权威报告出炉:深度解析AI 眼镜关键技术与产业生态现状

报告来源：中国信息通信研究院

前言

近年来，随着人工智能(AI)与增强现实(AR)技术的快速发展：AI眼镜正逐步从概念走向商业化落地，并在消费电子、工业制造、医疗健康等领域展现出巨大的应用潜力。当前，我国AI眼镜产业进入快速发展期，一方面，光学显示、感知交互、低功耗计算等核心技术的突破，使得产品体验显著提升;另一方面，AI大模型的赋能进一步拓展了智能眼镜的应用场景，使其从简单的信息显示工具升级为具备环境理解、实时决策能力的智能助手。多家互联网企业、手机厂商、头显类智能硬件公司等纷纷入局，发布AI眼镜类可穿戴产品。

AI眼镜的大规模普及仍面临技术瓶颈、量产困难、生态薄弱等多重挑战。本报告旨在通过深入剖析AI眼镜的发展现状与发展趋势、关键技术产业生态等方面，为相关领域的决策者、研究者及从业者提供全面而深入的洞察与参考。

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第十四届中国电子信息博览会（CITE2026）以“新技术 新产品 新场景”为主题，重磅打造消费电子展区，将重点展示AI眼镜、智能家居、商用显示、视听、智能手表、平板/电脑、智能健康监测等前沿产品，深度诠释科技与生活的融合新态。同期将举办“2026大湾区AI眼镜生态大会”“中国智慧生活大会”等高端论坛，汇聚行业领袖、技术专家与生态伙伴，共探产业趋势与落地路径，构建从技术创新到商业应用的完整生态闭环。

本届博览会展示面积近8万平方米，预计将吸引国内外超1200家全球领军企业和超6万名来自全球的采购商、技术专家、投资机构代表及行业决策者。目前展位预订已进入收官阶段，黄金展位资源所剩无几。组委会诚邀尚未报名的优质企业抢抓最后机遇，抢占核心展区最佳展示位置，共赴这场亚洲规模领先的电子信息产业盛会。

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近年来，智能可穿戴设备行业保持稳健增长。据precedence research 数据，2024 年全球智能穿戴设备市场规模约为 721 亿美元，在健康监测需求升级、传感器与 AI 算法技术进步的核心驱动下，市场预计将以约 20%的年均复合增长率持续扩张，预计到2034年规模有望突破 4000 亿美元，其中集成端侧 AI能力以强化独立感知与计算的产品，正成为关键增长点。智能手表和手环作为最早普及的产品类别，已从初级的运动监测工具发展为集健康管理、通信、支付于一体的综合载体。AI眼镜以独特的硬件特性——集摄像头、麦克风、显示屏与传感器于一体，具备了视觉、听觉、触觉等多模态感知能力，为AI提供了丰富的数据输入通道,成为 AI可穿戴设备的热门发展方向。

当前 AI眼镜产业正处于从概念验证到逐步商用的关键过渡期。一是典型产品初显，市场规模迅速增长。海外 Meta与雷朋合作的 RayBan 智能眼镜，以其轻量化设计和第一视角拍照、直播功能，定义了AI眼镜的早期形态，2024年出货超100万台，成为现象级产品。国内如雷鸟创新、Rokid、XReal 等品牌的产品，则在AR与AI结合方面深入探索，持续发布新品。这些典型产品的问世，让消费者和行业用户得以直观感受 AI 眼镜的潜力，正逐步完成前期的市场教育与用户习惯培养。IDC 预计2025年全球智能眼镜市场出货量为1280万台，同比增长26%。其中,中国智能眼镜市场出货量将达到 275 万台同比增长 107%。二是技术加速成熟，用户体验持续改善。AI眼镜的成熟度高度依赖于底层技术的协同进步。当前，微显示与光波导技术正推动设备向轻量化、日常化演进，端侧 AI 芯片算力的提升，使得实时语音翻译、物体识别等智能功能得以流畅运行，技术链条的全面加速，正加速解决此前在功耗、性能和成本上的核心瓶颈。三是国内创新梯队庞大，产业生态活力强劲。中国在 AI眼镜领域已形成庞大的创新梯队，展现出强大的产业活力。产业链上游，在光学模组、声学器件等关键环节涌现出一批核心供应商；中游整机市场，则汇聚了如小米、Rokid、XREAL、雷鸟创新、INMO(影目科技)等众多品牌，它们在消费与行业赛道并行发力，产品迭代迅速，应用创新活跃。这种百花齐放的格局，不仅快速丰富了市场供给，也为整个产业的试错与进化提供了丰沃的土壤。

(一) AI眼镜开启信息增强新阶段

AI眼镜是一种在传统眼镜形态的基础上，融合芯片、音频单元、传感器、通信模块、电池等硬件，提供播放音频、语音通话、拍摄照片和视频、显示信息等功能，同时集成了人工智能技术，提供语音识别、自然语言处理、图像识别与分析、实时翻译、情境感知等智能化的服务的可穿戴设备，可以实现信息增强与智能辅助。其核心特点是智能化、轻量化和多功能化。

图1 AI眼镜概念

(二) 三类产品呈现功能升维趋势

从产品功能看，目前AI眼镜的基础功能包括音频、拍摄和显示等。产品形态也体现为上述功能的单一实现或多种组合。一是以语音交互为核心的 AI 音频眼镜，代表产品如 MIA 2、界环智能音频眼镜、华为智能眼镜、李未可 City 等；二是集成了摄像头的 AI 拍摄眼镜，大部分型号同时保留完整的音频交互单元，如Rayban-MetaWayfarer、雷鸟 V3、小米智能眼镜、雷神 AURAAI智能拍摄眼镜等；三是搭载 AR 显示技术的 AI+AR 眼镜，功能配置呈现更高多样性，部分产品集成了音频、拍摄与显示三重模态，如雷鸟X3 Pro、RokidGlasses、夸克 AI 眼镜 S1 等。部分产品(如逸文 G2、Gyges 隐显眼镜、魅族 StarVAir2智能眼镜)则根据目标应用场景，在音频或拍摄能力上有所取舍。

表1 AI眼镜分类

(三) AI眼镜正在进入快速发展期

技术积累期(2022以前)主要是关键技术的验证，同时技术迭代推动产品形态优化。2013，Google发布的Google Glass 具有里程碑意义，标志着智能眼镜的产品形态得到了证实，其采用棱镜光学方案并培育了首批开发者生态。2016年微软发布 HoloLens，采用 inside-out 追踪，专注 AR+AI, 面向工业设计、医疗等B端场景，验证了 AR技术的实用价值。在此时期，光学显示技术持续进化积累。

快速发展期(2023-2026)主要是AI大模型与轻量级眼镜类产品的深度融合,促使消费级产品爆发。2023 年Meta 发布了集成 Llama大模型的智能眼镜 Ray-Ban MetaWayfarer，实现低延迟实时场景问答引领行业趋势。国内外厂商迅速跟进，AI功能覆盖智能问答、OCR翻译、物体识别、导航辅助等。拍摄类 AI眼镜价格在一两千元左右价格进一步降低。同时光波导和微显示技术取得了显著进展，出现了更加丰富的产品类型。当前国内外进展趋同，处于快速发展期。

市场成熟期(2027-)产品形态逐步成熟，体验达到消费者接受水平，技术标准化、场景普适化和生态完善。随着芯片、光学模组等关键器件的成本和体积进一步降低，AI 技术、软件算法的进一步完善，将推动 AI 眼镜跨越体验与价格的门槛，进入大众普及阶段。

(一) 硬件迭代使眼镜向轻量化发展

近年来，AI眼镜在硬件层面持续演进，轻量化成为核心发展方向。光学显示、结构设计与芯片集成等关键环节正经历渐进式优化，试图破解 AI 眼镜“重量、续航、算力”的不可能三角，解决产业迈向规模化落地的关键问题。

1.微型化光学显示技术迭代迅速

AI 眼镜的显示系统正围绕光波导与微显示两大核心要素持续演进，产品形态涵盖单眼与双眼显示、单色与全彩显示等多种形态，以满足从基础信息提示到生活办公的不同需求。

光波导技术是实现轻量化的里程碑式技术。通过纳米级光栅结构在透明介质中高效传导与耦出图像，在实现大视场角与高透光率(>80%)的同时，显著压缩模组体积，使设备趋近普通眼镜形态，已成为消费级产品的主流方案。当前主要技术路径包括几何光波导(阵列光波导，如 Lumus 方案)和衍射光波导(含表面浮雕光栅、体全息光栅及偏振体全息光栅)。国内产业化进程加速，光舟半导体已具备月产数万套波导模组的能力;南京平行视界建成偏振体全息(PVH)光波导中试线，并规划了更大规模的量产线;尼卡光学已建成年产能15 万片的体全息光波导生产产线，26 年年产能提升至 40 万片;谷东科技使用偏振液晶材料，提高体全息制备效率并降低成本，实现单层全彩超薄体全息衍射光波导的突破。

微显示技术路线呈现代际演进。LCOS 技术成熟、成本较低，曾被应用于部分早期 AR 设备，但其亮度和功耗在户外场景面临挑战。MicroLED 因其自发光特性，在超高亮度、低功耗和微型化方面的综合优势，被视为下一代近眼显示的理想方案。当前产业化的核心挑战在于全彩显示技术和巨量转移的良率与成本。尽管如此，产业进展迅速，JBD 发布“蜂鸟I”彩色光引擎，采用0.1英寸 MicroLED 微显示屏，实现了 0.2立方厘米的超紧凑体积和05克的超轻重量，较前代均缩小了 50%。

当前 AI眼镜的光学显示技术主要聚焦轻薄化、高透光率、低功耗等关键技术指标，光波导+MicroLED的光学显示方案被高度关注，代表性产品如夸克 AI 眼镜 S1 采用双目衍射光波导搭配 JBD 超微型MicroLED光机，在保障显示性能的同时实现整机轻量化，印证了“光波导+MicroLED”作为消费级AI眼镜核心技术路径的可行性。

碳化硅(SiC)材料相较于传统玻璃或树脂，具备高折射率和高热导率两大核心特性。高折射率能够实现大视场角，简化光学设计避免了多层堆叠带来的工艺复杂性和光损问题，同时压缩光在材料中的有效波长，使光栅周期设计更小，有效抑制彩虹纹提升画质。高导热率保障散热与稳定性，通过被动散热高效导出光机模块和计算单元产生的热量，支持高亮度高功耗显示需求，并避免因过热导致的性能衰减或保护机制触发。因此碳化硅成为 AI 眼镜光学显示技术攻克的方向之一，Meta Orion 眼镜采用了碳化硅材料作为光波导镜片的衬底视场角达到 70°。但目前碳化硅衬底制备难度大，材料成本高昂、晶圆尺寸受限，随着大尺寸碳化硅衬底量产推进，成本有望显著下降，推动 AI眼镜向轻量化、高性价比方向发展。比如天岳先进于2024 年推出业内首款 12 英寸碳化硅衬底，有效降低了碳化硅镜片成本，为规模化生产提供关键支撑。

2.轻薄化设计与结构创新助力全天候舒适佩戴

为了实现全天候舒适佩戴，在结构、配重、材料与能源系统等多个维度进行系统性优化。一是在轻薄化结构设计方面，AI眼镜整体设计理念发生了转变，从追求参数转向追求体验，驱动结构创新。首先在产品设计阶段，通过不同功能模块的取舍，打造更适合特定使用场景的差异化产品。比如逸文 G2 眼镜，通过极简设计，移除摄像头与扬声器,仅保留光学显示与麦克风语音输入功能。二是在配重方面，在控制总重量的前提下，进一步优化产品的前后配重均衡，将主板、电池后置，平衡镜片、光机在前端的重量，使佩戴压力均匀分布于鼻托与耳挂，有效缓解长时间使用带来的滑落或压痕问题。通过柔性电路板(FPC)多层堆叠技术，使镜腿部分更加纤细美观，适配日常佩戴和商务场合，提升用户接受度。三是在材料方面，为了减轻重量的同时保证强度，镜框和镜腿部分采用一体化轻质高强度材料(如钛合金、镁铝合金、高强度塑料等轻质材料)，在保证结构强度的前提下最大限度减轻重量。比如金发科技研发的 Vicnyl 2200AR 及 Vicnyl23GB20T 等高密度塑胶材料，采用流变拟、共混合金化、纤维增强等先进改性技术，结合低吸水设计与精密成型控制，具备低密度、高强度、尺寸稳定等优势，使镜腿减重 14%以上，48 小时尺寸变化率低至 0.025%，耐化学品腐蚀。四是在能源系统方面，将高能量密度软包锂电池定制成细长条形，嵌入镜腿狭小空间，在100-120mAh 容量下维持8-14 小时续航;部分产品探索磁吸快拆电池设计，通过换电方案弥补续航难以满足全天候使用的需求，延长使用时间而不牺牲整体性。

3.先进制程与创新封装驱动 AI眼镜平衡性能与功耗

AI 眼镜对体积、重量和功耗的高要求，正推动核心芯片在制程工艺与封装技术上实现双重突破。在制程方面，行业正在从6nm迈向4nm 先进节点。例如高通 AR1Gen1 平合采用 4nm 级的先进制程，在有限功耗下集成了多核 CPU、GPU、专用 NPU 及双 ISP，支持 4K 视频拍摄与实时 AI推理，相较前代，晶体管密度提升约25%，能效比提高 30%以上，显著缩小芯片面积并延长续航，为镜腿结构减薄(目标<15mm)和整机轻量化(向<50g量级迈进)提供关键支撑。与此同时，封装技术也迎来革新。一是 ePoP 等嵌入式堆叠封装技术已被部分 So℃ 芯片采用，可将LPDDR与主芯片垂直集成，节省主板面积达40 mm以上，二是针对高端产品 3D SiP 系统级封装技术可高度集成主芯片、射频、电源管理、传感器等多个模块；三是通过结构镂空、精准点胶等手段，在减小 CMOS 模组尺寸的同时优化散热表现。同时，行业正在探索基于 Chiplet 理念的模块化设计，结合异形封装与裸片级集成，以长条形布局精准适配镜腿空间。

先进制程与新型紧凑型封装技术的协同演进，不仅大幅提升了AI 眼镜的算力密度与能效表现，更从根本上缓解了穿戴设备的空间和热管理瓶颈，为“全天候可用、自然交互、所见即所知”的下一代 AI眼镜奠定坚实的硬件基础。

(二) 软件算法与操作系统不断演进

受限于当前的硬件约束，软件层面以轻量级架构、场景化功能、端云协同机制为特征，通过软件算法与操作系统协同，保证上层应用及功能的稳定性、兼容性与响应速度。

1.音频算法改善高质量语音交互体验

音频算法主要围绕语音交互、环境降噪与音效优化三大核心场景展开。AI 眼镜的镜腿空间小，目前的开放式扬声器设计存在嘈杂环境中可用性差、频响表现低频区缺失、多人同时说话难辨识、漏音引发用户隐私泄露担忧等问题。音频软件技术需在有限的硬件资源、功耗约束与佩戴形态下达成可用性与体验的平衡，主要围绕语音交互、环境降噪与音效优化三大核心场景展开，上行解决降噪、下行优化音质。不同厂商根据自身技术优势和应用场景，选择或定制合适的算法组合改善音频体验，提升语音交互的自然性、准确性和稳定性。目前相关算法体系已形成较为清晰的技术路径，涵盖从语音唤醒、噪声抑制与音质还原等多个环节。

在语音唤醒方面，关键词检测是当前 AI眼镜普遍采用的低功耗入口技术。该方法通过提取声学特征并利用轻量化神经网络(如基于TensorFlow Lite Micro 或厂商自研模型)识别特定唤醒词(例如“HeyMeta”、“小爱同学”、“乐奇”)，在保持毫瓦级极低功耗的同时实现较高唤醒准确率。部分高端 AI 眼镜采用了骨传导与气导麦克风的融合方案。骨传导能有效拾取用户颅骨振动信号，几乎不受空气传播噪声的干扰，在风噪、交通噪声等嘈杂环境中，能精准捕捉佩戴者自身语音，有效抑制环境噪声带来的误唤醒，增强了语音交互的隐私性与安全性。同时，气导麦克风拾取的环境声信号，可通过融合算法辅助区分人声与背景噪声，进一步提升复杂场景下的唤醒成功率与鲁棒性，例如，雷鸟 V3 便应用了“双骨传导+双气导”的四麦克风技术。

语音降噪解决“户外不敢说，嘈杂环境没法用”的痛点。通过多麦克风阵列融合波束成形技术和深度学习降噪算法，过滤风声、人群嘈杂声等环境噪音，还原声音现场，在录制视频、语音通话、记录会议内容等场景中，获得清晰的音频效果。波束成形技术利用声波到达各麦克风的相位差构建指向性拾音区域，实现对特定方向声源的增强同时抑制其他方向的干扰或噪声，但受限于镜腿物理尺寸，麦克风间距通常不足5厘米，对于低频段的指向性存在局限，为应对非稳态噪声(如交通、人群嘈杂等)场景，部分厂商部署轻量化的深度神经网络模型(比如 RNNoise、科大讯飞iFLYREC 等)，在端侧实时分离语音与噪声，兼顾降噪效果与功耗控制。例如大象声科基于深度学习的声源定位、波束成形、人声分离等核心算法，同时结合麦克风硬件设计，可以打造不同隔音距离的佩戴者音区，音区范围内只拾取佩戴者的声音，隔绝音区外的环境噪声和周围干扰人声，为佩戴者打造更个性化和更精准的语音交互体验。

音效优化算法主要包括空间音频渲染、自适应音量调节与音质增强。空间音频通过HRTF(头部相关传递函数)或简化模型模拟三维声场，在观影或 AR内容播放中增强沉浸感，但受限于开放式扬声器结构与频响范围(通常仅 200Hz-8kHz)，其虚拟环绕效果相比封闭式耳机仍有差距。自适应音量调节基于环境噪声估计(如FFT能量分析或轻量 ML模型)动态调整输出增益，确保语音可听性，但部分产品存在调节过激导致音量跳变的问题。音质增强则通过均衡化、去混响、动态范围压缩等手段改善压缩音频的听感，然而硬件扬声器的物理制约使得算法优化边际效益递减。

2.图像算法提升移动场景的高质量成像效果

受限于微型化设计与低功耗要求，AI 眼镜通常搭载小型图像传感器，感光能力有限。为了提升图像质量，通过多种图像算法保障第一人称拍摄内容的可辨识性、稳定性与基础智能服务能力。

在视频录制过程中，AI眼镜常采用多帧融合与自适应降噪算法通过短时间内捕获连续图像帧，结合陀螺仪辅助的运动补偿与时域噪声建模，有效抑制随机噪点，在一定程度上改善高光/阴影细节表现能力。为了提升夜景拍摄效果，部分产品通过非线性亮度映射、色彩校正及局部对比度增强，改善低照度下的可视性。受限于微型传感器的物理感光能力与整机功耗约束，其成像效果仍显著于智能手机，主要目标是实现内容的“实时捕获”和“可辨识”，而非追求“高质量摄影”目前大部分AI眼镜产品未集成OIS单元，主要通过软件算法提升视频拍摄稳定性。通过陀螺仪数据与图像特征点跟踪联合估计设备运动轨迹，对视频帧进行动态裁剪与仿射变换补偿，从而减少行走转头等日常动作引起的画面抖动。主流产品(如Ray-Ban Meta、RokidGlasses)普遍支持 1080p@30fps 下的 EIS，但会牺牲约 10%-15%的有效视场角。部分产品通过本地EIS防抖算法结合轻量级AI模型进一步减轻拍摄时的抖动影响，使视频画面更稳定清晰。

作为 AI眼镜智能交互的核心，图像识别和场景理解算法涵盖物体检测、OCR(文本识别)、人脸识别及场景分类等任务，为用户提供情境感知、辅助决策与智能交互能力。系统普遍采用端云协同架构以平衡算力与功耗，端侧部署轻量化模型(比如MobileNetV3 用于分类、EficientDet-Lite 用于检测)，以实现低延迟的实时感知与触发,而复杂任务(比如细粒度识别、多模态知识问答)则上传至云端，由专用模型或大模型处理，端云协同支撑了实时翻译、知识问答、导航辅助等实用功能。此外根据各国隐私保护法规，涉及生物特征的大规模身份比对在特定授权场景(如警务执法、企业考勤)中可有限应用，但普通消费者场景中通常不可用。

在具备摄像头的 AI+AR 眼镜中，AR 融合拍摄实现虚拟内容与真实场景的视觉协调对齐。AR融合算法通常结合SLAM(即时定位与地图构建)与 6DoF 姿态跟踪，估算设备在空间中的位置与向，并将虚拟对象按透视关系叠加至视频流中。但受限于功耗与算力，当前消费级产品(如搭载高通骁龙AR1平台的设备)主要支持 2D 或平面锚定的 AR看加，尚难以实现真实物体与虚拟内容之间的动态遮挡或复杂光照交互。

3.操作系统构建安全高效的计算基座

AI眼镜操作系统的演进方向，正推动从“移动计算”向“空间计算”的范式转变。AI眼镜的操作系统面向有限算力和能耗的轻量级设备构建一个能实时理解物理环境、无缝融合数字信息、并自然响应人类意图的情景感知系统，通过资源调度、能耗管理、多系统切换、多态感知与系统级安全框架等，提供高稳定性与兼容性的功能和服务虽仍处于早期阶段，但已通过环境感知与多模态融合，初步突破传统移动计算的二维交互边界。目前主流方案包括深度定制的 AndroidLinux 和 RTOS 等，行业正朝着统一平台演进。近期谷歌在“TheAndroid Show|XR Edition”发布会上，推出统一操作系统 Android XR兼容现有安卓应用生态,降低XR设备开发门槛。平台支持智能眼镜、头显等多形态设备，并集成 Gemini 多模态 AI能力，实现实时翻译物体识别等功能。

在技术架构层面，操作系统深度融合摄像头、IMU、麦克风及环境传感器等多源数据，完成时间同步、坐标对齐与语义抽象，构建统一且实时的环境感知模型，为上层 AI服务提供一致、低延迟的上下文感知接口。在此基础上，依托专用 NPU与轻量化模型实现低延迟的物体识别、语音唤醒等任务，同时通过云-边-端协同框架动态分配算力，既完成复杂推理，又确保响应实时性与功耗可控在任务管理层面，AI 眼镜为了实现高效能计算，系统的任务调度机制发生改变。任务调度不再以应用为中心，而是以用户意图为中心生成任务,通过异构计算调度框架( 如高通 AR1 平台的 AIEngine)在 CPU、GPU、NPU 及低功耗感知中心间动态分配任务，极致优化能效比，未来该框架还将进一步融合大模型任务切分、端云协同调度等能力。

在安全可信执行环境层面，硬件层采取物理隔离、TEE 可信执行环境等方式，软件层采取端到端加密、最小权限原则等方式，贯彻隐私优先的原则，确保生物特征等敏感数据在采集、处理与传输中的全链路安全，在数据利用与用户隐私之间建立合规且可信的安全屏障。

(三) 人因工程打造舒适的佩戴体验

不同于其他可穿戴设备，AI眼镜对于舒适度的要求更高，虽然目前部分产品整机重量已突破30克，但长时间使用仍存在鼻梁压迫耳后夹持不适等问题，以及因光波导显示清晰度不足、亮度不均或视场角限制导致的视觉疲劳，人因工程需进一步突破。

1.多维度提升佩戴舒适度

基于数据驱动的人因研究，实现 AI 眼镜全天无感佩戴。为系统性提升佩戴体验，一些头部厂商正基于大规模人脸三维数据库开展精细化结构设计，通过高精度面部建模与有限元仿真，动态优化鼻托曲率、镜腿弯折角度、接触面硬度及压力分布。例如，采用多点支撑的仿生硅胶鼻托，有效分散局部压强;镜腿末端则引入柔性包覆材料与自适应弹性结构，适配不同头围与耳廓形态，减少滑落与压迫。在热管理方面，AI眼镜在长时间拍摄视频等任务时会产生局部热量，厂商通过在芯片区域集成石墨烯导热膜、铜箔散热层等导热材料与结构设计抑制芯片区域温升，确保皮肤接触区域温度变化控制在舒适范围内，提升热舒适性。这些技术共同推动“无感佩戴”体验，达到用户全天佩戴的目标。歌尔构建覆盖全球六大洲55 万级人体数据库，打造穿戴行业人体分类标准模型，开发数字化体验模拟系统进行佩戴舒适度体验仿真预测，为设计迭代提供科学依据。

2.软硬协同优化保障视觉健康

构建自然、舒适且安全的视觉体验，需从硬件与软件多维度协同优化。对于具备光学显示的 AI+AR 眼镜，降低视觉疲劳、保障用眼安全是关键。在硬件层面，一是采用衍射波导等高透光率(>80%)的光学模组，在清晰叠加虚拟信息的同时，最大限度保留环境光通量维持用户对真实世界的自然感知与正常瞳孔调节;二是依托微显示技术，结合高精度环境光传感器，构建自适应亮度系统，实现从室内约300nits 到户外高达 3000nits 量级的动态调节，确保强光下可看清、暗处不刺眼,有效避免眩光与视觉不适;三是通过DC调光或高频PWM(>3000Hz)实现无频闪驱动，消除低频闪烁对视觉神经的刺激，降低头痛与眼干风险。在软件层面,合理控制近眼区域信息的内容密度避免高精细文本加剧视觉认知负荷，通过科学设定虚像距离(比如将虚拟图像投射至3-6 米的远焦平面)和角度，使睫状肌处于放松状态，显著缓解长时间使用引发的调节疲劳与辐辏调节冲突;此外针对青少年等视觉发育敏感人群，建议控制使用时长，并在专业指导下合理使用。

3.普惠性设计体现以人为本

针对不同年龄、视力状况与身体特征的用户，提供更具普惠性的产品设计和服务。针对近视群体，行业正积极推动轻薄化、一体化的屈光矫正方案，通过定制镜片嵌入或磁吸夹片等方式，有效降低近视用户的佩戴门槛。针对亚洲人群体,基于人脸型数据优化镜框前倾角、镜面弯度与鼻托高度,显著提升佩戴稳定性与舒适性。针对老年群体,强化无障碍体验，支持动态字体放大、语音播报增强及一键紧急呼叫等功能。针对听障人士，通过实时语音识别生成AR 字幕看加于视野中，替代传统声音通知，保障信息可及性。随着骨传导音频与AR视觉提示技术的融合深化，AI 眼镜有望为视、听障碍群体提供更有效的辅助支持。这些设计体现“以人为本”的理念，让AI眼镜不仅是科技产品，更是普惠工具。

(四) 大模型推动服务更准确更智能

依托 AI大模型与多模态感知融合，AI眼镜不仅能实时理解视觉场景、语音指令与用户上下文，还能通过自然语言交互、知识推理与主动服务，在运动、办公、出行等日常场景中提供即时、精准的信息支持。

1.语音交互实现问即所知

AI 大模型的接入实现自然无缝的语音交互与智能信息处理。AI眼镜通过接入 AI大模型实现理解复杂句式、上下文依赖与模糊表达支持多轮自然对话且可随时打断，具备强大的文本生成与知识推理能力，可即时翻译对话、解释专业术语、辅助摘要总结或提词演讲，使信息获取与表达更加高效、自然，真正实现“问即所知”的无缝交互体验。在意图识别层面，系统通常融合规则引擎、轻量分类模型与领域知识图谱，对识别文本进行语义解析以触发相应服务。同时AI眼镜保持 Always-on 状态，通过超低功耗的专用芯片监听唤醒词，实现长时续航的即时响应;通过多麦克风阵列和语音定向拾取、降噪等算法，实现嘈杂环境下更精准的语音识别，共同实现无缝、自然且低功耗的持续交互。此外，在驾驶、办公、运动等场景中，为了使用户更加专注于重要通知，减少不必要打扰，将多条通知经大模型分析后，提炼核心内容一次性播报，提高日常生活和工作的效率和质量。目前个性化适配能力(如针对用户口音或声纹的自适应优化)尚未在消费级产品中普及，通用模型在方言或非标准发音场景下的鲁棒性仍显不足。

2.个人智能体深度理解用户意图

个人智能体推动 AI 眼镜从“被动工具”到“主动伙伴”。依托多模态感知与语义理解能力的持续突破，结合长期积累的用户行为数据，个人智能体助力 AI眼镜深度理解用户偏好与习惯。作为用户的“数字延伸”，个人智能体以大模型为推理引擎，不仅能分解复杂指令、调用日历、搜索、支付等外部工具完成复合任务，还能在会议记录、实时翻译、智能导航等高频场景中主动分析内容、提供建议，实现从被动响应到主动服务的跃迁。根据IDC预计，2026年智能眼镜市场中端侧支持 AI的占比将超过 30%，语音助手支持大模型的占比将超过75%，为复杂任务提供支撑。随着端侧 AI 能力普及和大模型语音助手广泛应用，基于个人智能体的角色型AI眼镜将在特定场景中加速落地，重塑人机交互范式。

(五) 多模态带来自然无缝交互体验

多模态交互技术通过融合视觉、听觉、语音、手势乃至情境信息对齐文本、图像、语音等多通道信息,构建起立体化的人机交互框架实现直观、无缝、无感的自然交互体验，推动 AI 眼镜从“功能设备”迈向“智能伴侣”。

多源信号融合互补实现精准感知。AI 眼镜集成了微型摄像头、麦克风阵列、惯性测量单元(IMU)、环境光传感器、健康数据监测等传感器，在感知层通过校准和同步多通道信号，确保视觉、听觉和运动数据在时间轴上严格对齐，为后续理解提供上下文一致的信号源在决策层，利用多模态大模型的深度语义对齐与互补，实现跨模态语义理解与意图决策;在执行层系统根据当前情境、内容紧急度和用户偏好，智能选择最优的输出模态组合，比如在需要快速接收或响应信息的场合，通过AR 叠加显示的方式，快速呈现信息，予以提示。通过“感知-决策-执行”的闭环，多模态交互技术将 AI 眼镜定义为能够主动理解环境、洞察用户意图并提供恰到好处反馈的智能伙伴，是推动 AI眼镜走向普及和不可或缺的关键技术支柱。例如七鑫易维的眼动追踪产品，用户可用“注视”替代传统的点击操作，同时结合语音识别与手势识别，构建起“眼-手-口”多模态融合交互体系，满足在移动、户外、解放双手等复杂环境下的高效使用需求。

未完待续

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中国电子信息博览会

中国电子信息博览会(CITE电博会)，是展示全球电子信息产业最新产品和技术的国际级平台，经过十三年努力，现已成为亚洲极具规模和影响力的电子信息博览会。

第十四届中国电子信息博览会（CITE 2026）将于2026年4月9-11日在深圳会展中心（福田）隆重举办同期携手第107届中国电子展和2026春季全国特种电子元器件展，形成“三展联动”的全产业链展示平台。展会聚焦消费电子、具身智能、AI+应用场景、集成电路、低空经济、AI算力、数据存储、电子元器件、半导体、特种电子元器件等热门领域，汇聚了将汇聚超1200家优质企业，展览面积达80,000平方米，将吸引逾60,000名专业观众莅临盛会。

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