瀝金

如果你最近在各大一線城市的街邊、地鐵口走上一圈，你大概率已經注意到智能眼鏡的廣告正在以鋪天蓋地的姿態在各個廣告牌密集出現。

與此同時，平臺上在近幾年陸續冒出一批新的智能眼鏡公司，融資消息不斷；夸克、小米等互聯網巨頭接連入局智能眼鏡賽道，發布會聲勢浩大。

消費電子領域的投資人們，也開始頻繁探討智能手機之后的下一代入口。

某種關于未來科技的共同想象正在今年凝聚。

然而，投資人與消費者的困惑也隨之而來：這些被宣傳為智能AI賦能的產品，到底智能在哪里？這些產品的科技突破是否能支撐起一個全新的硬件時代？

又或者說，這又只是一輪被包裝過度，技術水平無法滿足現實的偽風口？

在一個新吹起的風向面前，在定義尚未達成共識，新玩家輪番登場，規則尚未形成的市場中，敘事往往比事實更加誘人。

但事實比敘事帶著更強的力量，因此，這篇文章希望探討三個關鍵問題：

1.為什么智能眼鏡會在2025年成為熱點？

2.在風起云涌的當下，如何判斷什么是真正的智能眼鏡？

3.通往下一代計算入口的突破點在哪里？

AI入口焦慮該押注何種形態

智能眼鏡的走紅，來自三個深層邏輯的匯合：AI的入口焦慮、空間計算概念的擴散、以及資本對下一個手機形態的押注。

由于以ChatGPT為代表的生成式AI在2023年到2025年的高速發展，已經催生出一種新的用戶需求：

我希望隨時隨地調用AI，但不想每次都掏出手機。

手機的交互建立在用戶必須先發起動作的前提下：打開應用、輸入內容、點按按鈕。而AI正在從被動響應轉向主動判斷，也就是依據環境、情境和用戶行為提前判斷需求并自動完成任務。

在這樣的技術預測背景下，我們需要一種比手機更貼近感知、更不打斷生活的設備形態。

貼近視野、可以持續佩戴、解放雙手、并能與現實世界同步感知的眼鏡，自然而然成為了承載下一代人機交互的最優入口。

另一端，Vision Pro、Pico、Quest已經展示了空間計算的潛力：計算不必局限在一小塊手機屏幕里，而能與真實世界融合交互。

盡管這些設備目前看來形態笨重，續航有限，無法日常佩戴。但他們像是下一個世代的原型機，讓整個行業燃起一種樂觀的信心：

如果Vision Pro能夠做到這么沉浸、如果Pico已經能做基本的空間理解，那么把這些能力濃縮到眼鏡形態，是不是早晚的事？

再看消費電子的發展規律。自手機成為主流設備以來，在過去的十年中，所有的行業玩家都在尋找下一個入口。

但智能手表、耳機、折疊屏等應用，都只是在手機生態內循環，沒有獨立入口價值。

直到生成式AI出現，焦慮被放大：如果AI是未來最重要的技術能力，那么誰能做最合適的載體？

是手機嗎？還是一種新的設備形態？

資本因此非常樂于押注智能眼鏡品類，因為它具備一下幾個特征：一個明確但未被占領的品類；與AI敘事天然匹配；想象空間接近iPhone誕生前的智能手機。

于是在當下我們看到的所有現象：廣告、融資、創業潮，并不是因為智能眼鏡的想象已經兌現，而是整個行業正在爭奪對未來入口的敘事權。

當下智能眼鏡身處三無時代

2025年的智能眼鏡市場，其混亂之處在于對品類定義的缺席。

在一個成熟的消費電子品類中，沒有人會把計算器當作BB機，沒有人會把小靈通認成智能手機。

但智能眼鏡卻處在一個極度尷尬的階段：

目前市場上任何帶鏡片、能亮屏、能連藍牙的設備，都給自己的產品標榜了AI與智能眼鏡的標簽。

這種混亂無關行業道德或標準，而是一種行業處于早期階段的典型特征：沒有標準、沒有邊界、沒有錨點。

本章嘗試建立一套不依賴品牌和價位，而是以核心能力與技術架構為基礎的智能眼鏡分類體系，以便我們更準確地理解這個早期混亂的市場。

目前市面上充斥最多的其實是第一類的顯示型眼鏡，這也是營銷力度最大，單品數量最多的類型。

它們的本質是放在鏡片上的投影儀，主要功能是看視頻和看通知。它們并不具備計算和空間理解能力。所謂的AI功能也只是依托于手機里的大模型算力。

營銷場景通常是：地鐵里看劇、同一空間兩人看不同內容。

這類產品之所以大量涌現，是因為技術成熟、門檻低、可快速商業化，代工廠換個設計便又是一個全新的品牌。

但問題也因此產生：借著AI智能眼鏡的風口，這些更好玩的顯示器卻被包裝成了智能眼鏡。當廣告中反復出現AI輔助下一代計算智能交互時，消費者很難理解這其實與真正的智能并無關聯。

這一類產品是當前市場混亂的源頭之一。

第二類產品是可互動眼鏡，它們有一些智能的影子，但還不足以踏入智能的門檻。

這一類眼鏡相比于單純的顯示型，能力上更進一步：有基礎的語音助手、能運行云端AI、有手勢或頭控操作、可以做基礎的拍攝與導航。

但它們存在著兩個缺陷：沒有本地算力或算力有限，導致延遲高、不穩定；不理解世界，本質上仍是被動等待指令的語音助手。

第三類，則是行業與投資者盼望的，所謂真正意義上的智能AI眼鏡。

雖然行業尚無統一標準，但從Apple、meta、Google、Microsoft、Qualcomm的技術白皮書與主流AR/XR論文中可以看出：任何要被稱為AI智能眼鏡的設備，都必須同時具備五項基礎能力:

1.本地計算能力(LocalCompute/On-DeviceML)

2.空間理解能力（SLAM/Depth/SceneUnderstanding）

3.實時交互（Low-LatencyInteraction）

4.強續航與輕重量（Ergonomics/PowerEfficiency）

5.可隨時調用的AI能力（Vision+LLM+Multimodal）

用自然語言來說，智能AI眼鏡必須是一款能夠看見世界、理解世界、并隨時與你共用一個現實環境的AI。

在今天，只有Vision Pro、Pico、Quest等XR設備接近這種能力。但它們仍然只處于通往未來過程中的試驗產品，而遠非日常可佩戴的產品。

按這套標準看，現在市面上其實還沒有一款真正意義上的AI智能眼鏡。整個產業還停留在從原型機往輕量化探索的階段。

綜上所述，導致行業混亂的根本原因有三。

首先是誘人的敘事。無論是解放雙手隨身AI還是下一代入口。這些概念的未來感太強，足以讓廠商迫不及待地貼上對應的標簽。

其次是消費者缺乏對照物。對于智能手機而言，消費者知道什么是成熟產品。但智能眼鏡這一品類，由于缺乏標桿產品，容易被營銷引導。

最后，雖然技術尚未成熟，但市場已經迫切需要故事。資本、廠商、創業者都在爭奪后智能手機時代的先發位置。在這樣的熱度之下，不少公司會選擇用營銷來湊技術，用云端來補算力，用高端的顯示屏包裝智能。

作為結果，同樣自稱為智能AI眼鏡的產品，本質能力就如小靈通之于智能手機，完全是兩個時代的產品。

未見未來難下決心Buy

在回答了智能AI眼鏡市場為什么熱、又為什么亂的現狀后，這一部分我們將聚焦于未來：我們距離智能AI眼鏡有多遠？

要理解未來，則必須從兩個層面切入：硬件限制與軟件瓶頸。它們同時限制了理想產品的誕生。

AI眼鏡首先需要具備兩項基礎能力：能夠準確理解周圍環境，以及在用戶的動作與視線變化出現時保持同步。

要做到這兩點，設備必須同時具備多攝像頭、深度傳感器、可持續的算力、電池和散熱。這些都意味著體積與能量的消耗。

難點在于：眼鏡的形態限制了體積，而算力與電池又受物理規律約束。你無法在幾十克的鏡框里塞進手機級算力，也無法讓微型電池支撐持續的AI推理，更不能讓發熱的芯片貼在臉上。

因此，真正的AI眼鏡必須像手機一樣強大，卻又要像眼鏡一樣輕便這在今天仍無法兼得。

這也是為什么Vision Pro必須厚重、Pico仍是頭顯，而所有輕便眼鏡都無法提供真正的AI體驗。

如果說硬件限制了上限，那么軟件決定了體驗是否能成立。哪怕是今天最先進的XR設備，在軟件層面仍面臨同一個核心難題：它們對世界的理解速度永遠比人類慢上一些。

當用戶快速轉頭、移動或與環境互動時，設備需要重新識別空間、定位自身、判斷物體關系。它依賴的SLAM技術是一種看到之后再處理的機制，也就是說，設備永遠在處理已經發生的畫面。這種滯后會帶來輕微漂移、定位丟失以及動作不連貫等體驗缺陷。

要跨過這一代技術的邊界，軟件不僅要識別環境，還要理解環境；不僅要理解環境，還要預測接下來會發生什么。

今天的智能眼鏡仍然只能被動跟隨用戶的動作，它看到什么就處理什么，始終落后半拍。而未來的智能眼鏡必須能夠提前理解環境、提前推斷用戶的下一步動作，讓整個體驗像真正的感官延伸，而不是機械式的響應。

從被動反應到主動預測，是AI在可穿戴設備上最關鍵的能力轉折。只有跨過這一點，智能眼鏡才算真正進入下一代形態。而以目前的技術水平來看，還沒有任何一家廠商做到這一點。

也正因為硬件和軟件的雙重限制至今尚未突破，整個行業被迫站在了一個分岔路口。當技術尚未成熟成為行業共識時，接下來要走哪條路，就不再是純粹的工程問題，而變成一個戰略選擇。

我們今天看到的智能眼鏡市場實際上正在走向三條不同的方向：

從完整能力開始、再向輕量壓縮的原型機路線；從可佩戴形態出發、逐步疊加智能的演化路線；以及快速整合現成技術、滿足特定場景的機會型路線。它們通向的未來并不相同。

原型機路線的核心邏輯是先構建未來入口可能需要的全套能力：高算力、多模態傳感器、空間理解、場景重建、實時交互。這類設備并不試圖在初期階段滿足日常佩戴的要求，而是優先驗證下一代計算入口的完整形態。

只有在能力版圖建立之后，技術才有可能通過迭代被壓縮到眼鏡形態。其挑戰顯而易見笨重、昂貴、續航有限，但它卻承擔著定義未來邊界的任務。這是一條從復雜走向輕量的路線，先證明未來，再向現實逼近。

演化路線則有所不同。它們不是從完整能力切入，而是從可佩戴的眼鏡形態本身出發，圍繞現實可落地的能力做小步快跑式迭代：拍攝、直播、語音助手、實時分享、云端推理、輕量級空間理解每一代都在真實使用場景中擴展能力，讓產品在輕便性與智能性之間尋找一個穩定的演化路徑。

這條路線的優勢是與用戶生活距離近、迭代速度快，能在可佩戴形態中逐步累積智能能力；但它的上限取決于硬件壓縮程度與本地算力何時能真正落地。它更像是從眼鏡走向智能設備的路徑，而不是從電腦壓縮成眼鏡。

機會型路線是目前數量最多，商業化速度最快的路線。它們利用成熟顯示技術與可控成本，將顯示能力、光學方案與基礎交互整合進眼鏡形態，主攻內容消費、私密觀看或單一場景化需求。

這類設備往往擁有優秀的畫面效果、輕巧結構與明確的使用場景，但智能更多體現在改善既有體驗而非理解世界。它的意義在于快速教育市場、降低品類門檻，并通過功能產品推動眼鏡形態的普及。

盡管它距離真正意義上的智能仍有距離，但它在行業早期階段承擔著不可忽視的作用。

三條路線的出發點、難度曲線與時間尺度都不同：原型機路線解決的是未來的可能性；演化路線解決的是今天的可佩戴性；機會型路線解決的是用戶的當下需求，也承擔著在早期階段驗證市場、快速回籠現金流、讓資本預期得以循環的任務。

在一個尚未成型的行業中，這三種路徑并非彼此排斥，而是共同構成了智能眼鏡的早期生態底色：原型機路線拉高技術天花板；演化路線推動真實使用場景的增長；機會型路線用相對可控的產品形態，為整個行業提供持續運行所需要的商業動能。

未來的完整體智能AI眼鏡，或許不會完全來自某一條單一路徑，而更可能是這些路線在技術成熟與市場結構穩定后的某個時刻匯合后的產物。

瀝金點評

智能AI眼鏡的風口是真實的，但產品還在路上。

2025年的智能眼鏡熱潮并不是虛幻的，它背后有非常扎實的時代趨勢支撐：AI迫切需要新的交互入口，空間計算必須找到真正能落地的硬件形態，而智能手機作為終極隨身設備的生命周期正在走入后周期。

然而，這些趨勢并不意味著當下的產品已經抵達終點。現實恰好相反：如今市場上大量可見的智能眼鏡，其實屬于行業早期的探索作品。它們承擔的是教育市場、驗證需求的功能。

距離理想的智能形態還有一段漫長的技術演進過程：包括硬件向可佩戴尺度的壓縮、環境理解模型的穩定性、以及不同技術路線在后期的能力收斂。

真正的入口尚未出現，而現在的一切只是序章。