一點把它積累的更厚，不要著急讓它出去賺錢，而是通過我們的產品、服務、用戶、模型之間形成一個閉環，這樣真正的能夠讓產品陪伴在你旁邊。

理想同學在車里面用了很長時間，大家都會覺得真的很好，小孩回家都習慣喊“理想同學”，不愿意喊其他了，這就是它最重要的一部分。

回到生態這一點，“生態”是個特別大的詞。其實我之前在戰略會的時候都在避免談這個詞，因為它特別像大公司的匯報，但真正的生態就是一句最簡單的話“做一個好產品”。

蘋果的生態也都是從一個一個的好產品做起來的。當年蘋果Mac被打得很慘。在2001年初，蘋果先發了iTunes奠定基礎，到了2007年才推出劃時代的iPhone，徹底改寫手機行業。

時間到了2016，蘋果才發了第一代AirPods，但AirPods第一代也沒有那么成功，通過兩三年的努力，AirPods起來了，就這樣蘋果的生態開始不斷地延伸。

對于一家公司來說，要真正圍繞我們想要的目標，腳要踩扎實，每一步要做出好產品，做出真正高可用的、高成熟度的產品，讓用戶覺得可信賴。

問：為什么在你們勾勒的空間智能里面，AI眼鏡是一個必需品呢？為什么在那么多的場景里面，理想唯獨選擇了眼鏡？這個決定是自上而下的決定，還是自下而上的訴求？誰反對、誰贊成？

范皓宇：好問題，我剛才講得很快，很多細節沒展開。

第一點，真正的智能一定會從你接近用戶最近的產品發生，而不是讓用戶新帶一個產品，因為現在讓用戶再帶一個新的東西很難。

所以，我們將一個沒有任何芯片、沒有任何能力、沒有任何操作系統、也沒有感知能力的一個設備，變成了擁有這些能力的設備，前提條件是不讓用戶的體驗下降。不能因為加了這些東西以后，用戶要接受很重、很累，佩戴不舒適。

沒有！

讓用戶在沒有任何損失的情況下會獲得更多的東西，而且價格還非常合理，甚至比以前會更便宜。

第二點，AI設備的特點是要有自主的感知能力，當用戶從兜里掏出一個設備的時候，這個過程已經失去自主的開始。

那天陳震提了一個非常棒的建議，他說能不能提供一個模式叫“10秒循環”，比如說我家小孩要過生日，要過生日的時候，我不知道哪個瞬間ok，但是我會進入這個模式10秒鐘連續一直在拍，拍10秒開始、拍10秒再開始，而且我一旦點到拍攝的時候，它就會把這前10秒再加上后面連在一起放成一段視頻。

所以你可以理解它是主動的過程，而不是被動的，當我掏出來、再去做的時候已經晚了。

我講一個案例，今天我們談話的錄音，可以錄15個小時，一天時間都可以記錄。

如果我有興趣，我可以把我的一天錄制下來，錄制下來以后，AI進行理解和思考，就像在我的旁邊有一個人，這有一個腦子，是我物理的腦子，已經不太好了，40多歲的腦子可能沒有那么靈光了；

旁邊還有一個AI的腦子，它跟我一樣在收集和理解我周圍環境發生的變化和信息，通過記錄我的生活來幫助和協助我。

所以我會覺得在不降低任何體驗去帶來新的產品，在不增加任何負擔和成本又帶來更好能力的情況下，同時能夠讓記錄日常的產品能夠陪伴用戶旁邊，這是真正AI產品應該做的事情。

這個決定既有自下而上，又有自上而下。

我剛才提到去年我們在做原型，其實就是一些同學一起拿了友商朋友的眼鏡開發環境，把我們的能力放進去，一個多月的時間做了原型，這個過程是由下至上的，沒有任何人要求。大家會有一個信念，我們的理想同學真的非常好，我們真的想讓它走出去，讓更多的人都能有軟硬一體的好體驗。

什么叫自上而下呢？后來跟想哥在談這個產品，用嘴去講一個終端產品，說的時候是很乏力的，但是你真正看到這個產品，去年我們實現了一個功能是短時記憶，是偉叔在做的。

有一次我把手機放在會議室桌子上，然后我們在里面聊天，可能過了三五分鐘，我找不到我手機去哪了？我問了他之后，他說手機在后面桌子上放著呢。

這個原型現在還沒有量產，但是原型我們去年做了，當把產品體驗做出來的時候真的很棒，而且你會想象到用戶的笑臉，就是我們理想車主用到這個產品的笑臉，當有笑臉浮現的時候，我們就往前推去它吧、去做一下吧，這個時候想的事情不是市占率、不是銷量。

我們都是車主，我會經常把眼鏡給我家小孩戴，我家小孩出去玩的時候，我說你戴著吧，因為我想聽音樂，他就戴著眼鏡去看《名偵探·柯南》了，他戴著眼鏡還會拍我的照片，這是我們覺得很開心、很好的產品。

而不是說我們經過邏輯分析，分析這個市場里面有多少市占率，其實說白了，這個決策下來之后，這個市場還非常小，還處于很早期，沒想到今年大家都在往前推。

我們要做這件事情不是要趕風口，而是今天我們要做這件事情是用戶真的覺得很好用、很有意思，想象到用戶笑臉會很開心。

所以說既有自下而上，又有自上而下。

問：2020年我們就有這個想法了，2025年我們的產品才出來，中間5年的時間之內，這個項目有暫停過嗎？

范皓宇：其實眼鏡是從去年年初開始的，2020年那會兒我們已經把路線分析完了，也就意味著它的結論只有一個，圍繞AI可能會產生一套新的生態，而這個生態什么樣？

比如有些人會說模型級操作系統，做基模就好了；還是會有人說我去做Agent架構，基于Agent去做一個生態；還有人會說不要管生態的事情，就做一些垂直的場景，比如說會議這些場景，但我們那個時間選擇嘗試做軟硬一體的生態。

其實MindGPT出現，2020年還沒有呢，2020年偉叔還沒來呢，因為有了這個念想，偉叔才被召喚來到了理想，我們在前年才把MindGPT放到車里面去，這是一步一步的去嘗試。

在2020年我們也沒有基模，通過5年時間，通過所有行業的驗證已經證明了這個方向是對的，大家都理解基于AI會產生一個新的生態，只是新的生態會發生在哪里，以及會怎樣產生。

一件事情的初心是很重要，2020年一開始我們嘗試“什么是軟硬一體”的好的方向。

我們做了很多嘗試，這些嘗試都是沉沒成本，就像是你迎風在走，那個迎風的面是你要去承受的，但是這些東西積累下來是我們知道了不做什么，我們不做什么很重要。

等到去年我們開始覺得模型能力也起來了，而且今天我們的集成能力也起來了，包括國內的低功耗芯片，我們自己的RTOS能力也起來的時候，我們會覺得差不多快到了，如果今天都不準備的話，憑空是蹦不出來一個產品的。

問：當時在做這款產品的時候，產品經理們有沒有一個對標對象，AI眼鏡應該做成什么樣？

范皓宇：如果真的要對標來說的話，其實是meta，但是對于meta來說，并不是對標做墨鏡，它在Facebook分享，所以它是豎屏。

但是其實中國墨鏡的使用率并沒有那么高，因為黑色眼睛相比藍色眼睛對于光的敏感度就會不一樣。對于中國的環境應該是這樣的產品形態，應該是今天如何在車里面體驗到最好，如何今天能夠真正讓用戶長期佩戴，這些課題都不是meta的課題。

今天回到性能指標：拍照、錄音、視頻，所有這些性能指標來說，就像之前做理想ONE的時候，我們的對標對象就是iPhone、iPad，對性能指標要求要做到今天行業最優的。

meta后續肯定會做長續航，因為meta在AR1上跑的是它自己的系統，不是安卓，所以說它的性能做的還是非常好的，只是說它現在可能沒有那么強的需求會把續航拉那么高，但我想一定會到的，包括上次發布會里面一部分就是在講如何能夠做到長期佩戴，想象一下，哪怕歐洲人進了屋子還戴個墨鏡也挺怪的。

問：目前對于這款眼鏡的銷量預期大概是多少？定價區間是多少？

范皓宇：對于第一代產品，我們的預期的量沒有那么高。首先在我們的140多萬車主基本盤里做到高轉化。同時我們的產品也是面向所有科技愛好者的，努力破圈到所有熱愛科技和創新的人群。

問：為什么你們的想法是首先服務好理想車主，而不是一上來就破圈？

范皓宇：不存在“先后”的邏輯。我們用心做好一款好產品，理想車主可以買，車主以外的科技愛好者也可以買。所以不存在先服務理想車主，再服務其他用戶的概念。

理想AI眼鏡 Livis不僅獻給理想車主，也是獻給所有熱愛科技和創新的朋友們的誠意之作，它是開車的好墨鏡，工作生活的好眼鏡。

Livis的用戶定義是兩個，一個是所有車主都覺得很舒服、很安心的好產品，同時可能并不是理想車主，就像那會兒買Airpods的人，他可能用的并不是Mac，但是他也會體會到最好的、最流暢的體驗。

問：你們團隊之前不到300人，現在大概擴張到什么規模？多少會基座模型、多少做眼鏡，多少在做空間智能？

范皓宇：這些人都是交叉的。

有一家我們非常尊敬的公司叫谷歌，谷歌最強的一點不管是搜索還是多模，都會回到Gemini大的基座，而不是為了業務場景去做，所以我們的思路也類似。

我有一個很不恰當的例子，這個工程師可能前腳正在解決今天發生在車里邊的對話case，但這個case又會直接影響到眼鏡里邊，他后腳可能會處理眼鏡里邊某個問答有問題，我們很多業務底層的AI算法是共通的，特別是我們用一套理想同學Agent 支撐多端。

我們最大的目標還是基于理想同學、AI和VLA的整個能力去支撐業務，而不是說每個業務把模型給拆散了，否則就像一個外包公司一樣不斷堆人，但堆人不會帶來效率的提升，也不會帶來躍進，只是說我們在低維的卷。

問：這一款眼鏡從立項到現在第一款產品出來，理想投入了多少人力以及投入了多大的研發成本？

范皓宇：我們投入了相當的研發精力和相當多的人力資源去打造。

首先，它不是個草臺班子，這一撥人經歷過每年14次左右的OTA升級，經歷過我們硬件的量產交付，對于ISP調校、質量管控，是按汽車標準來做的。

我舉一個例子，我們做到了100%全檢，每一個批量下來的眼鏡都會在一個很長的臺子上面，每一個下線都要做100%全檢的，不是說做抽檢，這2個小時我們會跑完所有的功能，并且自動化完成，這是全自動的。

我們的投入還是相當給力的。

我們也是個“摳廠”，今天我們也沒有去五星級酒店和三亞開這個會，我們只是在我們公司例行的會堂里面擺了一個桌子，可以看到每一個鏡子，這些都是商城的產品經理抽時間完成了每一個展具和展柜的開發和設計，我們會竭盡所能的體現出我們最強的能力。

問：現在這個團隊，當時招聘時會比較看重哪一類人才？

范皓宇：這個團隊不是招的，這個團隊就是我們現場的人，老人做新事、新人做老事，基本上都是我們的老兵。

問：你的團隊要同時做基座模型、智能座艙、眼鏡和空間智能等其他項目，你們是如何分配研發資源的？

陳偉：我先談一下我們的智能體OS是如何構建的。

我們的思考邏輯是從多端一體化出發的，我們現在給眼鏡提供的各種各樣的Agent能力和對應到的模型能力，基本上復用到了座艙理想同學的能力。

我之前在做基座模型之前，也在做座艙，目前理想同學的后臺是一套完整的Agent服務體系，所以模型能力的升級，基本上可以快速地在多端上去復用，包括未來我們在記憶體系的構建上、智能體快速跨多端的能力上，這些事情都是一起的。

您剛剛講到的大家現在都在座艙上發力，其實我們的眼鏡某種程度上，也是我們車的一個非常強的附件。

除了做好座艙以外，為什么不能有一個終端也在座艙里面同時出現，能夠讓用戶有更好的體驗？這件事情也是為座艙、為車載提供更強的助力的。

第二點，理想的座艙還是非常值得自豪且有自信的，我們在明年也會有新的平臺升級，從算力到模型的能力，再到內部交互體驗的變化，大家如果一直關注理想座艙的話，你會發現今年我們有很多在鋪墊的工作，可能明年是集中爆發的時間。

比如，在生態上的工作，多Agent的操作，包括小同桌的上車，還有一些其他的嘗試。

我們對于算力的布局，以及我們如何把算力極致用好的這件事情上，理想一般都是走在行業最前列的。

我們之前在做座艙里面的軟件用AI研發的時候，我們經常的狀態是大家覺得算力是夠用的，但很快我們做了很多有價值的點以后，資源就開始互相PK了。從我的角度來看，我覺得明年會是一個更大的驚喜。

03

理想要做“AI的眼鏡化，AI的汽車化”

問：從汽車公司的角度來說，你們會有哪些比手機廠商更具優勢的地方？現在AI眼鏡是百鏡大戰的階段，想在這個戰爭當中脫穎而出，大概有多大的資源能力去支撐這個業務前進推進？

范皓宇：這也是個大問題。

首先我不想看競爭和市占率，我在公司里面說我做產品從來不看競品，因為我會覺得它會有一些干擾信號，我會關注的事情是最基本的問題，是否真的被解決了。

去年我們之所以啟動眼鏡這個項目，根本原因是有些最基本的問題沒有解決，包括續航、佩戴舒適性和響應速度，沒有人解決，meta現在的AI使用率不到2%，很低的使用率，它確實很慢。它最近速度快起來了，但佩戴時間又很短，我覺得這些最基本的問題是第一性的。

當把第一性的最基本問題解決以后，自然而然會受到市場的反饋，而這個反饋能夠讓我們有一些收入，支撐我們繼續往下走，而不是靠風投、投資和信念，而是實打實的有一些收益和收入。

我們這款產品的價格也會非常良心，帶眼鏡盒并且帶蔡司鏡片，默認出的一個不是塑料片，是里面帶蔡司的，哪怕你沒有度數，平光的也是蔡司藍光鏡片出來，是款良心產品，價格也非常便宜。

出去以后我們還會獲得比較好的收益，在這個收益之下，我們會繼續投資。

昨天晚上跟那家公司的人聊天，我覺得很感動，他說我們做一個產品，我不要投資，就好好把產品做好，哪怕賺的很少，但是我會養活這個團隊繼續往前不斷地迭代，讓這波人能夠創造出來一個屬于自己的品牌和產品體驗。

我不看百鏡大戰，我覺得這個不重要。

大家會做很多長尾，做很多面向投資人的承諾，它都會走形，會堆一堆非常低頻的東西，反倒讓你覺得整個產品沒有那么優雅。

我覺得我們把重量、續航、響應速度、智能化能力、搜索、Agent、拍照、視頻、聲音，把這些最基本的東西做好，其實已經是很難了，并且已經是第一了。

問：理想做AI眼鏡的優勢是什么？

陳偉：我們看待汽車，本身就和其他汽車公司會有一些不同。

我們在兩三年前在考慮AI這件事情的時候，我們認為到底是在做汽車的AI化，還是AI的汽車化。這個核心的問題起點到底在什么地方，眼鏡也是一樣的，到底是要做眼鏡的AI化，還是做AI的眼鏡化？在理想，我們認為是AI的眼鏡化，AI的汽車化，這是我們后面要做的。

我們從AI眼鏡的角度來說，我們的出發點是站在了大模型已經進入了Agent的發展階段，Agent是什么？

Agent其實就是剛才皓宇講到的，它是能夠自主拆解目標并且能自主行動的一個產品；如果是以Agent作為一個出發點，在這個過程中，模型的能力不是按照一個垂域一個垂域去解決的，大模型的能力覆蓋是非常廣的，當然能力會有參差不齊。

模型上線以后，你發現它好像無所不能，又好像什么也干不了，所以我們要在研發過程中，持續加強場景下的能力，做穿做透。

它可以創作，它也可以做任務，它也可以陪你聊天，它有非常多可以強化的場景。

所以我們在上線模型過程中一直在做的問題是，如何從大量的能力里面篩選并持續優化長板場景。

整個Agent場景很重要的事情是如何怎么解決上下文的東西，上下文的問題來自于什么？來自于更多的傳感器，我們不只能聽，還能看，同時能不能和用戶長時間溝通以后，對用戶有更強的認知。

這個上下文內容來自于我們的車、來自于我們的眼鏡、來自于我們的手機App，甚至理想同學的PC版，可以來自于不同的AI終端。

這個Context會讓我在模型本身能干的60分能力的基礎上做到80分、90分，

我們認為模型的迭代是這個邏輯，而不是今天忽然間發現有一個場景以后，我就去把這個場景解決掉，我覺得未來模型可能什么都能干，但很多眼鏡只能干到40分的水平、50分的水平。

我們希望結合著我們現在構建的一個好產品，結合著理想在從車到眼鏡這一系列的生態，我們能夠把體系構建起來，最終能夠給用戶提供出80分、90分的產品。

理想汽車基座模型負責人陳偉

問：除了剛才講的基座模型之外，車和眼鏡還有什么同源的東西嗎？反過來講，做眼鏡又能為車業務賦能些什么東西？

范皓宇：共用件肯定比較少，因為也不是一個電池，也不是一個殼體。共用的基本上都是我們自己的技術，項目最大化整合了內部軟硬件開發資源。

當遇到嵌入式問題的時候，我們有很多嵌入式的專家，當遇到了ISP調校問題，大家知道在MEGA和L9上面，流媒體后視鏡非常清晰，我們又會找到在做流媒體ISP調校的專家去做。

這里邊有大量的復用，現在在眼鏡里面實現的用流式的語音方案去完成了工具調用和Agent調用框架，我們很快會進到車里面。

車里的語音框架特別難，它的工具調用更復雜，車里面能夠控制的器件會更多，直接切換很難，我們會先在眼鏡里面上，等這個技術方案成熟以后，我們會在車里順切，明年我們會帶來還蠻驚喜的體驗。

04

理想Livis的迭代路徑

問：現在智能眼鏡行業里已經比較普遍的走向了AI和AR結合，你們的下一代產品是有光學顯示的，為什么不直接發下一代產品？

范皓宇：如果要帶光機、光波導，它的重量就上去了。

我們對于帶顯示的定位，它一定是屬于專業的場景和專業人士去使用。我最近聊了一個醫生，他是一個非常有名的皮膚科醫生，他說他非常需要顯示和對應今天很好的camera，但這個很好的camera、顯示和光機、和光波導的東西都是重量，很難做到長久的使用，這是個矛盾。

第二點，顯示的技術來說，今天可以看到除了meta以外，大部分都是單綠，是因為供應鏈并不成熟，meta的全彩也是一鏡難求，因為它的供應鏈是有問題的。

想象一下，如果今天做了一個想要給用戶大規模量產的產品，但是每個月只能供那么幾臺，是很難的。

第三，我不太能接受只做一個單綠放在旁邊，我覺得這是個妥協，我不太能接受這個妥協，它不能只是一個文本或者一個綠圖標，它應該是個豐富的，甚至有預覽框。

明年大概率供應鏈可能會偏向于成熟。我們會看到一些產品比較激進，但是挑戰的是供應鏈的邊界，我們做產品一直是“量大管飽”，我們不希望做一個demo，或者做一個秀，不會讓大家一鏡難求，這是我們不想做的事。

首先這是第一代產品，我們后續還會繼續做不帶顯示的AI眼鏡。我們在這條路線會把集成化做得更好。什么叫集成化？就是它的重量會越來越輕、續航會越來越長，在這個市場，它會帶來很多的供應。

第二步是，之后我們會推出帶顯示的產品，而這個產品也是我們跟蔡司聯合開發的，它能帶來目前最好的光學配鏡效果，細節不能多談，但這是我們和蔡司聯合開發的重量級產品。

第三步是，我們會去做獨立終端，這個設備不用再連手機，到了這個時間點，就是這一代產品真正的爆發時刻。

我們這個部門的名稱不是叫做眼鏡部，而是叫做穿戴機器人。穿戴機器人，相當于會有一個機器人戴在你的身上，它陪伴你一起往前走。

問：理想AI眼鏡，哪個是它的殺手級功能？我相信在產品定義的過程中已經做了很多割舍，接下來想問您預計AI眼鏡的iPhone時刻會在什么時候發生？

范皓宇：以下觀點僅代表我個人，不代表公司。

我覺得那個時刻應該在2027年左右，而且它是一個多端的，AI可以實時響應你的動作，我覺得可能在2027-2028年左右會發生。

而這個時間點基本上我會覺得L4也初見端倪，同一時間點來說，可能對于一些局部的具身以及基于上下文，基于對環境的理解，對話也會有一個躍遷。因為模型能力現在的爬升并沒有那么高、那么快和指數級上升，但是模型更加需要更多的上下文語義和環境，它能做的更好。

大家總會覺得Killer App這件事情，但目前在AI終端里面，App其實不重要。

因為App是我今天有某個App，我打開一個應用干一件事，我要按照一二三四五的步驟點過去，完成一個任務，但是AI是什么？AI是我有一個需求，我需要吃包子，我說完這句話以后，結果就出來了，它中間沒有這些復雜的步驟。

首先我覺得Killer App可能是個偽命題，最重要的是你的基座模型能力和你上面對應的技能Skill是否做的足夠好。

但是今天要有一個好的Skill產生，我覺得今天對于這種產品來說，現在要解決的最基本的需求，就是理想ONE那會兒需要解決的就是沒有里程焦慮，大家上車以后能夠體驗絲滑，也就是最基本的續航、響應速度——真正AI的響應速度和使用時間，我覺得這是最根本的東西，而且最基本的問題。

我剛才聊天的時候說可能AI眼鏡短期不會上掃碼支付這些功能，我覺得它太長尾了，因為現在我有一萬種方式完成這件事情，我不需要再加一個App或者做一個什么樣的功能。

但是回到最根本的事情上，它真正應該完成的事情是我在關鍵的時刻，比如在進行一場Talk的時候，它能夠協助到你、幫助到你，這是最重要的事情。它今天所帶來的體驗是從需求到結果，我只需要一句話就可以完成。

問：理想AI眼鏡的操作系統是單獨開發的，那么，車端、手機端和未來終端設備的操作系統，今天和明天會是什么樣？哪些能力是可以復用的，哪些能力是需要單獨開發的？短期和中長期的圖景是什么樣子？

陳偉：首先我們對于目前在眼鏡端操作系統的認知，我覺得有兩種類型的操作系統。

一種操作系統是剛才皓宇講到的，我們整個Livis OS軟件的操作系統，這個軟件操作系統第一步要解決的是上層AI應用、軟件應用和硬件之間的軟件能力。

它是我們認為的底層的系統基座，這個系統基座解決了通信問題、多傳感器接入的問題以及低延時、功耗等問題。它是個軟件基座，這件事情伴隨著理想的車和我們眼鏡持續的軟件能力替代，它還會持續往下走。

我覺得在這個軟件基座的基礎上，還會存在更上層的一個基座，是更偏向于大模型Agent的操作系統。

未來在上層的Agent OS的能力上將來可能是橫跨多端的能力，我們內部不管是支持車，還是支持眼鏡，還是理想同學的手機APP和PC，其實是一套Agent體系。

這個Agent體系在解決什么問題？以前我們在解決單個大模型、單個理想同學智能體怎么去解決任務，現在我們解決的是多個智能體如何去調度的問題。

在這個過程中，每個智能體就是未來我們在眼鏡上的應用，比如說記事的Agent、和他做問答、做搜索，這些東西本身都是應用。我們要做的是如何在這個Agent OS上去構建一個真正面向多端的Agent協作的能力，這是會持續演進。

比如，單個Agent能力能不能做的非常強，多Agent協作的邏輯和架構如何設計，這個事情是我們核心在做的。最核心的是模型能力，模型能力往外擴就是調用工具和調用記憶的能力，它就變成了Agent能力。

問：你覺得壁壘會被打破嗎？

陳偉：我們在做一個軟硬一體、高度集成的產品，一直在解決如何在硬件上基于我們的本體，在本體的基礎上做出極致的用戶體驗或超出用戶需求的體驗。

軟硬一體的事情本身就具備壁壘，不是一個簡單的軟件能搞定的，為什么理想的眼鏡就能做到800毫秒的延遲，這是端到端軟硬結合在一起，從算法到軟件到硬件的極致體驗。因為我們懂用戶，我們也懂用戶的需求，懂我們自己的產品，懂我們整個架構，所以才能把這件事情搞定。

問：如果銷量大，理想有計劃自建產線嗎？

范皓宇：自建產線這件事情，關鍵取決于想要達成怎樣的目標，我還是回到這句話，第一代甚至第二代一定是聯合。

在我們車里面，我們的車機和車機屏幕也是代工，并不是要把每一個零部件全部都自己來做，就像臺積電，它的代工水平非常高、效率非常高，我們是要去用的。

對于一些核心的系統，比如在2800芯片上開發RTOS，恒玄跟我們說，能不能把RTOS也給我們開出來，因為他們后面的很多伙伴也想用到這個系統。這個RTOS是不可能讓別人用到的，因為這是我們的核心技術。

說到生產本身，我們要尊重生產，對于眼鏡這樣一個精密度要求很高的產品，我們自己重新建一套工廠，我覺得還不太現實。

我們的生產供應商是歌爾，眼鏡的工藝要求非常高，包括貼合、曲率控制、裝配控制，零部件非常精密。只有歌爾這樣頂級的供應商才能做到，我們自己招這樣高素質的工人非常難。

本文作者長期關注理想汽車，歡迎對理想汽車感興趣的讀者添加作者微信928279458交流。

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