2025年AI眼镜千亿级终端进化论与产业链梳理：AI眼镜爆发有望推动智能眼镜加速迈向千亿市场

1. AI 智能眼镜定义及行业增长逻辑

1.1. AI 智能眼镜的划时代产品属性

AI 智能眼镜定义：以传统眼镜为物理载体，集成音视频交互模块，依托人 工智能技术实现场景化智能增强的可穿戴设备。 广义的 AI 智能眼镜涵盖所有集成人工智能技术的眼镜形态，包括带显示屏 的 AR 眼镜，兼具视觉增强与智能交互能力。狭义的 AI 智能眼镜，即不配 备显示屏、以摄像头和 AI 系统为核心的智能可穿戴设备，强调语音交互和 环境感知功能。

生理级入口优势

AI 眼镜凭借独特的生理级入口优势在智能终端领域占据重要地位。作为距 离人体视觉、听觉和嗅觉三大感知系统最近的交互设备，它自然地与人类感 知机制形成了紧密联系。这种近距离特点让交互行为更符合人体的自然反 应模式，不需要刻意调整身体姿势或集中注意力，就能高效完成信息获取和 指令传递。 依托其生理级入口优势，AI 眼镜通过整合摄像头、传感器阵列和麦克风等 组件，构建了多维度的交互系统：在听觉层面实现触控镜脚接听、抗风噪和 回声消除；在语音交互方面具备通话降噪和自然语音指令识别能力；在视觉 层面支持图像采集与空间感知。这从硬件与功能设计上，强化了用户的交互 体验。

正是基于这样的生理优势与交互特性，AI 眼镜天然具备高频使用属性，相 较其他传统智能设备更易实现无感化人机融合。根据新浪数码对 2 万余名 音频眼镜用户的调研，AI 眼镜用户日均佩戴时长超过 7.2 小时，日均媒体 使用时间超过 4.2 小时。这种长时程、高频次的自然交互状态，重塑了人机 交互模式，具有跨时代的意义。

AI 大模型最佳落地场景

AI 眼镜凭借与端侧大模型的深度技术融合，已成为当前人工智能大模型最 具实践价值的落地场景之一。依托端侧大模型的轻量化部署特性与强大的 多模态融合能力，可以破解传统 AR 眼镜交互范式单一、操作复杂的不足。 多模态交互：AI 眼镜实现了视觉、听觉、触觉等多模态数据的综合采集与 处理。以 Meta AI 为例，其端侧大模型展现出强大的多模态交互能力，能够 在摄像头捕捉到的画面中识别超过 2000 个不同类别的物体，准确率达 92%以上，同时对复杂环境中的动态变化进行实时跟踪，确保信息传递的及时性 和准确性。

个性化辅助：借助持续的本地化数据学习，AI 眼镜可建立用户行为偏好模 型，在复杂任务中提供个性化辅助策略。这种从“工具”向“外脑”的功能 转变，不仅将用户从繁琐的操作流程中解放出来，更通过知识沉淀与智能推 理，成为用户认知能力的延伸与强化工具，使 AI 眼镜成为真正意义上的智 能增强设备。

1.2. 2025 年行业爆发关键驱动：Meta 技术引领与国产替代

从沉寂到爆发，智能眼镜的 10 年： 从行业发展脉络来看，尽管 Google Glass 早在 13 年前便已在较高呼声中 问世，但是在未来十几年智能眼镜的发展中，Google Glass 更像是昙花一现， 市场逐渐归于沉寂。这是因为相关智能眼镜产品长期过度聚焦于复杂的虚 实融合技术研发，没有真正融入到终端用户的实际生活场景。 近两年 AI 智能眼镜的爆发，本质上是行业逻辑转向的结果：用户场景导向 +轻量/美观外观设计。不再执着于一步到位实现复杂的显示功能，通过剥离 显示屏、聚焦摄像头与 AI 系统实现轻量化设计。在保证美观便携的基础 上，以语音交互、环境感知等实用功能切入市场。 Meta 引领行业拐点：在智能穿戴设备领域，AI 眼镜正迎来前所未有的发 展机遇，而 Ray-Ban Meta 智能眼镜无疑是这场变革的引领者，其创新的端 云协同架构为行业树立了新的标准范式。 当用户与 Ray-Ban Meta 的 AI 助手交互时，系统会依据任务的复杂程度， 在设备端和云端之间进行智能分配。设备端处理主要承担一些相对简单的 指令任务，例如唤醒词模、实时语音翻译等功能。而对于更为复杂的多模态 任务，如物体识别、信息查询等，则会把查询发送到云端服务器进行处理。 这种混合架构是 Meta 在充分权衡智能眼镜设计约束后得出的最佳方案， 具备降低功耗、保证高质量输出、平衡性能与便携性等诸多显著优势，有效 解决了设备体积小、重量轻、功率和热量受限等问题，使得智能眼镜在保持 时尚轻便的同时，还能提供强大的 AI 功能。

技术创新的落地成效直接体现在市场表现上。根据 wellsenn 数据，Ray-Ban Meta 智能眼镜 2024 年销量 142 万台，市场份额超 90%，这一数据充分验 证了消费端对 AI 智能眼镜的强劲需求。Ray-Ban Meta 智能眼镜发布后， 在全球范围内引发了智能眼镜市场需求的大幅增长 2023 年全球智能眼镜 出货量同比增长了 156%，2024 年同比增长了 210%，展现出 Ray-Ban Meta 对 AI 眼镜市场的显著拉动作用。

国产替代加速：众多国内企业凭借技术积累与创新，在硬件、软件算法、交 互体验等维度全面发力，推动行业发展。目前市场上已涵盖 AI 音频眼镜、 AI 拍摄眼镜、AI 显示眼镜等多种类型，众多厂商正加速推进“AI 大模型 与 AR 技术深度融合”，助力轻量化与多元化 AI 交互产品的创新与推广。

在国产轻量化 AI 眼镜技术创新与市场替代中，核心厂商实现关键突破。 Rokid 深耕 AI+AR 轻量化研发，以衍射光波导技术与纳米微晶玻璃镜片将 产品重量控制至 49 克，结合通义千问大模型实现 0.5 秒语音响应。华为在 轻量化设计中整合 AI 技术，依托鸿蒙生态智能互联，搭配骨传导音频保障 交互稳定性。小米通过低功耗 AI 芯片与供应链优化实现轻量化，同步提升 续航表现。李未可（Lawaken）在运动场景轻量化眼镜中嵌入自研 SLAM 算 法，以 AI 优化户外定位精度，成为细分领域代表。 随着技术的不断迭代升级，产品性能和用户体验持续优化，市场对国产产品 的认可度日益提升。预计 2025 年，AI 眼镜的中国市场销量将迎来爆发式增 长，同比增长 188%，国产轻量化 AI 交互方案在国内市场加速实现对国外 产品的替代，逐渐成为市场主流选择。

1.3. 下一代亿级智能终端雏形

硬件成本下探：AI 眼镜的 BOM 成本中，SoC 芯片占比最高，Ray-Ban Meta 的芯片占比超 50%。随着 AI 智能眼镜国内市场的发展，通过国产替代和规 模化生产，硬件成本将大幅下降。目前，作为 AI+AR 眼镜核心光学方案之 一的光波导模组、Micro-LED 等关键部件成本已下降 40%。未来，随着国产 供应链在显示驱动芯片、光学镜片等环节的突破，AI 眼镜的硬件成本有望 降至 150 元以下，加速其向消费级市场的普及。

应用场景破圈：应用场景的多维拓展进一步拓宽了市场增长空间。在技术迭 代与市场需求的双重驱动下，AI 眼镜的应用场景正在不断拓展，呈现出从 消费级到工业级的全方位渗透趋势。消费级产品通过成本控制和价格亲民 化加速大众市场普及，而工业级产品如 Rokid X-Craft 防爆眼镜已在核电站 等高风险场景实现规模化落地，充分验证了其技术可靠性与工业适配性。

随着 AI 大模型的深度融入，AI 眼镜的功能边界进一步拓宽，从传统的消费 端商用场景向智能制造、医疗、能源等垂直领域延伸。通过实时数据交互和 视觉辅助等核心功能，AI 眼镜正在重塑生产运维、医疗诊疗、能源巡检等 关键作业流程，推动产业智能化转型。据 IDC 预测，到 2030 年，AI 眼镜 在医疗、教育等 B 端市场的渗透率将超过 30%。这一趋势预示着 AI 眼镜将 在跨领域应用中实现更广泛的价值重构，为各行业带来前所未有的效率提 升和模式创新。 生态协同：未来，AI 眼镜的生态协同将走向普遍化，AI 眼镜将深度融入数 字生态，实现跨设备、跨场景的无感化协同，刺激市场进一步扩展。现有的 典型生态系统如华为鸿蒙、苹果 VisionOS 等，正在推动这一趋势的发展。 以华为鸿蒙生态系统为例，其独特的分布式技术架构为 AI 眼镜的跨设备协 同提供了标杆式的实现路径。华为智能眼镜 2 整合鸿蒙生态，支持如天气 预报、航班信息提醒等多种智能功能，与华为其他智能设备无缝连接，形成 完整智能生态，为用户提供便捷高效体验。随着生态的逐步完善，AI 眼镜 将突破传统硬件的限制，成为连接物理世界与数字服务的智能枢纽，真正推 动服务随人而动的愿景走向现实。

参考 Statista 统计 2011-2024E 全球智能手机出货量数据，虽然近几年全球 手机市场出现一些回落，但总体量级仍旧保持在 10 亿台以上，且随着 AI 的赋能有逐渐回暖复苏的迹象；而传统眼镜全球出货量也长期保持在 10 亿量级以上，未来稳定增长。 成本下探、应用场景破圈和生态协同三大驱动力正形成相互促进的良性循 环，将加速 AI 眼镜的产业化进程，共同推动 AI 眼镜加速向亿级智能终端 的目标迈进。随着光学显示、AI 算力、传感器等核心技术的持续突破，以 及跨设备、跨场景的生态协同网络日益完善，AI 眼镜正在复刻智能手机的 发展轨迹：从单一功能设备演进为平台型终端。

其独特的空间计算能力和全天候可穿戴等 特性，使其有望超越手机成为下 一代人机交互的主要入口，真正实现物理世界与数字世界的融合。

2. 智能眼镜行业发展沿革与现状分析

2.1. 智能眼镜技术历史演进：从原型探索到空间计算终端

我们将智能眼镜的技术演进划分为四个关键阶段，分别对应行业发展的原 点、起步、跃迁与终端形态雏形的递进轨迹。每一阶段的技术路线与产品形 态变化均深受上游感知能力提升与下游交互需求释放的协同驱动。

第一阶段：原型探索期（20 世纪 80 年代– 2015 年）

早期智能眼镜形态以“头戴计算设备”为基础，以增强感知为目标，设备多出 现在学术实验或军事工业领域。典型代表为 Steve Mann 开发的可穿戴相机 系统，其设备架设在头部并记录视野影像，是最早可称为“可穿戴计算之父” 的探索成果。2012 年，谷歌发布 Google Glass，引发全球关注。该产品整合 拍照、语音控制、GPS 等功能，开创消费级智能眼镜先河，但受限于隐私争 议、功能场景不明与重量过重等问题，2015 年 Google Glass 正式停止面向 消费者市场销售。 该阶段产品形态偏重“技术演示”，缺乏明确应用场景，处于从科学装置向消 费产品的转化初期，尚未具备规模化量产与商业落地能力。

第二阶段：消费化起步期（2019– 2023 年）

进入 2019 年后，随着 AI 芯片、低功耗模组与软件生态的同步进化，智能 眼镜逐步从实验型设备向轻量消费级产品靠拢。代表性事件包括 2021 年 Meta（Facebook）联合 Ray-Ban 推出首代雷朋智能眼镜，华为、雷鸟、小米 等头部厂商相继入局，2023 年 Ray-Ban 与 Meta 合作推出第二款智能眼镜， 销量突破百万，成为行业焦点。 技术上，AI 语音助手、第一视角拍摄、GPS 导航成为标配功能，配合分体 式设计实现“近似传统眼镜形态”的佩戴体验。2023 年，MWC 上小米发布无 线 AR 眼镜探索版，首次尝试 MicroLED+摄像模组的组合，实现从“看得见” 向“能互动”的跨越。 该阶段产品硬件形态逐步轻量化，AI 语音交互初步稳定，第一视角拍摄与 导航翻译等基础功能可用性增强，为后续 AI 能力升级和 AR 融合奠定用户 心智与供应链协同的基础。

第三阶段：AI+AR 融合跃迁期（2024– 2026E）

随着 GPT、Llama、Grok、Deepseek 等大模型加速轻量化部署，AI 眼镜进 入功能跃迁关键窗口。2024 年，Rokid 发布 Rokid Glasses，基于 AI 语音助 手与单色波导显示模块，初步构建“AI+AR”的产品雏形；2025 年，Ray-Ban Meta 下一代产品有望发布，新增显示模组与多模态 AI 接口，进一步丰富产 品能力边界。 产品设计强调基础功能 AI 助理+轻量 AR 信息提示，适配多场景使用。语 音翻译、智能提醒、图像识别等能力由本地化模型直接支持推理运行，显著 降低对网络与算力环境的依赖。同时，软件形态从封闭指令集向开放 SDK 延伸，推动“工具属性”向“助手属性”演进。 AI 与 AR 开始融合形成明确功能集，产品形态趋向独立交互终端，核心竞 争力转向“硬件能力+AI 生态”协同，智能眼镜从“增强感知”走向“辅助决策”。

第四阶段：空间计算终端雏形（2026E 及以后）

根据已发布产品节奏与 Meta 规划，2026 年起将迈入空间计算终端探索阶 段。该阶段设备将全面集成定位、手势识别、眼动追踪、EMG 腕带等多模 态传感器，实现 AI 物体识别、内容生成、协同办公等完整人机交互功能。 Meta 预计 2027 年推出的 Orion 系列将成为真正意义上的“具备独立算力与 系统的计算终端”，产品重量控制在 100g 以内，支持 6DoF 空间定位。 该阶段的智能眼镜将具备大部分 APP 兼容能力，能够处理复杂应用逻辑与 多任务协同，产品定位从“AI 眼镜”向“下一代个人智能终端”演进，真正实 现脱离手机的独立计算平台。设备 SKU 多样性增强，价格带覆盖广泛，适 配 B 端/教育/医疗等专业场景。 未来产品有望具备完整空间感知与系统交互能力，正式进入“通用计算平台” 时代，成为 AI 硬件形态中最接近“多模态人机接口”的载体。

2.2. 智能眼镜及 AI 智能眼镜产品分类

智能眼镜产品形态分类：从沉浸式 XR 设备向轻量 AI 终端演进 随着显示技术、感知模组与 AI 模型的快速演进，当前智能眼镜产品形态已 呈现出由“沉浸重构”向“轻量感知”的演化趋势。整体来看，智能眼镜按技术 基础与核心功能的不同，可划分为四类：VR 眼镜、AR 眼镜、MR 眼镜与 AI 眼镜。每一类型均具备明确的技术定位与代表性产品，构成当下智能眼 镜产业格局的主干。 VR 眼镜主要采用虚拟现实技术，通过全封闭视野构建沉浸式数字空间。该 类设备依赖高刷新率显示屏与空间音频系统，结合外部传感器实现动作捕 捉，典型代表包括 Oculus Quest 与 Pico Neo3 等。产品多用于娱乐、游戏、 虚拟社交等场景，具备极强的临场感与沉浸感，封闭性高但交互复杂，普及 门槛相对较高。VR 眼镜同时面临内容资源匮乏，设备分裂适配难度大，硬 件要求高限制产品普及以及使用场景局限等问题。

AR 眼镜则以增强现实为核心，通过光学透明模组将数字信息叠加至真实世 界，强调效率工具属性。目前主要应用于工业、物流、巡检等 B 端场景， 部分产品逐步具备初步语音控制与手势识别能力。代表产品包括 Google Glass 与 Magic Leap One 等，技术形态上与 MR 存在一定交集，但以“现实 增强”为主，偏向辅助而非重构。当下技术上仍然受到光学扩展量的几何不 等式的限制，例如在提高 FOV 的同时容易造成更大的硬件体积和更小的 eye box，而小型光学模组想要实现大 FOV 与大 eye box 在极具挑战。

MR 眼镜聚焦于实现虚实融合与实时交互，用户可通过手势或语音操作虚拟物体，并根据物理世界反馈做出同步响应。产品强调空间感知能力与三维 坐标定位精度，适用于高要求的工业级场景，如远程协作、3D 教学与数字 孪生等。代表性产品为 Microsoft HoloLens 2，技术门槛与价格带均处于高 位，短期内难以全面消费化。

与前三类侧重“虚实界面重构”路径不同，AI 眼镜（即“AI 智能眼镜”）聚焦 于通过语音、拍摄、识别等多模态感知接口实现“轻量智能助理”功能，技术 路径从“AI 交互”出发，覆盖实时翻译、拍照分享、语音问答等高频日常场 景。代表产品为 Ray-Ban Meta，该类产品具备良好的外观适配性、佩戴舒 适性与低学习成本，是当前AI能力与消费级形态融合最为紧密的产品类型。

AI 智能眼镜三大典型形态分类：从音频辅助到融合交互

随着 AI 能力与智能穿戴技术的持续融合，AI 智能眼镜逐步演化出三大典 型形态，分别为：AI 音频眼镜、AI 音频+拍摄眼镜、AI+AR 眼镜。三者在 核心功能、代表产品与适配场景上各具差异，构成当前 AI 眼镜市场的基本 产品谱系。

AI 音频眼镜：极简主义的产品逻辑

AI 音频眼镜可视为 AI 眼镜的启山之作，其率先将传统光学眼镜“电子化”， 以蓝牙主控芯片（MCU）+麦克风+扬声器+电池的轻量级组合，连接智能手 机后即可实现通知播报、音乐播放、语音唤醒与通话接听等基础听学功能。 进入 AI 大模型阶段后，AI 音频眼镜借助智能助手能力，开始扩展至更多自 然语言交互场景，成为真正意义上的“AI 音频眼镜”。 核心技术差异主要体现在音频组件选择与算法优化层面，以及手机操作系 统的融合深度。这决定了用户“听”与“说”的体验质量，并影响后续语义交互 路径的拓展。 代表性产品包括：华为智能眼镜 2 系列、小米蜂巢眼镜、GetD 智能眼镜、 李未可 Metalens Chat 系列。优势在于器件少、形态轻，镜框设计高度灵活，供应链熟化度高，产品可快 速规模化上量，成本控制良好，适合追求“通话+播报”的基础交互用户。典 型产品重量控制在相比普通眼镜增加 10–20g，适合长时间佩戴。 但局限性亦较明显：受限于器件种类，其场景拓展性较低，交互维度有限， 更接近“过渡性产品”。

AI 音频+拍摄眼镜：爆款产品的主流形态

Ray-Ban Meta 系列出货量突破 200 万台后，AI 音频+拍摄眼镜迅速成 为市场主流形态。与纯音频眼镜相比，拍摄模组的加入极大扩展了信息采集 能力，使其在人机交互场景中具备更广泛的应用空间。 该类产品集成摄像头与 ISP 图像处理芯片，具备第一视角拍摄、直播、记录 生活、物体识别、AI 绘图等能力。用户可通过拍摄模组配合 AI 模型完成视 觉问答与多模态识别任务，进一步提升交互深度。 代表产品包括： Ray-Ban Meta 系列。该产品采用集成式 CPU+GPU+ISP+NPU 平台，构建专属 AR1 芯片架构，兼顾拍摄质量与运算 效率，在确保图像成像质量的同时，强化了用户的视觉交互体验。 相比音频眼镜，该形态产品通常重量为 40–50g，电池续航能力平均为 3–4 小时（视频拍摄约 0.5–1 小时），镜腿多采用双电池设计。同时也对厂商提 出更高技术要求，摄像模组、ISP、CMOS 图像传感器的选型对成像质量有 直接影响。部分品牌如雷鸟、INMO 等均已推出续航优化解决方案。 拍摄模组放置于镜框边缘会产生一定外观“走线”，对设计提出挑战，但厂商 仍可通过不同镜框 ID、材质与配色策略丰富产品外观，兼顾功能与时尚属 性。

AI+AR 眼镜：终极形态的演进方向

AI+AR 眼镜代表 AI 眼镜的极致演进路径，即“无摄像头 AR”与“全功能融合 AR”两类形态同步发展。一类为轻量级无拍摄 AI 眼镜，如星纪魅族 StarV Air2、影目 Go2、Even G1（不含扬声器）；另一类为集成 AI 音频+拍摄+AR 能力的全功能产品，如 Rokid Glasses、雷鸟 X3 Pro、Meta Orion、INMO Air 3 等。 轻量级 AR 眼镜已具备完整语音交互体系，支持 AI 语音转写、AI 实时翻 译、跨境对话、学术场景笔记与 AI 提词等应用功能。在芯片方面，主流产 品采用 W4100、W5100、W517 等可穿戴芯片，兼具蓝牙连接与基础“显示” 能力，BOM 成本可控，适合大规模量产。 此外，全功能 AR 眼镜正向信息显示、视觉识别、空间交互等维度进一步演 进。部分厂商采用 Micro-LED+衍射光波导技术，实现高亮度、低功耗显示 效果，结合多模态 AI Agent，可实现更高效、低延迟的“视觉+语音”交互体 验，成为下一阶段智能眼镜演进的重点方向。

2.3. 市场现状

智能眼镜市场规模波动增长。智能眼镜作为不断演进的智能穿戴品类，范畴 涵盖 AR 眼镜、VR 眼镜等技术路径产品。2020-2025 年智能眼镜市场规模 呈波动增长趋势，虽 2022 年增速有明显下滑，但后续逐步回升，印证智能 眼镜市场韧性。

全球 VR/AR 市场呈现显著分化趋势。 经历 2024 年调整期后，AR 市场快速反弹并加速增长。AR 眼镜市场在 2025 年第二季度迎来爆发式增长，全球销量达到 15.1 万台，同比增长 40%，较 2024 年因国内投屏观影类 AR 产品体验不足、海外 Hololens 2 停产冲击的 低迷态势形成鲜明对比。这一增长主要源于多因素合力：Rokid 等品牌 AI 智能眼镜曝光带来巨大流量转化，BB 观影类 AR 眼镜成本价格持续下探、 场景深耕吸引更多企业加入销售阵营，光波导 AR 眼镜受益于 AI 眼镜热度 销量走高，同时头部企业融资到位后产品研发和销售投放重回正轨。下半年 阿里、Meta 等 AR+AI 眼镜新产品持续发布上市，加上运动类 AR 眼镜超预 期的销量贡献会共同推动 AR 市场快速扩张，展现强劲复苏势头。 VR 市场则呈现疲软态势。2025 年第二季度全球销量为 126 万台，同比下 降 6.7%。主要原因是去年同期 PS VR2 和 Vision Pro 基数较高而今年销量 萎缩，Meta Quest 系列产品销量基本持平，未能延续 2024 年前的高速增长态势。现象也源于 Meta 在 2025 年没有发布新的 VR/MR 产品，继续依靠 Quest 3/3S 销售，苹果换芯版 Vision Pro 2 因价格和重量无明显变化导致吸 引力不足，三星 MR 和索尼 PS VR2 预计全年销量分别仅为 5 万台和 20 万 台，Pico 依靠 B 端大空间应用实现 20 万台销量。区域市场方面，2025 年 上半年中国 VR 销量累计为 6 万台，较去年同期下降 33%，国内 C 端市场 持续低迷，缺乏销量支撑的产品，用户消费欲望不强，仅靠 Pico 4 系列和 Quest 3 系列产品支撑销售，B 端市场主要依靠 VR 大空间应用，而教育、 文旅、党建等 TOG 项目逐步萎缩；海外市场二季度销量为 120 万台，同比 下降 5%，市场品牌和产品玩家越来越少，产品迭代乏力与内容生态滞后成 为主要制约因素。

AI 智能眼镜成为智能眼镜生态极具突破性的分支。智能眼镜凭“解放双手、 贴近感官”体验，培养用户“头部智能交互”习惯。而 AI 智能眼镜作为智能眼 镜生态极具突破性的分支，延续“头部终端”价值，以 AI 大模型为核心驱动 力拓宽想象空间，升级信息交互为智能场景服务，覆盖日常及垂直场景，承 接市场对智能穿戴“功能深化、体验迭代”期待，成为智能眼镜市场从规模增 长迈向体验革命的关键引擎，驱动智能穿戴赛道向更智能、更具颠覆性前行。 全球市场销量超出预期。AI 眼镜市场的蓬勃发展，得益于人工智能（AI）、 增强现实（AR）、光学显示、低功耗芯片等核心技术的突破，而硬件成本 的下降以及应用场景的拓展更为市场增长添薪助力。根据 Wellseen 数据显 示，2024 年全球 AI 眼镜销量达 152 万台。2025 一季度，全球 AI 眼镜销量 上涨至 60 万台，同比增长 216%，二季度销量飙升至 87 万台，同比增长 222%。

国内市场未来可期。根据区域分布数据，2024 年中国国内市场 AI 智能眼镜 销量仅为 5 万台，占比 3%，尚处于起步阶段，缺乏具有代表性的产品；海 外市场 AI 智能眼镜销量为 146 万台，占比高达 97%，RayBan Meta 仍是海 外市场的主导产品。然而，市场始终处于动态发展之中。根据维深信息 wellsenn XR 报告，2025 年小米、阿里、三星等众多品牌将陆续推出新品， Meta 计划在第三季度推出搭载平视显示屏的 AI 眼镜 Hypernova，预计 2025 年 Meta 销量可达 400 万副，三星 40 万副、小米 30 万副、逸文 10 万副、 雷鸟 10 万副，各品牌将在市场中展开激烈竞争。

拍摄眼镜主导当下，AR 眼镜蓄势未来

从功能维度切入，2024 年全球 AI 眼镜市场呈现出清晰的功能分化格局： AI+拍摄眼镜销量达 143 万台，在整体市场中占比 94%；AI+AR 眼镜销量 为 6 万台，占比 4%；AI+音频眼镜销量 3 万台，占比 2%；此分化格局主要 系 2023 年 9 月 Rayban-Meta AI+拍摄眼镜诞生后，以 50g 轻量化设计、299 美金起的定价快速打开市场，2024 年出货超 140 万台，带动拍摄功能成为 当下 AI 眼镜主流应用方向。 尽管当前 AI 拍摄眼镜以超 90%的市场份额，占据着 AI 智能眼镜市场的主 导地位。随着技术持续迭代升级与成本逐步下降，尤其是波导技术在材料、 工艺及技术路径等领域不断取得突破，AI+AR 眼镜正从基础硬件叠加阶段， 稳步向智能辅助与智能助理方向进阶。凭借多功能集成优势与更高阶的智 能化水平，AI+AR 眼镜将日益获得市场青睐，预计未来会逐步挤压 AI 音频 眼镜和 AI 拍摄眼镜的市场空间，成为驱动 AI 智能眼镜市场增长的核心产 品类型。据沙利文 AI 智能眼镜白皮书展望，2028 年，AI 拍摄眼镜与 AI 音 频眼镜市场规模增速将放缓并触及峰值，AI+AR 眼镜有望成为未来市场主 流产品。

价格跨度与价格竞争并存，多家厂商争夺未定格局

AI 眼镜市场在价格维度呈现出显著跨度与动态波动特征，既折射出功能复 杂度对定价的核心影响，更凸显市场竞争的白热化态势。 不同功能的 AI 眼镜价格呈现显著跨度。AI 眼镜价格从亲民的 1000 元到高 昂的上万元不等，功能集成度成为关键定价依据——例如中国市场中，集 “音频+拍照+AR+AI”等多元功能的眼镜因技术门槛高定价不菲，而仅具备 基础 AI 音频功能的产品则价格更易被大众接受。

同一功能路线的 AI 眼镜价格竞争升温。同一功能路线，品牌间价格差异亦 颇为明显，部分厂商为抢占份额采取“以价换量”策略。洛图科技数据清晰显 示，2024 年 AI 音频眼镜价格多集中在 1500-1999 元区间，到今年 1-2 月已 降至 1000-1499 元；2024 年国内 AI 拍摄眼镜价格集中在 3000 元以上，今 年 1-2 月也大幅下降到 1500-1999 元；AI+AR 眼镜在 2024 年价格集中于 3000 元以上，今年 1-2 月，2500-2999 元和 3000 元以上价格段仍占据绝大 部分份额。价格波动背后，是厂商的密集布局与份额争夺：我国现存处于经 营存续状态的 AI 眼镜相关企业已超 440 家，国内小米、华为、雷鸟创新等 AR 创业企业持续推出新品并重金投入战略布局，国外 Meta 也致力于巩固 龙头地位加速创新。 价格跨度和价格竞争白热化的本质，是“以价换量”的短期份额争夺与长期生 态卡位的战略布局交织，共同推动行业在未定格局中加速变革。

全球市场巨头引领，国内市场厂商多元突围

2024-2025 年全球 AI 眼镜市场竞争格局呈现显著变化，整体呈现出“全球市 场国际巨头引领，国内市场厂商多元突围”的格局。 全球市场 Ray-Ban Meta 仍展现出绝对统治力。2024 年 Ray-Ban Meta 各季 度出货量占全球 AI 眼镜总出货量的 89%-94%，这种单品牌占比超 90%的 垄断格局在消费电子领域极为罕见，其成功源于 Meta 生态与雷朋时尚基因 的完美结合，特别是 AI 拍照与社交分享功能的深度整合。2025 年，市场格 局开始出现结构性分化。从全球数据看 2025Q1 Ray-Ban 份额首次降至 90% 下，而 2025Q2 将为 83%，剩余厂商份额约提升 5 个百分点，但 Ray-Ban 仍 展现出绝对统治力。 国内消费级 AI/AR 眼镜市场 AR 眼镜暂时占据主流，无屏 AI 眼镜成为渗透 先锋。根据 CINNO Research 数据，2025 年一季度国内消费级 AI/AR 眼镜 市场销量达 9.6 万台，同比增长 45%，其中带屏 AR 眼镜（包含一体式和分 体式）占据 80%市场份额，但以 Birdbath 方案为主的分体式 AR 眼镜销量 逐渐趋于饱和，双目全彩 AR 眼镜因显示与算力技术制约尚未普及；无屏 AI 眼镜（音频 AI 眼镜、音频+视频拍照 AI 眼镜）占比达 20%，整体销量 达 1.9 万台，同比增长显著，无屏 AI 眼镜已凭借性价比优势成为市场渗透 先锋。 国内市场厂商多元突围。分厂商来看，根据 CINNO Research 数据，2025 年一季度，在国内消费级 AI/AR 眼镜市场中，头部品牌雷鸟创新以 45%的市 场份额断崖式第一，其旗舰级产品矩阵展现出显著的技术迭代优势与场景 覆盖能力，2025年一季度AI眼镜市场雷鸟创新销量份额已迅速攀升至80%， 其中，仅 AI 拍摄眼镜品类中，雷鸟 V3 AI 眼镜销量份额占 94%。XREAL 以 18%的市场份额位列第二，其作为分体式 AR 眼镜的深耕者，凭借年末 发布的 XREAL One 眼镜强势崛起。星纪魅族以 14%的市场份额位列第三， 依托手机领域的品牌影响力和较高的性价比赢得消费者青睐。VITURE、 Rokid 的份额分别为 6%、4%，VITURE 以中高端产品定位，虽然市场份额 相对较小，但在游戏发烧友群体中拥有较高口碑；Rokid 目前在售的仍然是 以分体式眼镜为主，如 Max2，在销量上不及其他品牌，Rokid 的重心已经 开始转向 AI+AR 眼镜的技术突破与跨界生态合作，以巩固其在消费级市场 的领导地位。此外，小米 AI 眼镜于 2025 年 6 月 26 日发布，发布首周全渠 道销量约 7 万台，据 XR 研究院预测，小米 AI 眼镜生命周期（一年）总销 量 30~40 万台。同时根据 Wellsenn25 年二季度数据来看，逸文，MYVU 等 品牌也带来了亮眼的表现。

2.4. AI 智能眼镜行业竞争焦点

AI 智能眼镜发展技术壁垒：性能、功耗与成本的多重平衡

尽管 AI 智能眼镜已步入消费级爆发前夜，但其进一步普及仍面临多个关键技术瓶颈。当前主要瓶颈集中在光学显示系统、核心芯片与整机续航三大技 术路径上，决定着产品能否实现从“概念展示”走向“日用普及”。

1. 光学显示系统：显示性能与工艺良率的双重挑战

当前主流 AR 眼镜普遍采用阵列光波导与衍射光波导等光学方案，但显示 系统在效率与成像方面仍存在显著瓶颈。数据显示，阵列光波导良品率仅为 约 85%，而衍射光波导的光效甚至低至 0.1%–1%。 然而，当前全彩 Micro LED 显示技术尚未完全成熟，制约了轻薄 AR 眼镜 在户外使用场景下的显示能效。如何在保持可量产性的同时实现高亮度、高 效率显示，成为制约当前 AR 眼镜落地的关键环节。

2. 核心芯片：高算力与低功耗的博弈

AI 智能眼镜需要同时运行语音识别、图像处理、多模态感知等复杂 AI 任 务，对芯片提出“高算力+低功耗+小封装”三重要求。目前高端芯片仍以国外 厂商为主，成本居高不下。与此同时，国内芯片厂商仍在功耗控制与算力协 同方面持续追赶。当前 SoC+MCU 协同架构已逐渐成为主流路径，芯片国 产化仍是制约整体产业成本控制的核心问题之一。

3. 整机续航能力：功耗管理与电池方案仍待优化

续航是制约 AI 眼镜日用体验的另一个重要因素。目前 AI+AR 一体化眼镜 的整机续航时间约为 4 小时，而在高功耗场景下（如视频拍摄与 AI 识别同 时运行），部分产品甚至只能支持 30 分钟以内的连续使用。 虽然部分厂商通过双电池结构与低功耗算法提升使用时间，但在高性能芯 片与高亮显示模组双重负载下，续航问题仍难以彻底缓解。此外，电池布局 对整机结构设计也构成挑战，需在镜腿重量与舒适性之间寻求平衡。

AI 智能眼镜未来发展方向：迈向“无感佩戴+全天候交互”的终端形态

随着 AI 智能眼镜产业链的逐步成熟，产品形态正在沿着“分体式功能验证 → 一体机能力整合 → 轻量化无感佩戴”的路径稳步演化。 在初期阶段，多数厂商通过“分体式结构+外接模组”的方式进行功能验证， 重点围绕光学显示与基本交互进行技术迭代，为后续产品形态打下基础。进 入中期，一体机方案逐渐成为主流，如雷鸟 X3 Pro 等代表性产品已搭载本 地 AI 算力平台，具备语音识别、视觉识别等边缘计算能力，实现“脱手机 化”的独立运行。 最终阶段，AI 眼镜朝向轻量化发展，产品重量控制在 40g 以内，强调“无感 佩戴+全天候使用”，在设计上更贴近传统眼镜。例如，小米新款 AI 眼镜通 过一体化结构与轻质材料实现更优的人机佩戴体验，标志着消费级市场正 逐步迈入高频使用阶段。整体来看，AI 眼镜的终极形态将演化为“全天候个 人计算终端”，在功能性与交互便捷性上对智能手机形成直接替代与挑战。 在产品路径不断演进的同时，AI 智能眼镜在核心技术突破与交互创新两大 方向上同步展开布局，持续提升使用体验与应用边界。

核心技术突破方向

1）AI 大模型端侧融合：大型语言模型与多模态模型的加持，为 AI 眼镜带 来更自然的语义理解、图像识别与场景感知能力。通过端侧部署可显著降低 云端依赖，减少延迟并提升隐私安全。例如，李未可 WAKE-AI 已实现大模 型快速响应，中国电信星辰等企业亦在推动大模型环境识别等能力的落地。 2）先进显示技术：光波导显示技术持续向衍射光波导与全息光波导演进， 凭借轻薄、透光性好等优势成为消费级 AR 眼镜的理想方案。当前，碳化硅 （SiC）材料在高折射率显示模组中已有初步应用，Micro LED 的高亮度显 示与表面浮雕衍射波导正不断优化视觉体验。

交互技术创新路径

3）多模态交互升级：通过集成语音、视觉、手势控制乃至眼动追踪，AI 眼 镜实现更自然、高效的人机交互体验。典型功能包括 Rokid 的语音支付+AI 交互，手势翻页操作以及眼动追踪精确定位等方案显著提升产品智能性与 便捷性。 4）前瞻性技术融合：厂商同步探索更具创新性的技术路径，如无镜片光学 显示、变色镜片与数字全息等形态，推动 AI 眼镜走向更轻便、智能且时尚 融合的未来形态。相关代表厂商包括 Gyges Labs 的无镜片显示方案、 Chamelo Aura 的 Rx 变色镜片方案，以及英伟达等企业的数字全息技术。

3. AI 智能眼镜价值链分析及空间测算

3.1. AI 智能眼镜软硬件架构拆解

硬件组件繁多，软件架构层层递进。硬件层，AI 智能眼镜涵盖了芯片、光 学模组、传感器、结构件、电池、声学、连接、代工等多类型组件；软件层， 则从底层操作系统到中间件层，再到人工智能层、通信层及应用层，构建出 一个多层次的软件生态体系。AI 智能眼镜硬件组件繁多，软件架构层层递 进，为实现智能化、人性化的交互体验提供坚实基础。

3.2. AI 摄像眼镜价值链拆分

Ray Ben Meta 智能眼镜和小米 AI 智能眼镜总成本和主要元器件成本占比 相近，主芯片成本占比均约为 33%。Ray Ben Meta 智能眼镜不含税硬件成 本和小米 AI 智能眼镜平光版税后成本分别为 164 美元、180.5 美元，Ray Ben Meta 智能眼镜的主芯片、结构件、OEM、存储成本占比分别为 33.5%、 11.6%、9.1%、6.7%，小米 AI 智能眼镜平光版的主芯片、结构件、OEM、 存储成本占比分别为 33.2%、11.1%、10.0%、6.1%，两者的这四项主要成本 构成相似。此外，小米 AI 智能眼镜平光版的充电盒成本占比为 11.1%。 2025 年 6 月 25 日，美国智能眼镜公司 Solos 发布了其最新款 AirGo Vision 智能眼镜，号称全球首款支持 GPT-4o 的智能眼镜。solos AirGo™ V AI 眼镜 综合硬件成本约 72.2 美元，SOC 成本超 10%，SOC 芯片、眼镜结构件、摄 像头等核心硬件成本占总硬件成本的比重接近 50%。

电致变色镜片成本占比较高。小米 AI 智能眼镜电变版本的各项成本较平光 版仅镜片不同，小米 AI 智能眼镜平光版、电变墨镜版、电变彩色版的镜片 成本占比分别为 2.8%、14.6%、25.5%，电变版毛利率较平光版提升约 10pct 至 45%左右。考虑到电变版本的热销（发布 3 分钟即售空），变色镜片供 应商或将持续受益。

除主芯片外，AI 眼镜元器件国产化程度高。Ray Ben Meta 智能眼镜综合硬 件成本按供应链国别来看，国产供应商价值量约为 63.8 美元，占比 38.9%； 海外供应商价值量约为 100.2 美元，占比 61.1%，其中美国厂商价值量约为 62 美元，占比 37.8%。solos AirGo™ V AI 眼镜综合硬件成本按国别划分， 国产供应商价值量约 54.8 美元，占比 75.9%，海外供应商价值量约 17.4 美 元，占比 24.1%。solos AirGo™ V AI 眼镜 SOC 成本占比（超 10%）低于 Ray Ben Meta 智能眼镜（33.5%），元器件国产化程度大幅提升。

3.3. AI+AR 眼镜价值链拆分

AI+AR 眼镜光学显示和计算单元分别占总成本的 43%、31%。AI+AR 眼 镜主要可分为光学显示单元、计算单元、存储单元、感知单元等核心模块。 据艾瑞咨询数据，AI+AR 眼镜光学显示单元占整机成本的 43%，其中波导 方案包含微投影光机、波导镜片、显示屏，曲面方案包含微投影光机、半透 半反镜片、显示屏；计算单元占整机成本的 31%，含 CPU/GPU 等；存储部 分占整机成本的 15%；感知单元占整机成本的 9%，包含摄像头，传感器， 陀螺仪，加速度计等。 Even G1 AR 眼镜是 Even Realities 于欧美地区推出的一款 AR 眼镜，其 BOM 成本约 315.6 美元，SOC、Micro LED 光机模组、衍射光波导镜片、结构件 的合计核心成本占总硬件的主要部分，合计占比超 70%；综合硬件按供应 链国别划分，国产供应商价值量约 298.7 美元，占比 94.7%。

3.4. AR 观影眼镜价值链拆分

AR 观影眼镜屏幕和光学模组分别占总成本的 44%、28%。华为 Vision Giass 智能观影眼镜是华为推出的第一款 AR 眼镜，根据维深信息 wellsenn XR 拆 解，华为 VisionGlass 的综合硬件成本 BOM 约为 180.9 美元（不含税、不含 开模费、不含运损和不良率）。综合硬件成本按种类分，两块硅基 OLED 屏 幕成本为 80 美元、占比约 44%；BB 光学模组成本为 50 美元，占比约 28%， 两者组成光机成本合计占比达 72%；ODM/OEM 成本为 15 美元，占比约 8%；芯片成本为 13.1 美元，占比约 7%；结构件成本为 10 美元，占比约 6%，连接件成本约 6.8 美元，占比约 4%。

3.5. VR 一体机价值链拆分

VR 一体机屏幕、SOC、摄像头模组、光学模组分别占总成本的 17%、16%、 14%、8%。Ouest Pro 是 Meta 2022 年发布的一款定位高端的 VR 一体机， 根据维深 wellsenn XR 的拆解，Quest Pro 的综合硬件成本约为 617.6 美元 （不含开模费、不良和运损等）。综合硬件成本按种类分，两块 MiniLED 背光 Fast-LCD 屏幕成本约为 106 美元，占比约 17%；S0C 芯片高通骁龙 XR2 以及手柄高通骁龙 662 成本约为 100 美元，占比为 16%；摄像头模组 成本约为 85 美元，占比约 14%；光学模组 pancake 成本 50 美元，占比约 8%；RAM 成本约为 45 美元，占比 7%，ROM 成本约为 22 美元，占比 3.6%。

3.6. MR 一体机价值链拆分

MR 一体机 SOC、屏幕、摄像头模组、光学模组分别占总成本的 27%、19%、 11%、10%。PICO4 UItra MR 一体机是在 PICO 4 的基础上，基于空间计算 理念进行迭代升级的一款 MR 头显，根据维深 welsenn XR 的拆解，PICO4 UItra MR 一体机 12+256G 版的综合成本 450.64 美元。相较于 PICO4，PICO4 Ultra 提高的成本主要来源于 XR2 Gen2 SOC 芯片、传感器模组，其他组件 与 PICO 4 组件相差不大。PICO4 UItra MR 一体机综合硬件成本按种类划 分，SOC 芯片高通晓龙 XR2Gen 2 成本约为 120 美元，占比约 26.63%；两 块 Fast-LCD 屏幕成本约为 84 美元，占比约 18.64%；摄像头模组成本约 50 美元，占比约 11.10%；Pancake 光学模组成本约 44 美元，占比约 9.76%； RAM 成本约 20 美元，占比约 4.44%，ROM 成本约 12 美元、占比 2.66%。

3.7. 智能眼镜/一体机价值链拆分汇总

汇总以上各智能眼镜或一体机产品的价值链拆分可以看出：总成本角度，AI 摄像眼镜和 AR 观影眼镜总成本相近，各案例产品成本在 164-181 美元之 间，VR 一体机和 MR 一体机案例成本在 450 美元以上。国产化率角度，除 芯片外，智能眼镜/一体机元器件国产化程度已达到较高水平。

各元器件成本占比角度，对于 AI 摄像眼镜和 MR 一体机，SOC 均为成本占 比最高的元器件，占比约在 27%-33.5%；对于含屏幕和光学模组的产品， AR 观影眼镜屏幕和光学模组成本占比最高，合计超过 72%，AI+AR 眼镜 次之，该部分成本合计占比为 43%，主要由于 SOC 成本较高；结构件与 ODM/OEM 角度，AI 拍摄眼镜该部分成本占比相对较高，达 10%左右；存 储与摄像模组角度，AI 拍摄眼镜该部分成本占比相对较低，在 5%-7%之间 存储与摄像模组角度，AI 拍摄眼镜该部分成本占比相对较低，在 5%-7%之 间。

3.8. AI 智能眼镜市场空间测算

经过系统性梳理 AI 智能眼镜产业链环节，区分了摄像型与 AI+AR 融合型 产品所需的关键组件及技术方案，并通过代表性产品（如 Ray Ben Meta 智 能眼镜、小米 AI 智能眼镜、Even G1 AR 眼镜等）的 BOM 案例验证了核心 模组技术可行性与量产成熟度的不断提升。同时，头部厂商在差异化定位 （如 Meta 聚焦元宇宙生态、Rokid/雷鸟深耕轻便 AR、小米/李未可探索特 定影像场景）中的布局，也映射出多元化的应用场景正在被有效开发。 我们认为，硬件层级的持续迭代与软件应用生态的初步构建，共同为市场形 成规模化需求提供了坚实基础。为量化评估这一新兴智能硬件的成长空间， 以下我们将结合传统眼镜庞大的存量用户转化潜力、基于不同价格带的分 层普及策略，对全球和中国市场的未来空间进行系统性测算。

替代传统眼镜的基数潜力

AI 智能眼镜市场增长潜力，核心取决于用户基数规模与渗透率的提升。全 球庞大的眼镜使用群体以及其持续的增长潜力，构成 AI 智能眼镜发展的天 然基础条件。 市场空间：Statista 最新预测数据显示，2025 年全球眼镜出货量预计超过 15 亿副，2028 年将攀升至 16 亿副以上，稳定年均增速在 3%左右。细分来看， 2025 年全球墨镜出货量预计超过 9 亿副，普通框架眼镜预计超过 6 亿副， 未来 3 年墨镜将会继续占据主要市场份额。AI 智能眼镜不论是框架、近视 /非近视，墨镜或是装饰性眼镜的传统眼镜细分市场均能适配，未来随着轻 量化+美观持续推进，在全球眼镜市场空间中有望加速渗透。

渗透路径：庞大的用户基数为 AI 眼镜渗透率的持续提升提供了有利条件与 广阔空间。以中国市场为例，2023 年每百人眼镜年购买量达 9.3 副，对应 年销售规模约 1.3 亿副，若在此基础上实现 10%-20% 的用户替换为 AI 眼 镜，即可形成千万级别的出货量规模。随着全球近视人口总量的持续增长、 眼镜市场需求的稳定释放，AI 眼镜在用户基数层面将不存在根本性增长瓶 颈，其市场渗透率将借助产品功能迭代与用户体验优化等路径不断提升，构 建长期增长的市场规模。 数字感官时代背景下，穿戴智能化是必然路径，类比 TWS 耳机渗透路径 可知：随着行业爆品打开消费者认知，AI 技术不断赋能，产品迭代速度加 快，AI 智能眼镜市场在传统眼镜市场持续渗透引发的量级爆发可以预见。

编辑：火腿肠