AI眼镜热潮：大厂竞逐与生态布局新战场

AI眼镜起初仅是极客圈中的小众玩物，如今已崛起为AI大模型落地应用的关键终端，其发展浪潮正迅猛推进。

今年上半年，经媒体披露正式亮相的AI眼镜产品超过十款。这其中既有雷鸟、雷神、闪极等创新企业推出的新品，也有华为、创维等传统巨头进行的前沿尝试。

AI眼镜的市场出货量与交易规模也实现大幅增长。

IDC数据显示，2025年第一季度全球智能眼镜市场出货量达到148.7万台，同比增长82.3%，预计2025年中国智能眼镜出货量将升至290.7万台，同比涨幅达121.1%。

京东统计显示，今年618促销期间，AI眼镜成交量同比飙升7倍，AR眼镜用户数量增长70%。

AI眼镜的爆发式增长，一方面归因于产品重量的降低，新一代AI眼镜形态已可控制在40克左右，与日常眼镜重量相近。但核心驱动力在于大模型的规模化部署与应用。

早期AI眼镜仅能处理简单指令，而大模型的集成使其能够理解更复杂的语境，结合多模态交互技术，可执行更多高阶操作。例如通过“语音+视觉+手势协同”实现“看一眼即下单”的功能。

洛图数据表明，尽管2024年国内智能眼镜市场中具备AI功能的产品销量占比尚低于20%，但预计2025年AI功能在智能眼镜中的渗透率将突破60%。

在此进程中，行业领先企业的影响力日益凸显。

例如近期发布AI眼镜的小米与阿里。这两家巨头的入场，被视作AI眼镜从小众玩具迈向大众消费市场的重要转折点。

小米的生态初探

今年6月，在“小米人车家全生态发布会”上，小米推出了其首款AI眼镜。

这款号称“对标Meta Ray-Ban”的AI眼镜，续航时间达8.6小时，超越了Ray-Ban Meta的4小时。雷军将其定义为“面向未来时代的个人智能设备，随身的AI入口”，不仅能操控家中的米家智能设备，还能随时通过小爱同学进行视觉问答，获得即时反馈。

然而，1999元的起售价相较于Ray-Ban Meta的299美元，仅略微偏低。虽然成为了市场的“价格参考点”，但却高于外界普遍预期的1499元。

小米可穿戴业务负责人李创奇后续向媒体透露，为在有限时间内确保项目成功，小米几乎选用了最顶级的元器件。尽管当前1999元的定价存在毛利，但相对于整体投入而言，仍处于亏损状态。

李创奇提及的“有限时间”大约为一年——2024年清明节前后，雷军才最终拍板正式立项。而这一机会也来之不易。

小米早在2014年便已开始接触和研发智能眼镜，但长期属于边缘业务。负责该项目的团队仅十余人。此前推出的三款产品均属“功能眼镜”范畴，而非现今意义上的AI眼镜。

2023年，李创奇首次向雷军提议开发AI眼镜。

李创奇的判断是，全球眼镜市场本身规模巨大，智能眼镜市场潜力更为广阔。加上小米在供应链方面的优势，在“人车家全生态”战略落地后，AI眼镜能够补充驾驶、家居、健康管理等场景，实现设备间的无缝协同。不擅长内容服务的小米，借助AI技术有望开辟新的入口机会。

李创奇的想法对小米而言具有一定前瞻性，小米习惯于基于市场数据决策，而在2023年，AI眼镜尚未形成行业共识，Ray-Ban Meta也未成为爆款产品。

更重要的是，AI眼镜并非独立硬件，需融入小米智能生态系统。彼时李创奇似乎缺少一个关键契机。

当时小米汽车SU7正处于工程样车测试的关键阶段，距离正式交付尚有时日。缺乏车载端的生态协同，AI眼镜可能仅能充当手机配件与家居遥控器。

这也解释了为何直到2024年清明节前后，李创奇再次提出立项申请，雷军便予以批准。此时小米SU7已经上市，AI眼镜的研发可与手机、汽车共同构成小米生态的三大核心终端。

立项之后，小米内部开始高度重视这一产品。不仅采用“最昂贵的元器件”，还放弃了以往惯用的生态链合作模式，转由集团直接主导。

这场跨越两年的坚持，初期获得了积极市场反响。

发布会当晚，大量米粉涌入小米之家抢购限量现货。京东平台开售12小时内销量即突破万台，登上“智能眼镜热卖榜”榜首。

然而一个月后，小米AI眼镜的退货率开始上升。据行业媒体XR Vision统计，退货率可能高达40%。

尽管小米以最大诚意堆砌用料，但不得不承认，其首款AI眼镜表现较为平庸。

外观被批评为“塑料感强、不够时尚”，AI功能也被评价为对小爱同学现有能力的简单移植，且许多唤醒逻辑与Meta Ray-Ban、华为智能眼镜等产品高度相似；宣传中强调的“人车家全生态”，在实际用户体验中却存在明显割裂感。

最关键的挑战可能在于供应链成熟度有限，这导致毛利空间被压缩，整机BOM（物料清单）成本高达1290元，无法重现当年手机产品的“腰斩式定价”策略。

这或许也是这款被定义为“AI随身入口”的战略级产品，雷军在发布会上仅用7分钟进行介绍的原因。

相比以往小米为手机、汽车首代产品“树立标杆”，AI眼镜更像是其“生态入口”战略的先行卡位之作。

如今看来，小米进军AI眼镜领域，对行业的影响远超产品本身。

至少雷军亲自下场的举动，刺激了更多科技与互联网大厂加速自主研发，市场热度未减，竞争反而进一步加剧。

阿里的终端野心

小米发布AI眼镜一个月后，阿里也预告了其首款自研AI眼镜——夸克AI眼镜。

与小米类似，阿里也将AI眼镜视为继智能手机之后最重要的个人移动入口。不同之处在于，小米更侧重于硬件场景化整合，而阿里的AI眼镜则是其软件服务生态的延伸。

从功能上看，一副夸克AI眼镜几乎融合了阿里生态的核心能力——通义千问大模型与夸克AI，同时还支持高德导航、支付宝“看一下”支付、淘宝拍立淘、飞猪旅行行程提醒等功能。

媒体形象地将其描述为“将阿里的整个生态戴在了脸上”。

作为阿里AI To C战略从软件向硬件延伸的关键落子，夸克AI眼镜的出现，标志着阿里AI能力从分散走向集中的重大跃迁。

此前，阿里的AI能力分散在各个独立App中，用户需要在不同界面间切换，难以获得统一的智能体验。而AI眼镜基于全天候佩戴的特性，能够将阿里在搜索、支付、导航等场景的能力封装于单一终端内，实现“一站式调用”。

例如用户在旅行过程中，眼镜可自动同步飞猪行程、触发高德导航、推荐本地生活服务，这种跨业务的主动调用打破了传统App的孤岛模式。

众所周知，阿里并不具备深厚的硬件产品基因。将AI眼镜作为物理终端，不仅整合了软件能力、提升了用户体验，更补齐了阿里从AI大模型到应用再到硬件的完整产业链条。

硬件制造并非一蹴而就，面对供应链存在的短板与硬件挑战，阿里的解题思路是以确定性规模反向驱动供应商。

一方面，阿里通过生态内的高频刚需场景，形成明确的用户需求与使用场景，以生态闭环的价值牵引供应链适配，而非仅仅依赖硬件本身的迭代。另一方面，以实际需求与订单规模推动产业链成熟。

夸克AI眼镜的总架构师、阿里巴巴智能信息事业群智能终端业务负责人宋刚此前在采访中表示，“当这个行业拥有足够大的订单量和明确的技术需求趋势时，供应商就有动力进行技术突破与产能投入。未来可能会形成独立的眼镜供应链”。

因为目前AI眼镜供应链与手机供应链重合度较高，而阿里正推动形成独立的眼镜供应链，例如光机、光波导、穿戴芯片等组件。在与传统眼镜品牌的设计和供应链整合上，当各厂商处于同一起跑线时，阿里可在此领域集中发力。

阿里内部自去年年底以来进行了一系列调整：原属于阿里云的AI应用“通义”被拆分并入夸克所在的智能信息事业群；同时推动天猫精灵团队与夸克产品团队融合，探索AI眼镜等新硬件方向，由阿里智能信息事业群CEO吴嘉统筹阿里AI To C端应用。

根据规划，夸克AI眼镜标准版售价2999元，基本与成本持平。用吴嘉的话说，便是“我们不靠卖眼镜赚钱”。

但外界推测，夸克真正的盈利点可能在于眼镜更多场景的拓展与应用：例如在电商领域，每成交一单“眼镜比价”服务，阿里可向商家收取一定的技术服务费。

此外，面向B端的“企业版”也已启动内测，钉钉将把会议纪要、专家远程指导等功能打包，按席位年费制收费。

从当前状态看，整合阿里生态是夸克的核心优势，但这可能也是一把双刃剑：深度绑定阿里系应用，是否会限制非阿里生态的用户群体？

当然，更为重要的是，相比小米，阿里的硬件产业经验明显不足。这都是对吴嘉团队的极大考验。

百镜大战持续升温

2025年，智能眼镜领域的“百镜大战”持续升级，参与者数量仍在不断增加。

除了小米的供应链优势和阿里的庞大生态体系，进入这一赛道的玩家大多拥有各自的“独门绝技”。

例如华为通过“星闪（NearLink）+鸿蒙系统”实现了手机、屏幕、AR眼镜等多设备的低延迟协同，支持10台以上设备同时连接，延迟降至微秒级。再如Meta凭借全球内容库和计算机视觉算法稳坐海外市场头把交椅。

创业公司中，雷鸟凭借自研MicroLED光引擎的量产良率达到92%，新一代光引擎良率进一步提升至95%；XREAL则以57度广视场角和200英寸虚拟巨幕在观影体验上保持领先。

但百家争鸣的热闹景象背后，仍有许多现实挑战难以跨越。

一个迫在眉睫的问题是芯片。AI眼镜需要强大的主控芯片以实现快速响应和清晰拍照，但目前用于AI眼镜的芯片大多功耗高、成本昂贵，性能、成本与功耗之间的平衡不够理想。

一些主控芯片甚至占智能眼镜总成本的31%，以高通AR1为例，单颗成本约55美元，直接制约了产品的定价空间。

这也解释了为何小米1999元的售价虽有毛利，却难以覆盖研发与供应链投入。放眼整个行业，普遍面临“卖得越多，亏损越大”的悖论。

此外，端侧算力的匮乏进一步影响用户体验。端侧AI在强大算力与低功耗之间难以取得平衡。当前AI眼镜多依赖云端AI模型和算力，反馈速度较慢。若持续使用一段时间，会出现耗电严重、设备发热等问题。

再加上难以突破的“不可能三角”——性能、轻量化与续航。

毫无疑问，AI眼镜并非仅凭单点优势就能攻克，而是一个漫长的系统工程。在此过程中，大厂的优势似乎更为明显。

李创奇此前曾提出一个观点，“AI眼镜只有两类厂商能够成功：一类是手机厂商，另一类是国民级App应用厂商。大厂掌握流量、内容与大模型，所需的仅是硬件载体。”

小米凭借强大的资金支持，采用了双芯片方案——高通AR1与恒玄2700组合，复杂场景使用高通AR1，听歌等简单场景则切换至恒玄2700芯片。而目前国内许多AI眼镜厂商仍采用单芯片设计。

在品牌信赖度与销售渠道方面，大厂也占据优势。

眼镜与其他智能产品不同，对线下渠道有一定依赖性。Rokid此前宣称，计划在今年年底覆盖超过1000家线下眼镜门店，明年出货目标为100万台。

例如小米的线下“小米之家”在2023年底已突破1万家，结合线上自营电商，顾客可先体验后购买。

软件层面的较量更为残酷。AI眼镜软件能力的高低主要取决于能否顺畅调用手机内的各类App，这既依赖大模型的能力，也与AI眼镜所获得的手机权限多少相关。

在此方面，阿里的优势凸显。基础大模型研发上，阿里的通义大模型在国内外均具影响力。同时，阿里作为国民级App集群，出行、购物、支付、旅行等服务可在其生态体系内无缝流转，体验顺畅。

宋刚在采访中强调，“AI眼镜行业最大的问题仍是生态缺失”，他认为当前市面上的AI眼镜，用户购买后除了拍照、听音乐，真正的应用场景太少。

这不是硬件或AI技术本身的问题，而是缺乏真正有价值的服务生态。而这正是阿里“选择此时入局的原因”。

整体来看，这个行业仍处于黎明之前。短期内，创业团队凭借速度与细分场景仍可抢占窗口期；中长期来看，当大厂将重量、续航、价格优化至日常适用水平时，生态护城河将会把多数小型厂商挡在门外。