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2007年6月29日 ，初代iPhone在美国正式发售 ，从此揭开“掌上革命”的大幕 。智能手机作为终端之王，几乎主宰了整个移动互联网时代。
弹指18年 ，人类已站在人工智能时代的路口 ，下一个比肩智能手机的移动终端会是什么？
毫无疑问，将是智能眼镜 。
智能眼镜在传统眼镜的结构上 ，融合了人工智能 、传感器、显示等技术 ，通过内置芯片 、摄像头 、麦克风等硬件，实现拍照录像、语音交互 、信息提醒 、AR显示、导航翻译等智能应用 ，还可以跟智能手机 、智能汽车等其他终端联动 ，兼顾了舒适性与功能性，成为人工智能技术的理想载体 。
IDC预测，2025年全球智能眼镜市场出货量将超过1200万台。规模虽不及智能手机的百分之一 ，却拥有无比巨大的增长空间 。
一 、从十数年磨一剑 ，到一触即发的“百镜大战 ”
最早为大众熟知的智能眼镜产品，当属2012年发布的GoogleGlass 。它搭载Android系统 ，支持语音拍照、导航、实时信息显示等功能 ，但高昂的售价严重影响了市场普及。
2015年，微软面向企业级市场发布的HoloLens1是首款独立MR设备 ，支持3D建模和手势交互 ，能用于波音的飞机组装指导，后续还升级了波导光学技术和眼球追踪版本 。
2019年 ，Meta的前身Facebook推出Quest2 ，以299美元的高性价比推动了VR普及，后续的QuestPro又引入彩色透视功能 ，尝试AR/VR融合 。
2023年 ，Meta与雷朋合作推出Ray-BanMeta，主打拍照 、语音助手和轻量级AR，全球销量突破百万副 ，成为消费级爆款。Ray-BanMeta大获成功 ，为市场快速发展铺平了道路，也为后来者树立了标杆。近期 ，Meta又与知名运动眼镜品牌Oakley达成合作 ，推出运动版智能眼镜“OakleyMetaHSTN ”，为用户带来运动场景下的智能穿戴体验 。
在VisionPro身上折戟的苹果 ，宣布放弃把摄像头装进AppleWatch的计划 ，转而准备在2026年推出首款智能眼镜，正面与Meta展开竞争 。
谷歌也是有样学样 ，宣布与知名眼镜品牌WarbyParker合作推出基于AndroidXR技术的智能眼镜 ，并同时与三星 、GentleMonster和Xreal等，共同研发集成GeminiAI和AR功能的智能眼镜产品。
OpenAI也布局其中 ，申请了涉及AR/VR头显和智能眼镜的新商标 ，有意在硬件终端发力 。
与国外市场不同，国内市场虽然竞争激烈，但消费者对智能眼镜的认知度还不强 ，长期处于不温不火的状态 ，亟需一款像Ray-BanMeta一样的消费级爆款产品，来点燃市场热度 。而局面可能很快会打破。
小米最近发布的XiaomiAIGlasses ，被定义为“面向下一代的个人智能设备” ，旨在替代手机的高频交互地位，融入人车家全生态 。凭借小米强大的供应链整合能力 ，以及日渐完善的人车家智能生态布局 ，有望推动智能眼镜从“极客玩具 ”走进“千家万户 ”，引领带动国内市场的爆发 。
在此之前 ，国内已有众多厂商试水智能眼镜 ，既有华为、百度 、联想这样的大厂，也有被称为“AR五小龙”的Rokid 、XREAL、雷鸟创新 、星纪魅族 、影目科技等创新公司 ，推出的产品都各具特点。随着各大厂商陆续进场 ，2025下半年，很可能迎来智能眼镜的“百镜大战” 。
二、我们为什么需要智能眼镜
智能眼镜可以说是为人工智能时代而生的终端形态 。其价值不仅在于“替代手机部分功能 ”，更在于通过“穿戴即智能 ”的形态 ，从“衣食住行康育娱”等数字生活全场景中创造“零负担 ”的交互体验。随着AR技术 、AI算力与续航能力的升级 ，智能眼镜可能成为继手机之后，连接虚拟与现实的新一代移动终端 。凯文?凯利在他的新作《2049：未来10000天的可能》开篇就对这一前景作出了预测 。
本质上 ，人们对智能眼镜的需要 ，是对终端产品“好用 ”与“管用”的需求升级，可以浓缩为以下核心逻辑：
效率革命：解放人类双手
智能眼镜有效打破了对传统设备的依赖。我们在步行 、驾驶、运动 、家务等双手被占用的场景中 ，可以通过语音指令直接进行操作 ，避免了频繁掏取手机的烦琐。眼球追踪功能可以精准捕捉用户视线焦点，一个眼神它就秒懂 。手势识别可以实现手势追踪 ，支持滑动 、抓取等自然交互 ，比如在驾驶过程中通过简洁的手势切换导航视角 。通过智能眼镜，眼、口、手 、脑 ，真正实现了“四位一体 ”高效协同 ，极大减轻了双手的操作负担。
信息获取也将变得无缝高效，无需解锁手机，就能通过眼镜屏幕接收短信 、日程提醒、导航箭头等关键信息 ，比如 ，AR导航可将路线叠加在现实路面，比点开手机更加安全高效 。
场景革命：拓展生活与工作边界
通过智能眼镜 ，AR将进一步释放实用价值 ，既可以将虚拟屏幕投射到现实场景，实现多任务分屏处理 、3D模型查看 ，开辟智能办公新模式；也可以通过AR叠加路线指引 、景点信息 ，提供更加直观的文旅导览；如果你正在进行健康管理，智能眼镜会自动标记餐桌上的食物属性 ，并提醒你应该吃什么、可以吃多少 。
在制造业领域 ，AR与工业大模型的结合，将极大提升工业生产 、运行维护各环节的工作效率 ，比如 ，工程师用智能眼镜扫描故障设备，大模型将直接给出设备维修的可视化操作指引。
智能眼镜第一人称的拍摄视角，对于旅拍 、运动摄影和vlog创作也更加友好 ，既能替代笨重的摄影设备 ，也能缓解拍摄者的“社恐 ”焦虑 。
智能眼镜还将成为残障人士的福音，帮助视障人士识别障碍物、读取文字和图片信息 ，实现听觉导航和视觉辅助；通过实时语音转文字 、环境音可视化 、多模态交互等技术 ，帮助听障人士识别语音和声音提示，实现“看字-打字-发声”无障碍交流 ，从而有效化解数字鸿沟 。
交互革命：重构社交娱乐体验
集成骨传导音频技术与虚拟巨幕投射的智能眼镜 ，可以在通勤时替代平板观影，使地铁秒变“虚拟影院 ”。从“屏幕隔离 ”到“虚实共生” ，游戏和影音玩法将更加丰富 ，边界将无限扩展，用户甚至可通过智能眼镜“参演 ”互动影视 。
在虚实融合的社交场景下 ，智能眼镜可以通过人脸识别自动展示对方社交资料 ，线下聊天时同步获取背景信息，降低社交门槛 。远程互动时，第一人称的拍摄视角还能自带“共享视野 ”功能 ，实现“天涯若比邻”的奇妙体验。
穿戴革命：从“工具”到“器官级 ”设备
智能眼镜从“科技工具 ”到“潮流配饰”的转变 ，不仅需要时尚品牌的联名加持，更需要满足用户审美需求的轻量化和设计感 。随着集成度提升和重量控制 ，智能眼镜将会像传统眼镜一样 ，更加接近“无感佩戴 ” 。
然而，要完成从“工具 ”到“器官级”设备的进阶 ，还是有很长的技术天梯要爬。虽然部分产品已经具备屈光矫正、心率和疲劳度监测等基础功能 ，但智能眼镜的进化趋势可能是“AR+AI+生物传感 ”的融合终端，它的发展不仅取决于终端技术本身 ，还需要考虑脑机接口技术的发展。当前 ，Meta等企业已启动脑机接口与智能眼镜的融合研发，若未来脑机接口技术普及 ，智能眼镜或许会成为负责显示与交互的重要外设 ，进化成人类的“器官级 ”设备 。
三 、谁在支撑智能眼镜的流畅运行
终端越精巧，往往支撑其运行的基础体系越庞大 。智能眼镜能够流畅运行，本质上是大模型+大算力+大上行共同作用的结果。
大模型：更好的模型 、更强的能力、更好的体验
智能眼镜核心能力的进化 ，高度依赖多模态大模型的场景化适配 。例如：Ray-BanMeta搭载Llama3多模态模型 ，可识别超过1000类物体，环境感知准确率达到92% 。雷鸟V3接入阿里云通义大模型后 ，AI识别准确率高达98% ，能够支持调酒指导、录音总结等复杂任务。RokidGlasses采用“基础模型+视觉模型+搜索模型”的多模型协同架构，端侧意图识别仅需2毫秒 ，显著提升多任务处理效率 。小米的自研大模型也已深度集成到智能眼镜中 ，提供实时翻译 、智能问答 、内容生成等功能 。
但是，受限于眼镜体积和功耗 ，还需要综合运用大模型压缩技术、端侧边缘计算 、云端算力补充 ，来构建端云混合架构，以平衡性能与体验。
大算力：端云协同的动态算力网络
多模态大模型的实时交互 ，比如3D场景理解 、多语言翻译 ，对算力提出了更高要求，倒逼端侧芯片升级、云端算力扩容，以及算力智能调度 。
端侧上 ，不仅有芯片性能的突破 ，智能眼镜硬件架构正在经历从单核到异构计算的跨越式升级，通过动态分配算力至视觉处理 、传感器融合等任务 ，确保多线程并行效率 。
在云端 ，需要大规模算力集群的支撑，来解决端侧算力瓶颈。语音唤醒等时延敏感型任务在端侧处理 ，实时3D渲染等计算密集型任务则通过5G/6G网络分流至云端 。
算力智能调度 ，能够基于设备状态（如电量 、温度）和网络质量（如带宽、延迟），自动调整算力分配 ，并能实现跨设备算力共享 ，调用手机或车载算力为智能眼镜处理复杂任务提供支持 。
大上行：从数据管道到智能桥梁
智能眼镜的AI助手 、实时翻译 、模型渲染、图像识别等功能，需要将大量语音 、视频数据上传至云端处理 ，对上行链路的带宽 、时延、稳定性提出了更高要求。
而传统的通信网络 ，上行速率远小于下行速率。“上行短板 ”已成为智能眼镜数据传输的关键制约 。
大上行，意味着通信网络要有更高的上行速率 。随着5G-A的商用，移动通信将实现“下行万兆 ，上行千兆 ”。大上行 ，将有力支撑人工智能时代包括智能眼镜在内的大规模数据传输需求 。而6G理论上行速率将达到10Gbps，能够支持4K/8K视频实时上传 ，实现真正无感的通信体验 。
摘下眼镜 ，想起刘慈欣的科幻短篇《带上她的眼睛》，科技能否成为承载人类情感的容器 ，让每一朵野花都有名字？而你的下一副眼镜何必只是眼镜？
（作者陶鹤山为数字经济工作者 ，从事数字化领域政策规划）
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