从“看见”到“思考” 智能眼镜的AI生态元年

April,2026 Layla Ye叶青清IDC中国市场分析师 1.产品定义：IDC智能眼镜范围界定 2.MWC释放信号：从“看见”到“思考” 3.十大洞察：产品、生态、产业三维重构 4.趋势展望：AI能力跃迁与生态协同 产品定义IDC智能眼镜范围界定 IDC智能眼镜（Smart Eyewear）产品定义 IDC定义智能眼镜为：智能眼镜包括带有独立数据处理芯片且不具备显示功能的智能眼镜形态产品，比如音频眼镜以及搭载摄像头的音频拍摄眼镜; 以及能实现增强现实、拓展现实、虚拟现实和混合现实的智能头戴显示设备。 十多年过去了，智能眼镜离我们更近了吗？ MWC释放信号从“看见”到“思考” 发布新品重心从“硬件参数”转向“AI落地能力” 发布新品重心从“硬件参数”转向“AI落地能力”——智能眼镜，终于开始“思考”2026 MWC AI正在重新定义智能眼镜，竞争维度将全面迁移 问题一：戴上之后，能做什么？ 从“能回答”到“能办事”，边界还能拓展到哪？ 问题二：背后的AI能力，由谁提供？ 眼镜本地？手机端侧？云端大模型？端云协同如何影响体验？ 问题三：真实服务，怎样被调动？ 从意图识别到执行闭环，五个环节如何完整打通？ 洞察一：2026年智能眼镜市场迎来规模化拐点，战略卡位、尝鲜经济与AI能力共塑增长 供给侧驱动 需求侧驱动明星产品引发社交传播，国补政策降低实际到手价，多款产品集 中上市激活尝鲜心理 美国市场以技术创新和品牌生态持续领跑，欧洲市场紧跟高端消费升级步伐，中国厂商凭借制造、渠道和产业生态，同步加速本土及海外市场的渗透。 Meta垄断全球音频眼镜与头显市场，ARER市场厂商格局开始趋于分散 洞察二：智能眼镜将在佩戴舒适度和续航上迎来体验升级 洞察三：智能眼镜厂商以功能聚焦应对硬件平衡限制，推动行业进入差异化竞争新阶段 洞察四：AI助推智能眼镜成为跨设备协同新入口，新型交互方式优化用户体验 自然地捕捉用户所处的环境信息与视觉焦点在AI的赋能下，有望成为手机、汽车、智能家居等终端的关键信息输入端口 洞察五：AI原生应用发展推动角色型智能体落地，赋予智能眼镜更多自主服务能力 中国智能眼镜市场中 30%端侧支持AI的占比将超过 洞察六：打破有硬件、缺内容僵局，智能眼镜行业有望开放平台能力加速生态共建 开放AI引擎选择 洞察七：协同效应驱动品牌联合，重塑智能眼镜价值边界 洞察八：智能眼镜构建"体验-决策"闭环，全方位渠道建设与场景化体验共同提升用户购买转化 •智能眼镜购买决策本质是信任的建立，参数可虚标，体验无法替代 •用户不是买参数，是买信任 •线下真实场景体验是建立信任的最有效途径 •有效体验=让用户戴上眼镜，走进真实场景试用 洞察九：智能眼镜核心零部件产能与良率面临挑战，市场需求旺盛将催化供应链升级 1.上游订单增长2.终端应对策略：多元化布局3.技术突破4.2026年展望：更高效资源配置、更稳定品控 洞察十：中国智能眼镜厂商依托国内供应链优势加速出海，多元策略开拓全球市场 深化本地化合作与渠道布局，开拓北美，欧洲，东南亚市场 深度合作 头部厂商构建海外深度战略合作，确立全球地位 本地化适配 国内验证场景方案，海外本地化调整 趋势展望AI能力跃迁与生态协同 戴上之后，能做什么？ 【未来】主动办事 【过去】能回答 【现在】能办事 AI懂你→提前准备，主动建议工具→私人助手 用户指令→AI执行翻译/记录/下单 用户问→AI回答语音助手逻辑 能回答能办事主动办事 【前提】AI对用户意图的深度理解 •多模态感知：眼镜能捕捉视觉焦点、听觉信息、生理信号•用户数据积累：AI能学习用户日程、偏好、行为习惯•场景上下文理解：AI能判断用户此刻在做什么、需要什么 AI能力的下一次跃迁，是更懂用户要什么 【启示】 •对硬件厂商：算力决定响应速度（本地/其他端侧/云端），感知决定理解起点（传感器融合能力），协同决定能力上限（与AI厂商、服务商的合作深度）。不同厂商可根据自身能力选择技术路径。•对AI服务商：与硬件深度协同优化调度，针对场景适配模型，与生态服务商打通执行闭环。•对互联网服务商：将自身服务能力升级为AI可调用的接口，包括外卖、打车、支付、社交等。•对供应链厂商：主动办事对功耗、体积、成本提出更高要求。需在低功耗传感器、轻量化光学方案、高集成度芯片等方面突破技术瓶颈并实现量产。•对运营商：eSIM和边缘计算能力正在成为服务链路的基础设施，运营商有机会在生态中扮演更关键的角色 ①调度能力比算力本身更细稀缺 三层协同调度 AI能力由谁提供？ •芯片算力持续提升，云端模型不断扩容，但算力资源的有效配置能力尚未成为行业标配•厂商的核心能力：芯片选择→调度架构设计 ❖什么时候用眼镜本地 算力强度算力如何调度更优 ②调度能力构建依赖产业链的深度协同 低延迟任务唤醒/手势芯片功耗+模型压缩 单一环节无法独立完成调度闭环: •芯片厂商提供低功耗端侧算力与开放的调度接口•手机厂商开放算力调用能力•AI服务商优化模型的端云协同架构•运营商提供稳定的边缘计算节点 用户不关心算力在哪一层只关心响应是否自然 ❖什么时候用外接终端 中等复杂度任务实时翻译、物体识别考验手机算力与端云协同的稳定性 ③调度优化最终目标是实现用户无感体验 •用户能感知到的只有响应速度与准确度•调度算法的成熟度直接决定产品体验价值 ❖什么时候调用云端 ④调度决策权的归属正在重塑产业格 复杂推理 •哪一层算力在何时被调用，这一决策权本质上是对用户体验的控制权•各类型厂商应建立自身在调度链条上的主导地位 多轮对话、深度意图理解考验网络连接与响应速度 真实服务怎样被调动？ 服务闭环完整链路 当AI与调动能力都满足后最后一步是事有没有办成 关键问题 多终端结果反馈 跨服务商协同 权限信任机制 •用户可能同时使用眼镜、手机、PC等终端•服务完成状态需要在所有设备上同步呈现 •低风险场景默认执行•中风险一键确认•高风险保留明确授权 •主动调用往往需要多个服务商协同完成，单一服务商无法独立闭环•如会议纪要+推送+日程同步 在体验连贯性与隐私保护之间需要建立平衡 IDC WW&PRC智能眼镜(Smart Eyewear)产品介绍 IDC智能眼镜（Smart Eyewear）Tracker产品参数 IDCSmart EyewearTracker——研究方法 供应链 渠道通路 全球/区域厂商的指导文件 厂商简报及公开财务信息 国内渠道合作商访谈 国内厂商访谈 ODM、IDH及其他代工厂的数据 灰色通路及跨国运输数据核实 案头研究 需求端 公开数据及政府报告 大额订单和项目追踪 人口统计数据 商业用户访谈 消费者访谈 IDC智能眼镜(Smart Eyewear)Tracker数据产品列表和对比 IDC智能眼镜（Smart Eyewear）Tracker全球覆盖地区和国家40 Geographies Across 9 IDC Regions USA Central & Eastern Europe •Czech Republic•Hungary•Poland•Romania•Russia•Rest of CEE Canada 拉丁美洲 Middle East & Africa •Brazil•Mexico•Rest of Latin America AP (excl.Japan&PRC) •Australia/New Zealand•Hong Kong•India•Indonesia•Korea•Malaysia•Singapore•Taiwan•Thailand•Rest ofAPeJ 西欧 •Austria•Belgium•Denmark•Finland•France•Germany•Greece•Ireland•Italy•Netherlands•Norway•Portugal•Spain•Sweden•Switzerland•United Kingdom 关注IDC官方微信