作者丨邱晓芬

编辑丨苏建勋

2025 年，AI 眼镜的滚烫已是有目共睹，很难想象，眼镜赛道去年以前几乎只剩下少数国资感兴趣。

"2025 年，各大产业战投、市场化基金都来了。"，被行业称为 "AR 四小龙 " 之一的「影目科技」CEO 杨龙昇记得，他们近期这轮融资只用了两个月就交割完成。

在见过上百家资方后，他们最终拿下了由普华资本、梁溪产发集团、神骐资本 ( 58 旗下 ) 联合投资的 1.5 亿元 B2 融资。

在行业里浮沉多年，从酷派智能穿戴部负责人再到自立门户，杨龙昇见惯这个行业的冷清和喧嚣。

影目 INMO AIR 3 图片来自官方

在 Open AI、Deepseek 引领大模型烈火烹油之时，同时点燃了行业探索 AI 如何落地的热情，而 AI 眼镜已成为顺理成章的答案之一——眼镜天生离人类用于获取信息的眼睛更近、亦有着广泛的用户基础、堪称为绝佳的场景和入口之一。

这一波热潮，真正开始于 2024 年 Meta 与老牌眼镜厂商 Ray-Ban 合作的 AI 眼镜爆火——这款产品在 2024 年的销量突破 200 万台。而在 Ray - Ban Meta 火热之后，去年年底，国内大厂、创业公司又接过了接力棒。

抢在小米之前，影目在去年 11 月份发布了 AI 眼镜 INMO AIR3。不过，和目前大部分 AI 眼镜的产品思路不同，AR 部分依旧是这家公司主打的方向，INMO AIR3 作为一款支持 1080P 显示、双目全彩的一体式 AR 眼镜，同时集成了 AI 语义交互、空间计算、多屏协同等能力。

小米 AI 眼镜在 6 月底的发布，直接掀起了一波高潮。杨龙昇记得，2025 年所有找过来的投资人不约而同抛出相同的三个问题：" 怎么看 AI 眼镜领域？"、" 小米下场后，对行业有什么影响？"、" 创业公司们如何抵御大厂的进攻？"

对于小米的入局，杨龙昇相反持更乐观的态度，认为其恰好拉开了 AI 眼镜新的篇章。杨龙昇告诉《智能涌现》，经过监测，六月底至今，智能眼镜大盘流量十倍于此前，各家眼镜厂商今年销量预计有两三倍的提升。

当大厂、大众用户、资本齐聚，" 百镜大战 " 前夜已经到来。

纵观目前战局，AI 眼镜领域总共有三类玩家——

一类是互联网大厂，比如小米、百度；另一类是 AR 眼镜厂商，主要玩家为 "AR 四小龙 "（影目、Xreal、Rokid、雷鸟），这类玩家纷纷将领域拓展至 AI 眼镜方向；第三类是没有眼镜经验、寻求转型的新入局者，比如闪极、华强北一众厂商等等。

在中国，要做一款 " 眼睛形态的摄像头 "，非常简单，这也是为什么这么多背景迥异的玩家纷纷盯上这一领域—— AI 硬件最火的两个细分方向，机器人和 AI 眼镜，后者的门槛低得多。但杨龙昇表示，AI 眼镜这个赛道，实则 " 坑 " 非常多。

长远来看，杨龙昇认为，未来 AI 眼镜赛道的竞争点在于 3 个方面。

首先，在硬件方面，AI 眼镜的竞争关键在于，是否与普通的眼镜一般，实现轻量化、小型化，这决定了产品后续能否持续佩戴。另外，他表示，AI 眼镜的终局离不开光学显示，也考验着厂商如何进一步把方案做到更极致（比如良率、成本、显示效果等等）。

在关键的 AI 能力上，如果只是简单调用普适的 AI 大模型，AI 眼镜同质化现象突出。杨龙昇表示，AI 做为中间层之一，连接着硬件和场景，考验着厂商如何利用好 AI，提升数据获取、实现空间计算等能力。

在供应链层面，则是考验着 AI 眼镜厂商如何降低硬件成本，使其加速进入大众市场。

在 " 百镜大战 " 开局，当前真正实现产品成熟、用户验证、商业路径清晰的企业仍属少数。" 百镜大战 "，实际上是一场多维度的竞争。" 大厂当前或许属于试水阶段，留给创业公司的，还有两三年的窗口期 "，杨龙昇表示。

以下是 36 氪与杨龙昇的交流实录（根据实际情况略有摘编）

小米入局， 各家销量涨了两三倍

智能涌现：小米入局 AI 眼镜领域，全行业都非常关注。这对于行业有什么意义？

杨龙昇：小米入局对整个行业是个好事。AI 眼镜以前属于小众人群，很多人开始关注到这个领域，对整个市场的教育、大众的认知度有非常明显的带动作用。

反馈到具体的流量上来看，在首发期间，小米入局对于整个大盘的流量拉升了将近十倍左右。如果日均的流量来看的话，我估计对整个行业会有一个三倍左右的流量带动。

对各家厂商来讲，可能今年整体的销量都可能会提升个两三倍。具体到我们，到小米发之后，现在销量是提升了大概 1.5 倍左右吧。

智能涌现：所以你并不觉得小米的入局会蚕食大家的份额，反而持乐观的态度？

杨龙昇：目前智能眼镜领域，创业公司和这个小米这些大厂还是有明显的差异化的，还没有到一个真正互相蚕食份额的阶段。

智能涌现：能否帮我拆解一下，一部智能眼镜的成本构成，以小米眼镜为例。

杨龙昇：第一类，小米的眼镜是最简单的 AI 眼镜形态，它成本的大头还是芯片为主，单单高通的 AR1 芯片，成本大概是在 44 美金左右，对应整个主板的东西加起来，可能六七百块钱。

再加上整个外围的传感器，光电子电路部分可能就要达到八九百块钱。再加上结构件，比如一些外壳，整体 BOM 的成本应该是去到 1200 左右。这是当前最简单的这种 AI 眼镜的成本构成。

我们是更高一级的形态，增加了显示单元的模组，我们家 BOM 是控制得比较好，基本上可以做到跟拍照眼镜差不多，我们大部分的主板，包括传感器都是用的国产化的方案。

整个行业里面，带显示、带 AI 功能的眼镜产品，成本可能要去到 1700、1800 的体量了。

曾经只有国资敢投资眼镜公司，现在不是了

智能涌现：你们整个 B 轮大概是多大规模？这应该是咱们成立以来最大的一轮融资吗？

杨龙昇：是的。我们这次是 B2 轮，1.5 亿。我们整个 B 轮拆成了三笔，加一起总融资额可能要达到小三个亿左右

智能涌现：眼镜赛道在中国一直起起落落，这轮 AI 眼镜是怎么火起来的？

杨龙昇：Open AI、Deepseek 带动了一波 AI 热潮，大家对 AI 的热情，唤醒了大家对硬件产品，或者场景的需求。眼镜也是借到了这波热潮，眼镜是 AI 的最佳载体，离人更近，可以快速的去使用 AI。

智能涌现：几年前 AR 眼镜公司只有国资感兴趣，但今年行业热络了很多，你们做为行业认识，具体感受如何？

杨龙昇：对，去年整个行业里面只剩下国资在投，今年一些产业战投、市场化基金也陆续在往这个赛道里加码。今年通过我们一些朋友推荐，还有老股东推荐，找过来上百家投资方应该是有了。我们 B2 轮融资真正开始动是四五月份，整个交割期也就两个多月就搞完了，还是挺快的。

智能涌现：您体感 AI 眼镜有多火，有哪些印象深刻的细节？

杨龙昇：最简单的就是，我身边很多之前不关注智能眼镜行业的人，都跑来问我 " 小米眼镜值不值得买 "。头部的几家互联网厂商，可能会在年底发布。

智能涌现：这么多投资者，大家核心问题是什么，有什么共同点？

杨龙昇：核心的问题都是在问，对 AI 眼镜这个市场怎么看？小米下场以后对你们有什么影响？未来跟大厂有什么竞争策略？

大厂入局，创业公司还有两三年窗口期

智能涌现：我觉得目前，AR 四小龙似乎比较坚持主阵地，没有和其他厂商一样把 AR 摘掉。这一点您是怎么思考的，有没有动摇过？

杨龙昇：我们一直坚持，AI 眼镜未来一定是逐渐往带显示的方向进化。从大盘来看，过去不带显示的、以音频为主的智能眼镜整体的份额非常低，证明对于消费者来说，带摄像头、带显示的还是比较符合大众市场对于 AI 眼镜的心理预期。

智能涌现：大厂入局之后，你认为这个领域的创业公司如何应对竞争？

杨龙昇：我认为大厂当前也属于试水阶段，留给创业公司还是有两三年的窗口期，可以去做成一个头部品牌。我们现在无论是市占率上，还是产品领先性上，都是比大厂要高出来一截的。

现在这个赛道偏头部聚集化，大家投的还是这个行业里面跑到第一第二的公司，已经有两极分化的趋势。

智能涌现：你们的产品，用户画像大概是什么样子？

杨龙昇：我们更多会关注一些这个新中产、新消费人群，这部分人群相对来说是处于一二线城市，更加追求个性化品牌的人群，跟小米和华为这些大厂也会作为错峰竞争。

智能涌现：接下来 AI 眼镜领域竞争可能会很激烈，你们的核心竞争力是什么？

杨龙昇：有几个细分点。首先，光学上，我们是第一家实现光波导产品量产、并且实现了双目全彩、大 FOV（场视角）的企业。

在 OS 操作系统层面，我们已经将 AI 打通到底层系统的中间层，去支持一些已有的应用的，实现 AI 原生化。比如，你可以对眼镜自动点餐，买东西等等。我们还一直聚焦，去探索社交、娱乐的场景应用。

最后，供应链方面我们一直在坚持国产化，现在国产化率其实达到 80% 以上了，这也给我们带来了成本优势，我们现在的眼镜能做到与拍照眼镜成本差不多了。渠道方面，我们也选择与亚洲眼镜开了第一家线下的品牌店。

智能涌现：智能眼镜的整体成本大概有多少的下降？

杨龙昇：相比于之前的话，可能 30% 左右的下调吧。我们自己在做阵列光波导光路的设计、材料工艺优化，良率相比于之前提升了将近 15% 左右。

智能涌现：现在 AI 眼镜市场的出货量大概是多少？你们的销量情况如何？

杨龙昇：今年其实比往年会好一些，我估计今年整个智能眼镜大类的体量，我预估，中国市场应该是能上到六七十万台的体量，比去年的话应该是多了 2.5 倍到三倍左右。

全球市场会比较大，可能今年将近有大几百万台，主要的量是被 Meta 吃掉了。小米今年整个出货量应该是能到 30 万台到 40 万台，这是我们当前对于他们首发数据的预测。我们今年应该全年也是能排到第二，应该能达到 15 万台左右。

AI 眼镜门槛虽低，" 坑 " 也很多

智能涌现：我感觉 AI 眼镜领域的门槛很低，比如华强北现在也涌现了很多 AI 眼镜方案商？

杨龙昇：从底层逻辑上讲，要做成一个眼镜形态的摄像头，这个事儿没那么难。但是，要把 AI 的功能，以及这个眼镜的整体的交互体验做好，就这个事儿是非常难。

小米这款 AI 眼镜，从入局到做成，其实是将近小一年多的时间，这里面有太多太多的细节要去要优化。

比如，如果你要做 AI+ 翻译的场景，就要先去做好时延，我们做了一些算法，来保证眼镜能精准识别我说的话，翻译给对方，哪怕一个简单的接打电话的问题，我就要去解决麦克风定向传音的问题。

又比如，我们要让眼镜能戴一天，它要要用双芯片的方案——用低功耗的蓝牙做日常的处理，用高性能 SoC 解决拍照和输入的问题。双芯片的方案又涉及很多蓝牙通讯协议的问题，里面的坑非常的多，全是一些细节，都是对于软硬件的研发上面的技术难点，我感觉还是一个综合竞争力。

接下来 AI 眼镜要不断提升 6Dof 的能力、全彩显示、轻量化等等，对硬件体验的要求很高，我觉得都不是华强北厂商能去参与的，需要非常重的投入。华强北的产品只是一个安防摄像头套了一个眼镜的壳。

智能涌现：短期内看来，AI 眼镜偏同质化，这本质上是怎么造成的？

杨龙昇：AI 的想象空间比较大，整个的场景也是随着技术的发展一点点去涌现的，但是现在主要解决的场景集中在会议、翻译、生活助手。大家在定义产品的时候，也会倾向于先解决刚需问题。

未来 AI 能覆盖的场景越来越多，手机里的应用都值得被 AI 眼镜重新替代掉一遍。当前还是处于技术的早期阶段，后期大家的差异化，切入的场景会越来越不同。

对于眼镜厂商来说，AI 其实是对整个 OS 层、对交互层的重构，我们会希望把 AI 应用到整个 OS 里的中间层，去减少调用的层数，加快信息获取的效率，这是当前 AI 对于眼镜厂商的核心价值。不过，底层的大模型，我坦白讲可能并不是眼镜厂商要真正下场去做的。

智能涌现：长远的来说，AI 眼镜这个赛道竞争壁垒在哪些领域？

杨龙昇：我们关注的是两个核心。第一，怎么把眼镜做得非常小型化，跟日常眼镜一样，可以 always on，其次，如何把光学的显示效果做好，我们一直在阵列光波导上面做投入，希望把这个显示效果逐渐的拉到一个更高的水平。

第二，AI 眼镜最核心的部分在于是 OS 系统层。我们需要把 AI 作为中间层的一个特性，同时的话可能还要增加一些 6Dof、空间计算的一些算法，保证说眼镜可以具备通过 AI 来去获取数据的能力，以及空间显示能力啊，这个是基于系统层要去长期去做的。

第三，是基于这个供应链的持续优化，我们希望未来 AI 眼镜的国产化率能达到 90% 以上，甚至 100%，这样整个产品的成本、售价，可以做到像手表、耳机这样品类一样，加速它进入到大众市场。

智能涌现：那基于这三点判断，你们下半年会重点做哪些布局？

杨龙昇：今年下半年，我们也是围绕着这个三个方面做一些布局。我们这轮融资之后，我们去做了建了一个光波导产线，投入到整个工艺上的提升，解决传统的一些量产良率问题、以及品质检测。我们投了四五千万下去。

其次，AI 这部分，我们一直在系统层做一些更加深入的架构设计。我们下半年再去重点去投入的是，简化整个交互的链路，通过 AI 可以去一步触达（应用），比如说我想要的外卖，直接给我推荐过来，不需要再去做检索和筛选。

我们也组建了一个 5 千万的基金，专门去培育整个 AI agent 类型的原生应用，去丰富整个眼镜的业态。

最后要做的是，持续优化我们的供应链，解决国产替代的布局。

智能涌现：前几年行业里面一直都在讨论眼镜的 killer app，在有了 AI 之后，不知道您的看法有没有出现变化？

杨龙昇：AI 并不是应用，它是一个底层技术，会带来应用的涌现。眼镜在短期内基于一些工具类型的场景，实际上是比掏出来手机去用是更加方便的。比如说拿着眼镜去做翻译、点外卖，它可以用更短的时间去获取信息。这个是我认为的第一阶段的杀手级的应用。

从这个中长期来讲，我会更看好偏向于娱乐、社交场景的变革，终局应用肯定会出现在游戏和社交上面。

智能涌现：AI 眼镜硬件的供应链已经很成熟且成本可控了，AI 这部分的情况如何，是否有成熟的供应商可选择，还是都需要厂商自己去探索？

杨龙昇：当前像 Agent 的开发，其实没有传统应用开发那么复杂，有点类似于小程序的开发难度，这一块主要是创业公司，或者一些个人开发者。我们今年拿了将近 5 千万的资金，来孵化培育整个内容生态。从扶持开发者生态着手，可能会冒出来一些好玩的 AI Agent 的应用。

智能涌现：各家目前主要选择哪些 AI 大模型合作？

杨龙昇：目前还是处于全模型接入的方式，豆包、deepseek 等等，然后分不同场景去使用。比如，豆包更适合去做聊天对话，deepseek 更更适合去做检索，我们接入的是移动的九天大模型，可能更适合去做交互性场景。