AI眼镜规模化应用亟需破解四大挑战

2025年12月19日 AI眼镜规模化应用亟需破解四大挑战 AI眼镜融合了人工智能、增强现实与可穿戴技术，具备全天候环境感知、自然交互与情境理解能力，被视为继智能手机之后下一代人机交互的重要载体。在技术进步、供应链完善和国际科技巨头积极布局的共同推动下，AI眼镜市场规模快速增长。我国AI眼镜产业在技术标准体系建设、数据安全治理、商业模式创新以及国际竞争力构建方面仍与国际领先企业存在差距。亟需通过强化技术创新、完善统一标准、构建开放生态、加强国际布局等方面综合施策，提升产业竞争力，释放产业发展潜力。 一、AI眼镜产业发展现状 （一）市场规模快速增长，应用场景持续拓展 全球AI眼镜市场规模快速增长。据维深XR数据，2025年前三季度全球AI眼镜销量达312万台，同比增长285%；其中，中国市场销量32.4万台，占全球总销量的10.4%，同比增长731%。IDC预计到2029年全球智能眼镜出货量将突破4000万台，成为消费电子领域新增长极。AI眼镜在行业端与消费端应用不断拓深。自谷歌眼镜发布以来，微软、Snap等企业陆续推出面向行业应用的智能眼镜。日本北海道电力使用微软HoloLens提高火电站巡视检查效率，敦豪航空货运公司为分拣员配备谷歌眼镜提高货物分拣效率。随着自然语言处理、计算机视觉、微显示器、蒸镀工艺等技术进步和产业链成熟，消费级AI眼镜成本降低，功能性与用户体验感增强。目前，以夸克、灵伴科技为代表的消费级产品已普遍集成实时翻译、高清拍摄、语音导航、移动支付及健康监测等实用功能，逐步融入运动、工作、社交等大众消费场景。 （二）科技巨头加快布局，供应链体系建设完备 科技企业加速布局AI眼镜产业生态。Meta通过雷朋智能眼镜拓展消费级市场，融合社交应用与神经腕带交互，并通过开放 SDK吸引开发者共建应用生态。谷歌依托其大模型能力，联合三星、高通等芯片与终端厂商构建针对头显和眼镜的Android XR操作系统。我国企业在AI眼镜赛道采取差异化发展策略。传统移动终端厂商将AI眼镜视为手机生态的延伸，强化自有生态内的多设备协同。互联网厂商通过AI眼镜产品封装自身软件与算法服务，赋能支付、导航等场景。创新型中小企业则专注于全彩光波导、空间计算芯片、眼动追踪交互等细分技术突破。我国已形成从核心零部件到整机组装的AI眼镜产业链体系。依托珠三角、长三角等电子信息产业集聚区，我国在光学模组、微显示器件、传感器、结构件以及整机组装环节具备快速迭代与较强配套能力。据美银证券研究报告，全球智能眼镜供应链中超过80%的制造环节集中于我国。 （三）技术体系加速成熟，产品性能不断优化 光学方案与微显示技术持续向轻量化、高亮度、低功耗与全彩显示方向突破。目前，单绿色光波导凭借人眼对绿光的高敏感度、较高的光学效率以及相对可控的成本，成为主流量产品的首选方案。相比之下，全彩色显示虽已探索出体全息光栅波导、像素级调制等多种技术路径，但仍面临色差校准复杂、亮度衰减显著等挑战，整体技术成熟度尚待提升。芯片领域聚焦低功耗与算 力平衡。高通等厂商推出专为可穿戴设备设计的低功耗芯片，通过优化架构设计与制程工艺，在保障AI运算能力的同时延长设备续航，为提升终端性能提供支撑。端侧模型驱动AI眼镜功能丰富化、交互多元化。云端侧大模型的部署提升AI眼镜端侧数据处理能力与实时交互响应速度，实时翻译、图像识别、语音交互等实用功能持续丰富。交互模式从传统手动控制向融合语音、手势、眼动追踪的多模态体系演进，使AI眼镜能够更准确地感知环境、理解用户意图。 二、我国AI眼镜产业健康发展需走好四步棋 （一）技术标准体系需要统一 当前AI眼镜产业尚处于技术路线多元、产品功能分散的发展阶段，关键性能指标与接口协议缺乏统一的行业标准。硬件层面，视场角、亮度、图像延迟、功耗等光学与显示参数尚未形成统一的测试方法与分级体系。操作系统层面，Android、Linux等多系统并存导致开发者需针对不同平台和品牌进行重复开发适配，增加开发与维护成本。设备协同层面，跨品牌、跨品类设备间互联互通存在协议壁垒，用户可能需要通过多个应用软件切换控制，影响用户使用体验的同时阻碍开放生态的形成。 （二）数据安全治理需要完善 AI眼镜内置的摄像头与麦克风具备持续、隐蔽的摄录能力，其在非结构化环境中的数据采集能力对个人信息与公共隐私构成风险。尽管我国已出台《个人信息保护法》《网络安全法》《数据安全法》等基础性法规，但尚未针对AI眼镜这类新一代智能终端制定专门的数据治理细则，缺乏覆盖采集、存储、传输与销毁全生命周期的AI眼镜数据治理规范。同时，企业在全球化运营中面临欧盟《通用数据保护条例》、美国州级隐私法案等合规体系的监管压力，数据跨境传输的审查成本上升，可能制约其国际化布局与产品迭代效率。 （三）可持续盈利模式需要探索 消费级AI眼镜产品功能多集中于翻译、拍照、语音助手等浅层服务，缺乏类似智能手机中微信、地图的“杀手级”应用，导致用户使用频次低、粘性弱，难以形成持续复购与口碑传播。企业端AI眼镜产品尽管已在工业巡检、远程协作等场景实现价值验证，但解决方案普遍依赖高成本定制化开发，难以实现产品标准化与规模化应用推广。与此同时，产业盈利模式仍过度依赖硬件销售，软件开发工具链不完善、分成机制不明确，抑制了开发者参与积极性，导致应用生态建设滞后于硬件迭代。 （四）国际竞争能力需要提升 Meta凭借与雷朋的战略合作，将智能眼镜打造为兼具科技与时尚的潮流配饰，同时依托其成熟的全球化销售网络迅速覆盖全球主要市场，占据全球AI眼镜出货量的70%。相比之下，虽然我国AI眼镜产业已具备供应链成本优势，但在海外渠道建设、品牌全球化运营与高端品牌形象塑造等方面仍有不足。多数产品仍以本土及新兴市场为主，即便通过国际消费电子展会扩大在海外市场知名度，也受限于产品差异化不足和品牌溢价能力有限，难以快速抢占欧美市场份额。 三、对策建议 （一）强化技术创新突破产业发展瓶颈 加强对AI眼镜关键共性技术攻关的支持力度，重点支持光学材料、电池材料、端侧AI芯片、微显示器、眼动追踪传感器等关键技术和多模态交互、空间计算等前沿技术的攻关。完善首件套电子产品的政策支持，对具备创新性与引领性核心器件的产品给予补贴激励，推动首创技术的迭代升级与规模化应用。加强跨学科人才培养，支持高校设立涵盖光学工程、人机交互、人工智能的复合型专业，完善高层次人才引进机制，为产业发展提供智力支撑。 （二）健全产业标准推动产业规范发展 加快构建覆盖硬件接口、软件平台、数据交换的AI眼镜标准体系，推动设备互联互通与数据安全共享，破解当前平台割裂、生态隔离等发展障碍。引导龙头企业、科研机构、行业协会等共同参与AI眼镜国家标准与行业规范的制定，建立统一的产品测试与认证体系。建立强制性的AI眼镜数据安全与隐私保护标准体系，明确数据采集、存储与使用边界，保障产业健康发展。 （三）培育开放生态促进产业协同发展 鼓励龙头企业开放技术平台与接口标准，推动智能家居、移动生态等物联网平台向AI眼镜领域延伸，促进跨平台、跨企业协同创新。依托世界VR产业大会、虚拟现实创新大会等平台，组织开展AI眼镜供需对接与生态共建活动，推动产业链上下游企业交流合作，共同打造具有全球影响力的标杆产品和解决方案。开放推动AI眼镜在工业质检、医疗健康、远程教育等场景的规模化应用，打造一批可复制推广的标杆案例，加速技术落地与生态成熟。 （四）加强国际布局提升全球竞争能力 支持企业建立全球化营销网络，鼓励通过国际展会平台提升品牌国际知名度。推动中国产品、中国技术标准“走出去”，支持 企业在“一带一路”沿线国家和地区布局本地化运营和服务网络。鼓励企业参与ISO、IEC等国际标准组织工作，推动将国产技术方案纳入国际标准体系，建立符合国际规范的数据安全和隐私保护机制。鼓励有实力的企业通过海外并购、技术合作等方式整合全球优质创新资源，提升产业国际竞争力。 本文作者：赛迪研究院谢馨慧赵燕陈渌萍联系方式：18310887286电子邮件：xiexinhui@ccidthinktank.com