2025年AI眼镜市场空间、行业竞争格局及标的公司分析报告

目录 一、市场空间分析及消费者调研三、行业竞争格局分析四、标的公司推荐二、AI眼镜有望成为最佳AI端侧落地场景 1.1 AI眼镜：拍摄功能带来新鲜体验，Meta Ray-Ban眼镜火爆出圈 从广义的AI眼镜定义来看，目前有三种形态，分别是无摄像头的智能眼镜、摄像头智能眼镜以及带显示屏的智能眼镜。 一、无摄像头智能眼镜：聚焦音频交互的轻量化形态 •核心定位：以音频功能为核心，整合“眼镜+耳机+AI”基础架构，主打轻量化穿戴体验。•技术特点：剥离摄像头与显示模块，仅保留语音交互、AI助手等功能，依赖本地算力或简单云端连接。•市场表现：受限于TWS耳机市场成熟度，此类产品竞争力较弱，销量长期不温不火。•典型案例：李未可Meta Lens Chat，机身重量仅43克，以极简设计主打基础语音助手功能。 图1：AI眼镜的三种形态二、带摄像头智能眼镜：当前市场主流的“轻智能”形态 •核心定位：融合“眼镜+耳机+摄像头+云端AI”，兼顾影像交互与智能服务。•技术突破：依托外接大模型与本地摄像头，实现云端AI功能（如图像识别、语音指令）与手机生态联动（直播推流、实时翻译等）。•产品优势：在美学设计与佩戴舒适度上表现突出，重量控制在50克级（如Ray-Ban Meta），平衡实用性与便携性。•市场反馈：自2023年Meta与Ray-Ban合作款发布后，销量表现亮眼，成为当前行业主流形态，推动AI眼镜从“概念”走向“日常穿戴”。 三、带显示屏智能眼镜：探索AR交互的“未来形态” •技术背景：脱胎于早期AR眼镜，升级为“眼镜+屏幕+耳机+AI”复合形态，部分机型叠加摄像头模块。•硬件架构：集成Micro LED、光波导等显示技术，结合光机系统实现视觉交互，辅以高清摄像头、麦克风等传感器构建多模态交互。•现存瓶颈：受限于显示技术成熟度（如亮度、续航、轻量化不足），目前仅能满足观影等轻度场景，尚未进入规模化应用阶段，市场局限于垂直领域。 1.2 Meta Ray-Ban推动AI眼镜行业实现销量爆发并迈入商业化时代 AI眼镜行业真正迎来行业发展的关键转折点，始于Meta与Ray-Ban联合推出的第二代智能眼镜。该产品通过在外观设计、功能集成与品牌溢价层面的全面革新，成功实现了主流市场关注度的突破性提升。回溯双方2021年9月发布的首款定价299美元机型，至2023年2月累计出货量仅30万台，月均活跃设备数低至2.7万台，活跃度不足10%。尽管这一初期尝试被视为商业化探索的阶段性挫折，但其为后续产品的迭代优化与渠道拓展积累了宝贵的实践经验。 作为迭代升级的重要成果，第二代智能眼镜于2023年9月发布后迅速打开市场，上市2个季度销量超过50万台，2024年全年销量达142万台，预计2025年将突破400万台大关。这一爆发式增长态势，不仅印证了消费市场对高端AI可穿戴设备的强劲需求，更标志着AI眼镜产业正式迈入规模化商业落地的新阶段，在技术迭代与市场接受度之间找到了可持续发展的平衡支点。图2：Meta Ray-Ban拉动全球销量增长 1.3爆火原因——影像能力突破与用户核心关注点 第二代智能眼镜在影像功能上实现重要提升。对比首代产品搭载的500万像素摄像头，新款升级为1200万像素超广角镜头，在解析力与取景范围上均有显著进步，可支持拍摄细节更丰富的高清影像。其视频拍摄能力同步增强，支持最长60秒的1080P分辨率、60帧每秒的视频录制，能够清晰记录动态场景。值得关注的是，该产品内置的一键直播功能可直接对接Facebook和Instagram平台，便于用户将即时拍摄的内容同步分享至社交网络。市场调研数据显示，在消费端关注的核心功能中，影像系统的综合表现已成为用户选购智能穿戴设备的重要考量因素。 1.3爆火原因——第二代智能眼镜多维优势解析 第二代智能眼镜融合AI大模型实现全新交互体验、延续Ray-Ban经典时尚外观、依托Meta与Ray-Ban强大线上线下渠道网络、优异的续航能力和以高性价比平衡功能与佩戴舒适度，打造新一代智能穿戴体验。 第二代智能眼镜结合A1大模型带来全新交互体验。设备可无缝接入Meta Al大模型，凭借镜头采集的实时图像为输入，用户不仅能体验到普通可穿戴设备无法提供的智能服务，而且随着大模型的持续选代升级，语音指令、图像识别、实时翻译等功能的准确度和响应速度都将逐步提升，从而不断强化使用者的沉浸感。 在外观设计层面，该产品延续Ray-Ban品牌经典美学基因，在标志性框型结构基础上开发多元化配色方案与镜腿造型组合。既满足年轻消费群体对潮流单品的个性化需求，又完整保留品牌辨识度极高的复古设计语言，完成科技功能与传统美学的有机融合，形成差异化的市场定位。 渠道体系构建方面，依托母公司EssilorLuxottica全球供应链资源，产品已覆盖60余个国家及地区共计1.8万家实体零售网点。消费者可在合作门店享受专业验光配镜、产品保险等全链条服务，同时支持Meta官方商城及亚马逊等主流电商平台同步发售，构建起覆盖线上线下的一体化消费场景，有效降低用户决策成本。 高性价比的定价策略实现了功能与佩戴舒适度的平衡。在Rav-Ban同款非智能眼镜售价249美元的基础上，仅以额外50美元的价格增添了摄像、智能交互等多项功能，并且仅增加4.6克重量，使得整机重量仅为48.6克，佩戴感受几乎与传统墨镜无异，但却赋予了强大的智能效果。 1.3爆火原因——Ray-Ban Meta不同型号用户关注度市场调研 1.4消费者调研：拍摄功能吸引用户尝新，续航和重量依然是当前痛点 AI眼镜存在真实需求，新奇体验吸引用户。以Ray-Ban Meta智能眼镜为例，这类产品展现出AI眼镜的独特优势与使用价值，确实满足了市场的实际需要。据wellsenn XR对TikTok平台相关内容的统计，用户在短视频中提到最多的关于Ray-Ban Meta智能眼镜吸引他们的体验分别是：第一视角拍摄（POV）、免提拍摄（语音交互）、AI语音助手、音频（听音乐/通话）。 第一视角拍摄是AI眼镜的最大特色，让用户能够以最自然、最沉浸的方式记录和分享生活场景。区别于传统拍摄需双手持握设备的方式，AI眼镜内置的高清摄像头可通过轻触镜框或语音指令实现一键拍摄，避免了手持操作对日常活动的干扰，尤其在运动、旅行或工作等场景中体现出便捷性。此外，由于镜头位置与视线高度几乎重合，拍摄内容更贴近用户实际所见，避免了拍摄盲区和取景不准问题，使得视频与照片更具真实感和代入感。wellsenn XR的统计显示，TikTok上的AI眼镜用户中，98%的用户使用或展示拍摄功能。未来AI眼镜若起量爆发，配备摄像头或成主流趋势。 1.4消费者调研：拍摄功能吸引用户尝新，续航和重量依然是当前痛点 续航表现有限是AI眼镜面临的首要挑战。尽管厂商在硬件设计与功耗控制上持续优化，但受限于大功耗摄像头、处理器及显示模组的能耗需求，现阶段产品续航表现仍待提升。以Ray-Ban Meta智能眼镜为例，其单次充满电续航为4小时，配套充电盒可支持8次充电，快充技术虽缩短了充电时间，但仍难以满足全天候高强度使用需求。有限的续航时长导致用户需频繁充电，显著影响了产品的便捷性与使用体验。 较重的机身设计也是AI眼镜普及路上的一大痛点。当前AI眼镜需集成处理芯片、摄像头模组、电池及散热系统等核心部件，致使整机重量普遍超过50克，远超传统眼镜20克左右的标准。据wellensenn XR针对国内用户的体验调研显示，19.5%的用户认为Ray-Ban Meta智能眼镜（机身重量50克）佩戴不舒适，压鼻梁和机身过重为主要痛点。另有76%的用户反馈“有一点重但尚可接受”，反映出重量问题已成为影响产品普及的重要因素。 2.1大模型降本推动侧端AI加速发展，AI眼镜有望成为最佳落地场景 过去十年间，人工智能在多个领域性能表现实现跨越式发展，多项能力已超越人类基准水平。2015年图像分类任务、2017年基础阅读理解任务、2020年视觉推理任务及2021年自然语言推理任务相继突破人类基准线，起步较晚的多任务语言理解与竞赛数学能力亦逐步接近人类水平。2023年，以ChatGPT 3.5为代表的多模态生成式AI技术迎来重要进展，在代码生成、文本创作、图像及视频制作等领域展现出显著的效率提升效能。 2.1大模型降本推动侧端AI加速发展，AI眼镜有望成为最佳落地场景 AI眼镜兼具硬件载体与终端应用的双重属性，在人工智能生态中扮演重要角色。作为穿戴设备，其与人类视觉、听觉等核心感官紧密关联，能够自然构建声音、语言、视觉的高效交互体系。通过内置摄像头实时采集视觉信息，配合语音交互技术实现多模态输入输出，例如基于Google自研大模型Gemini开发的新一代AI助手Project Astra，可提供图像识别、智能辅助等复合功能。依托轻量化佩戴形态与直接视觉感知优势，AI眼镜正推动边缘端人工智能在日常场景与专业领域实现规模化应用落地。 2.2大模型推理成本快速下降，推动侧端AI加速落地 科技巨头在AI领域投入巨额资金，急需寻找落地场景。根据英伟达财报数据显示，其数据中心业务收入呈现显著增长态势。2024财年第一季度为43亿美元，至2025财年第四季度增至356亿美元，其中2025财年第一季度较上年同期实现426%的显著同比增幅。这一财务表现直观反映出亚马逊、谷歌、微软、Meta等科技巨头在AI基础设施领域的持续高强度投入，凸显出行业对高性能算力的旺盛需求，同时也显示出相关主体正亟需拓展AI技术应用场景，以推动技术价值向实际收入的转化。 2.2大模型推理成本快速下降，推动侧端AI加速落地 大模型价格快速下降，正推动相关应用加速落地。随着大模型算法持续优化，量化技术与蒸馏方法不断迭代，模型在推理阶段所需的算力和能耗显著降低，这使得原本依赖大型服务器集群运行的模型，如今能够迁移至边缘设备以及中小型云平台。与此同时，大量开源项目的涌现，让开发者无需支付高额授权费用，即可获取性能可与商用模型媲美的技术方案。这一变化直接促使单位推理成本从数美元级别降至几美分甚至更低水平，大幅降低了人工智能应用开发与迭代的门槛，进而推动AI应用加速落地。 2.3Deepseek R1的爆火，繁荣了开源生态，利好端侧AI的爆发 Deepseek R1凭借接近同期顶级商用大模型的性能表现与颇具竞争力的定价策略，在行业内引发关注，成为推动开源大模型生态建设的重要力量。该模型在自然语言理解、图像分类及多模态推理等多项基准测试中的表现，与同期OpenAI o1处于相当水平。与此同时，通过蒸馏与剪枝技术生成的轻量化版本，为移动端设备的部署提供了可行且高效的解决方案。 2.3Deepseek R1的爆火，繁荣了开源生态，利好端侧AI的爆发 Deepseek R1的代码实现完全开源，其开源社区呈现出活跃的发展态势，社区贡献与生态建设持续升温。数据显示，该模型源码自发布初期仅有数百收藏量，目前已迅速攀升至接近9万的规模，截至2025年6月，这一数字已超过拥有超过20年历史的开源编程语言Python。与此同时，围绕模型的代码复现与技术讨论热度持续攀升，反映出开发者和研究者对其在端侧场景应用的高度关注。在硬件适配层面，多家芯片厂商已推出针对Deepseek R1的量化加速库及优化插件，助力其在ARM架构、RISC-V芯片、移 动GPU等多元硬件平台上实现高效运行。作为AI眼镜的核心技术支撑，AI模型的实际效果直接影响用户体验，Deepseek R1凭借良好的模型性能与完全开源的特性，为端侧部署创造了有利条件，有望针对当前AI眼镜行业在内容端存在的痛点提供有效解决方案。 2.4大模型也在改变智能眼镜发展思路，AI眼镜有望率先起量 大模型的发展为智能眼镜的演进提供了新的思路。传统智能眼镜早期侧重解决显示技术问题，采用Micro LED与光波导方案时面临量产难度，在此背景下衍生的BB方案（BirdBath光学方案）