AI 眼镜产品百花齐放，产品力持续提升
Ray-Ban Meta 开启智能眼镜产品新周期。2023 年 9 月 28 日，MetaConnect2023 拉开帷幕，Meta 和依视路陆逊梯卡合作的新款智能眼镜 Ray-Ban Meta 也正式 发布。Ray-Ban Meta 配备扬声器、摄像头等组件，在图像及视频质量、音频效 果和佩戴体验上均较上一代 Ray-Ban Stories 有所提高；在软件方面，Ray-Ban Meta 接入了 Meta 自研的大模型 Llama3。此外，Ray-Ban Meta 还具备直播功 能，并且可与 Facebook、Instagram 等 Meta 社交平台无缝衔接，带来全新的应 用场景空间。
具体而言，Ray-Ban Meta 现象级销售及出货主要得益以下几个方向： 1）品牌影响力与时尚设计。Ray-Ban 是一个具有悠久历史的经典眼镜品牌， 其潮流与时尚属性深得消费者喜爱。与 Meta（Facebook 母公司）合作推出产 品，有效融合了传统品牌的调性和科技公司的创新属性，吸引了大量粉丝。同 时 Ray-Ban Meta 眼镜延续了品牌标志性的经典框架设计，与普通眼镜几乎无 异，突破了传统智能眼镜的笨重与科技感生硬的印象。这种“隐形科技”的特性 增强了消费者接受度。
2） 实用功能与科技创新。Ray-Ban Meta 配备高清摄像头，支持照片和视频录 制，帮助用户捕捉日常生活中的精彩瞬间，同时内置扬声器和麦克风，可 实现高质量的音乐播放和语音通话，且通过语音助手进一步提升便利性，并且提供与 Meta 社交媒体的深度整合，用户可直接将照片和视频分享到 Instagram 和 Facebook 等平台。相较于其他智能眼镜，Ray-Ban Meta 的操 作简单，用户界面友好，适合普通消费者使用。
3） 市场定位与价格策略。Ray-Ban Meta 产品定位于追求潮流和轻量化体验的 年轻消费者，而非传统的企业级用户或极客群体，这种面向大众的策略使 得其潜在市场更广。与其他高价位智能眼镜相比，Ray-Ban Meta 价格适中， 同时兼顾了产品功能与消费者购买力，降低了消费门槛。
4） 社交媒体传播与营销策略。Meta 借助其强大的社交媒体平台，通过短视 频、KOL 推荐等方式打造“智能生活方式”场景，引发消费者对产品的强烈 好奇心。用户分享的日常生活视频和实际体验进一步扩大了产品知名度， 形成了二次传播效应。
5） 研发与生产的深度合作。Meta 在人工智能和图像处理技术方面的积累，为 产品提供了强大的技术支持。依托 Luxottica（雷朋母公司）的全球生产和 分销网络，确保了高效的生产和供应链管理。Ray-Ban 对产品外观的设计 掌控，以及 Meta 对核心技术的深度介入，体现了强强联合的协同优势。
参考智能手表，渗透率提升空间广阔。参考智能手表渗透节奏，AI 眼镜 2024 年渗透率仅 0.1%，正处于类似智能手表早期的启动期。故预测 AI 眼镜 2025- 2034 年的渗透率增长与智能手表 2015-2024 年的渗透率增长一致。由于全球 AI 眼镜出货量=渗透率×全球传统眼镜销量，则据测算，预计到 2034 年全球 AI 眼镜出货量 2.91 亿副，2025-2034 年 CAGR 为 55.16%。
目前而言，制约智能眼镜 产品快速渗透上量的制约因素及解决路径在于在于： 1）依赖传统线下渠道解决最后一公里，品牌方已启动与渠道方的强强联合。 眼镜作为强体验型产品，现阶段高度依赖线下验光与试戴服务。传统眼镜产品 主要由两大类产品构成：可视力矫正的屈光镜和墨镜，当前这两类产品均需要个性化的线下服务。一方面，屈光镜片需要精准适配用户视力参数，线下验光 步骤无法省略，国内可直接在医院或眼镜零售店等获得屈光数据，但海外市场 （如欧美地区）通常以医生开具的专业处方单为准，极大提高了验光成本。另 一方面，墨镜款式作为时尚配饰，外观设计非常重要，用户需通过试戴判断是 否符合脸型与审美偏好。而消费电子产品通常是标准化产品，个性化服务较少， 通常线上即可完成。
2）产品重量及设计决定长时间佩戴舒适体验，有赖于轻量化材料及组件布局 优化。目前市面上的 AI 眼镜重量基本保持在 50g 以内，而普通眼镜的重量通 常为 20g 左右，采用轻薄材料的眼镜重量甚至可以降至 10g 以内。同时，AI 眼镜内部高度集成了多个组件，每减少 1g 重量都可能涉及数十项技术优化。 因此，为了达到传统眼镜的佩戴体验，AI 眼镜厂商需要在重量和功能之间找 到平衡，并在有限的空间内优化组件布局，确保重量分布均匀，避免因重量集 中在某一区域导致佩戴不适。以夸克 AI 眼镜 S1 为例，产品采用了 1:1 的前后 均衡配重设计，创造性地将芯片、电池等核心高密度部件后置于镜腿尾部。在 实际体验中，即便在快走或头部剧烈晃动时，眼镜依然稳固贴合，没有传统智 能眼镜头重脚轻和压鼻梁往下滑的感觉。
3）电池容量及性能约束便捷性，需要上游电池材料工艺突破。AI 眼镜首要定 位是眼镜，首先满足佩戴的舒适性和轻便性，通过增大电池体积来提升电池续 航能力的路径并不可行。然而，电池续航能力又直接影响了 AI 眼镜的使用体 验。如果续航时间过短，用户可能无法在日常使用中充分发挥设备的功能，比 如在外出时无法长时间使用语音助手、导航或信息显示等功能。这种体验的不 足会直接影响消费者对产品的满意度和接受度。增加电池容量可以通过增加 电池体积或采用新型电池材料技术来增加续航，如硅碳负极电池技术、固态电 池技术等。但由于技术的发展从研发到量产仍需一定时间，消费电子终端厂商 会尝试先进行电池扩容。在创新设计尝试方面，以闪极 AI 拍拍镜为例，产品 是全球首款增程式 AI 眼镜，配备 6500mAh 增程环，用户无需将智能眼镜放 回眼镜盒，用户只需佩戴增程环，就可实现边充边戴，闪极 AI 拍拍镜理论待 机时间可达 50 小时，搭配增程环可以实现 15 小时不间断拍摄。
4）SoC 芯片平衡性能及功耗，全新 SoC 方案有望强化综合能力。SoC 芯片是 AI 眼镜的核心硬件，处理推理、图像处理、多模态交互、物体识别及场景理 解等任务，其性能和功耗直接影响用户体验。因此，芯片部分通常价值量高， 也是智能眼镜 BOM 成本中占比最高的一个板块。当前 AI 眼镜中搭载的 SoC 主要有两类：芯片级 SoC 和系统级 SoC。芯片级 SoC 是在 MCU 基础上发展 的，可根据需求添加特定的功能模块，如蓝牙模块、音频模块等形成特定类型 MCU 芯片。MCU 芯片侧重于低功耗、小尺寸等需求，但不足在于可以提供的 算力非常有限，难以支持繁杂的功能板块。系统级 SoC 以 CPU 为中央控制单 元，并集成多核 CPU、GPU、ISP 等各个模块以实现特定功能。系统级 SoC 算 力高、性能强大且通用性高，能够同时处理多线程和多任务，但同时成本与功 耗也在增大，因此对续航和散热有较高要求。目前，AI 眼镜通常采用高通骁 龙 AR1 Gen1 或紫光展锐 W517 作为主控芯片。
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（报告来源：国泰海通证券。本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
