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加速迈向千亿市场（附）
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。
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。
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。
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九游体育加速实现对国外 产品的替代，逐渐成为市场主流选择。
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，实现九游体育跨设备、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。
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。
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。
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。