本文为节选内容
如需更多报告，联系客服购买
可购买单份报告或打包（300元，300多份人工智能报告，覆盖具身智能、工业机器人、人形机器人、“人工智能+”）
智能眼镜作为XR技术的重要衍生品类，在AI大模型技术快速发展的推动下正迎来爆发式增长
2023年9月，Meta与雷朋合作推出了AI智能眼镜Ray-Ban Meta，累计出货量已经突破200万台，掀起了智能眼镜市场的新热潮。随着Ray-Ban Meta的成功，AI智能硬件的热潮与一体式AR眼镜在技术上的突破共同推动了智能眼镜品类的发展。2024年下半年起，国内智能眼镜市场迅速起量，各品牌纷纷加入AI眼镜赛道。2025年AI中国AI眼镜市场爆发增长，艾瑞推测预计到2028年AI眼镜的全球出货量规模将触达两千万量级。
AI眼镜全景软硬件架构拆解分析
从硬件看，AI眼镜涵盖了处理器及芯片、光学模块、结构件、传感器、代工以及电池、声学、连接等多类型组件；而在软件方面，则从底层操作系统到中间件、再到人工智能层及通信层、应用层，构建出一个多层次的软件生态体系。AI眼镜不仅在硬件上品类丰富、组件繁多，同时在软件架构上层层递进，为实现智能化、人性化的交互体验提供了坚实的基础。
SoC芯片，移动智能设备的核心硬件
与PC端使用的CPU芯片不同，AI眼镜等移动端智能硬件使用的是SoC芯片。其原因在于SoC在一颗芯片内整合了CPU、GPU、NPU、ISP及无线连接等多种功能模块，使AI眼镜在小型化、低功耗的前提下获得视觉处理和AI推理能力，从而实现流畅的交互体验与更长的续航。目前AI眼镜产品使用的SoC芯片供给厂商，主要包括以高通为代的国际厂商，以及以紫光展锐、恒玄科技为代表的国内厂商。
四类基于SoC芯片的AI眼镜方案
当前AI眼镜的四种芯片方案及各自定位：从仅支持基础音频交互的蓝牙音频SoC方案，到在此基础上增加外部ISP实现初级拍摄功能的方案，再到内建NPU/GPU等可本地运行AR与AI任务的专用SoC方案，最后是通过将高性能SoC与低功耗SoC相结合，在性能与续航间取得平衡的双SoC方案，四种方案分别用以满足不同功能定位与应用场景的AI眼镜需求。
Micro OLED为目前XR领域主流屏幕方案，已有Micro LED方案落地
显示AI眼镜所需显示方案基本与AR显示方案一致，核心都在于同时显示虚拟和真实世界。目前常用的屏幕方案包括LCoS、Micro OLED和Micro LED，三种方案各具优劣势。LCoS和Micro OLED均已实现规模量产，但鉴于后者的综合性能更佳，目前已成为AR显示屏幕的主流方案，2022年-2024年发布的AR眼镜产品中约60%选择了Micro OLED屏幕。Micro LED在性能上更优于前两者，但受制于技术和成本，尚未实现大规模量产。
各类几何光学与光波导方案皆有落地，后者潜力更大
从四类主流光学方案来看，Birdbath方案虽然具有体积大、光损严重的问题，但在短期内Birdbath依旧是均衡成本和显示效果的快速落地方案。然而长期来看，随受制于制作工艺等原因，但光波导方案在显示效果、厚度、美观度和量产前景等方面更加具备发展潜力，目前表面浮雕光栅波导已经形成完整产业链。2022年-2024年发布的AR眼镜产品中约35%选择了Birdbath方案，约37%的产品选择了光波导方案。
国产大模型发展迅猛，部分能力赶超海外大模型
近年来，国产大模型发展势头迅猛，技术创新不断涌现，落地速度显著加快。随着国内科研机构和企业在人工智能领域的持续投入与突破，国内大模型在性能、规模和应用场景上与国际领先水平的差距进一步缩小。这一趋势不仅提升了国产AI技术的国际竞争力，也为本土产业链的发展提供了坚实的技术支撑。特别是在AI眼镜领域，国产大模型的进步带来了更强大的语音识别、图像处理和自然语言理解能力，使得AI眼镜在用户交互、环境感知和个性化服务等方面表现得更加出色。
多模态大模型于AI眼镜中的应用
AI眼镜通过集成多模态大模型，实现对文本、语音、图像等内容的高效处理。首先，麦克风和摄像头分别捕捉用户的语音输入和环境图像，经过音频和图像的预处理后，数据被传输到多模态AI模型中进行融合与分析。该AI模型能够理解语音指令、识别环境中的物体和场景，并生成相应的反馈内容。处理后的信息通过AR显示模组叠加在用户的视野中，也可通过音频模块提供语音反馈。
多方入局，2024年下半年相关新品密集推出
随着Ray-Ban Meta的成功推出，2024年下半年国内AI眼镜新品大量涌现，此次新品的推出主要由四类参与者推动：专注于AI眼镜的企业、XR技术的企业、互联网巨头以及移动设备制造商。AI眼镜企业专注于AI眼镜的研发与升级；XR企业在虚拟现实和增强现实领域具备深厚积累；互联网巨头依托强大的数据处理能力和先进的AI算法；移动设备制造商则利用其在硬件制造和产品生态系统方面的优势。随着新品的密集发布，市场竞争进一步加剧，但也加速了AI眼镜产品的迭代与创新。
XR企业：拥有专业技术积累与经验，与传统眼镜企业合作为主流趋势
XR企业作为AI眼镜入局者之一，其优势在于深厚的技术积累，尤其是在显示方案方面。基于早期B端的实践积累，XR公司在AI眼镜的技术应用方面具备领先优势。同时，随着国产电子元器件产能提高，产品成本进一步下降，因此在价格端可以达到消费者预期。目前XR企业大多采取与传统眼睛企业合作形式来打开市场，例如雷鸟创新与博士眼镜成立合资公司、蜂巢科技与宝岛眼镜达成战略合作，双方的合作可以促进XR公司提高生产效率、扩大销售渠道以及补足能力短板。
移动硬件制造企业：具备天然优势，多数厂商已跑步入场
移动硬件厂商在高密度电路设计、小型化组件集成和传感器技术方面积累了丰富经验，为AI眼镜的轻量化和高性能奠定了基础。此外，厂商拥有成熟的供应链网络，可以通过大规模采购关键元件降低成本，并且其建立了全球广泛的分销渠道帮助AI眼镜快速进入市场。近年来，国内头部手机厂商也在积极进行AI技术布局，例如通过将AI技术融入手机OS系统进行软硬件融合。
互联网企业：数据资源及基建优势突出，AI功能更胜一筹
互联网公司积累了丰富的用户数据和行为数据，包括社交、搜索、消费和地理信息等，为AI眼镜个性化服务提供支持；基础设施层面，互联网大厂建立了完善的数据中心和智算中心，满足数据存储、计算能力和网络连通性的需求，保障AI眼镜的数据安全性和高性能的实时处理；大模型层面，厂商自研的大模型性能已经在国内甚至全球范围领先，与之伴生的先进AI功能将成为这类厂商的一大突出优势。
B端用户：AI眼镜在B端展现出广泛适用性和显著效能
AI眼镜在工业制造、医疗健康、仓储物流、建筑设计、文博展览等场景中具备相对应的应用方案和落地价值，针对每个领域的核心痛点（如操作复杂、实时监控难、效率低等），AI眼镜通过智能操作指导、缺陷自动检测、手术辅助、远程医疗协作、智能库存管理、优化路径导航、智能设计辅助、实时数据展示、个性化智能导览和互动式展示等功能，提升效率和体验，解决场景中的关键问题。根据场景需求和性能要求，AI眼镜在B端展现出广泛适用性和显著效能。
C端用户：AI眼镜可满足用户工学、学习、运动、娱乐等多场景的应用需求
针对C端场景的主要痛点（如信息处理复杂、学习效率低、安全风险高、娱乐互动不足等），AI眼镜可以提供多种解决方案，包括增强现实信息显示、视觉疲劳检测与提醒、学习理解工具、学习效率分析、训练效果可视化评估、安全监控与预警、沉浸式增强现实体验、动态内容生成等，帮助提升决策效率、优化学习效果、保障运动安全，并增强娱乐的互动性与沉浸感，满足各场景对技术需求和性能要求。
