在 2025 年的最后一个月，AI 眼镜的战火，蔓延到了一个出人意料的领域。

12 月 3 日晚间，理想汽车正式发布理想 AI 眼镜 Livis，起售价 1999 元，补贴后价格为 1699 元。

据虎嗅不完全统计，截至 11 月底，仅在国内市场，本年度至少有 32 款 AI 眼镜发布，其中既包含阿里、百度这样的传统互联网大厂，也包含影目、Rokid 这样的创业公司。

而汽车厂商发布 AI 眼镜，这还是头一遭。

当然，汽车厂商跨界造镜也不是完全无迹可寻。早在 2023 年，宝马就曾发布过一款为摩托车手打造的 " 智能眼镜 "，只不过没有大模型的加持，这副眼镜的功能多集中于车速、发动机转速的车辆信息显示。

而对于理想来说，虽然自研大模型 Mind GPT 能让他们做出一款真正的 "AI 眼镜 "，而非简单的智能眼镜，但相比于摩托车的使用场景，" 汽车加 AI 眼镜 " 这个组合有个比较尴尬的问题在于，行驶中的信息显示完全可以在车辆的 HUD 系统呈现，且受限于光机尺寸，AI 眼镜的显示效果无论如何都不可能好过 HUD 系统。

可能是出于这个考虑，在这次发布的理想 AI 眼镜 Livis 上，理想并没有为其配备光学显示模组，而是采用了目前行业主流的产品形态——更侧重影像记录与语音交互的核心功能。

不过，在这类产品中，不说有 Rayban — Meta 珠玉在前，即便是当下市面也有太多定位接近的产品可供选择。

在这样的情况下，首次跨界进入 AI 眼镜领域的理想汽车，还能否在其中顺利突围？

在理想 AI 眼镜 Livis 发布前夕，虎嗅拿到了首批用于评测的机型，先说下笔者对于这款眼镜首个印象——轻。

根据官方数据，理想 AI 眼镜 Livis 的镜架重量仅为 36 克，在机身重量控制上属行业第一梯队。另外，在人体工学设计方面，由于机身前后重心均衡，且镜腿的各个立面都进行了曲面处理，整体佩戴体验很不多。

在目前笔者上手过的 AI 眼镜中，理想的这款应该算是最 " 无感 " 的了。

另外一个让笔者印象深刻的特点就是它的续航时间。根据理想官方数据，理想 AI 眼镜 Livis 的 " 典型续航时间 " 达到 18 个小时，考虑到各家测试的标准不一致，这个数据参考价值可能不太大。

但从单项续航时间来看，比如 1000 张照片、41 分钟视频录制、7.6 小时音乐、6 小时通话，也能看出其优秀的续航水平。

而如此强调佩戴舒适性与续航，也说明了这款眼镜的定位并不是一个完全意义上的 " 车内终端 "，而是更倾向于 " 全天候 " 使用的产品。

那么问题来了，作为一家车企，理想汽车在开发这款产品的时候，为什么没有去围绕车辆展开？

两周前，笔者受邀参加了这款 AI 眼镜的媒体交流会。会上，理想汽车高级副总裁范皓宇提到了一个观点，即在理想内部，团队其实是把 AI 眼镜当作 " 穿戴机器人 " 来看，在公司战略中是属于具身智能的一部分。

在这个战略中，AI 眼镜与理想旗下的各型汽车其实是平级的，就好比 L4 级自动驾驶的车，是跑在路上的汽车机器人；升级后的智能座舱，是会思考的空间智能体，这些共同组成了完成的具身智能。

因此，理想汽车从一开始就没有打算去做一个 " 汽车的配件 "。

另外在笔者看来，还有一个可能的原因是，AI 眼镜与汽车之间的联动，很多功能近几年可能都会受到政策法规的限制。

比如在交流会上，范皓宇提到过，在车外通过眼镜召唤汽车，这听起来是个很实用的功能，而且在技术上已经准备就绪，但会受到法规的限制。

在实际应用场景中，目前理想 AI 眼镜 Livis 已经上线的多为基于车身的 " 指令性功能 "，比如 " 打开车门 "、" 调节温度 " 等。

当然，正如上文所说的，理想 AI 眼镜 Livis 的定位是一款 " 全天候 " 使用的眼镜，因此它在脱离车辆功能之外的应用也非常完备。比如常见的拍照、摄影、视觉问答、AI 记录等常见的应用也是一个没落下。

值得一提的是，由于这款眼镜搭载了理想自研 de WearLink Realtime Audio 通信系统，在理想 Mind GPT-4o 模型的加持下，其问答的唤醒速度达到 300ms，并且能在 800ms 完成端到端的执行响应。

作为尝试 AI 眼镜的首份答卷，理想 AI 眼镜 Livis 的完成度不可谓不高，尤其考虑到理想是一家车企，更加值得鼓励。

不过，这也反映出了一个客观存在的问题，就是 AI 眼镜领域很有可能陷入 " 未大先卷 " 的竞争关系中，毕竟如果车企都能拿出一款不错的产品，那些过去长期躬耕于消费电子领域的厂商，以及各个互联网大厂，更不会坐以待毙。

尤其考虑到，理想这类的车企在 " 造镜 " 问题上，与互联网大厂的逻辑是相似的：都想在下一波终端革命到来前，提前占据流量入口，或者至少站住身位。

但两方不同之处在于，互联网大厂手中的砝码是智能手机上 APP 的部分功能与信息交互的平移，其背后有数千万，甚至过亿的用户，而车厂则需要保持 AI 眼镜与车机，或是机器人（如小鹏、理想）的联动，两方的用户基础至少要差两个数量级。

诚然，如理想对于 AI 眼镜的定位是 " 穿戴机器人 "，脱离车机仍有不错的独立使用体验，但对于消费者来说，至少在品牌上，理想不会比传统消费电子厂商更具说服力。

此外，还需要考虑的一个问题是，车机与眼镜的联动问题。既然是车企出品，那么没有任何理由不去重视这份体验，但随着未来功能的丰富，交互逻辑是否会产生冲突？

比如说，当前用户佩戴理想 AI 眼镜 Livis 上车后，系统会自动抑制掉眼镜的唤醒能，当用户喊出 " 理想同学 " 时，车机会响应，而如果向车机提出要拍摄视频的时候，由于车没有这个能力，系统就会自动唤醒眼镜，让眼镜开始拍摄。

这种交互逻辑非常自然，但前提是现阶段 AI 眼镜上的功能比较有限，如果未来在眼镜上搭载更全面的功能，比如地图导航，能否避免相互冲突、甚至相互调用的问题？恐怕现在都说不准。

当然，车企 " 造镜 " 也有些独特的优势，最直观的例子，现在的智能汽车本身就自带强大的算力，比如理想的 L6 Max 自带两块 Orin X 芯片，算力高达 508TOPS。

那么 AI 眼镜在处理地图导航、AR 场景交互等复杂功能时，完全不需要再拘泥于自身有限的芯片性能，而是将数据处理、指令运算等核心负载 " 卸载 " 至车载算力平台，形成 " 眼镜轻量化交互 + 汽车深度运算 " 的分工模式。

只不过，在这些场景下，跨设备功能调用和冗余算力多任务并发的问题，将会是留给理想这类车企很大的挑战。