AI眼鏡賽道正迎來前所未有的熱鬧景象。從科技巨頭到初創(chuàng)企業(yè)，紛紛將目光投向這一新興領(lǐng)域，試圖在這片充滿潛力的市場中占據(jù)一席之地。

2026年4月，華為終端宣布將在即將舉辦的華為Pura系列及全場景新品發(fā)布會上，推出其首款無屏幕輕量化設(shè)計的AI眼鏡。幾乎與此同時，蘋果也被曝正在研發(fā)代號為N50的AI眼鏡，預(yù)計2027年面世，同樣采用無屏幕設(shè)計。這兩大科技巨頭的入局，無疑為AI眼鏡賽道注入了強勁動力。

事實上，AI眼鏡并非新鮮事物。早在2012年，谷歌就推出了AR眼鏡Project Glass，試圖通過輕量化設(shè)計和多功能集成打開市場。然而，由于售價高昂和續(xù)航問題，這款產(chǎn)品并未獲得成功。此后，智能眼鏡市場逐漸分化為兩條路徑：一條是以AR、VR眼鏡為代表，犧牲便攜性換取顯示能力；另一條是以藍牙眼鏡為代表，強調(diào)輕便但功能有限。盡管這兩類產(chǎn)品都有一定的受眾，但始終未能突破小眾定位，成為大眾計算平臺。

轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)在2023年。meta與雷朋合作推出的AI眼鏡Ray-Ban meta，通過舍棄顯示功能，將重量和外觀做到接近普通眼鏡的水平，同時加入攝像頭和AI技術(shù)，成功打開了市場。據(jù)Ray-Ban meta的制造商EssilorLuxottica披露，2025年，這款眼鏡的銷量高達700萬副，遠超此前兩年的總和。

Ray-Ban meta的成功，關(guān)鍵在于它準確把握了用戶需求。對于大多數(shù)用戶來說，眼鏡首先是一個日常佩戴的物品，其次才是科技產(chǎn)品。Ray-Ban meta通過輕量化設(shè)計滿足了基礎(chǔ)需求，再通過AI技術(shù)拓寬了使用場景，使其成為了一個隨時在線的智能助手。用戶可以通過自然語言查詢天氣、識別環(huán)境、拍照錄像，甚至控制其他智能設(shè)備。

隨著Ray-Ban meta的爆紅，AI眼鏡市場迅速升溫。Omdia的數(shù)據(jù)顯示，2025年全球AI眼鏡出貨量達到870萬副，同比增長322%，預(yù)計2026年將超過1500萬副。中國市場表現(xiàn)尤為突出，2025年出貨量約為100萬副，占全球市場的10.9%，增速全球領(lǐng)先。

面對這一市場機遇，小米、Rokid、阿里等科技公司紛紛入局，推出類似產(chǎn)品。目前市面上的AI眼鏡在基礎(chǔ)功能上高度趨同，均支持拍攝、音頻播放、AI問答和生態(tài)互聯(lián)。差異主要體現(xiàn)在生態(tài)互聯(lián)維度。例如，理想AI眼鏡Livis與理想汽車深度聯(lián)動，用戶可以通過語音控制車輛、查看狀態(tài)；阿里打造的夸克AI眼鏡則支持支付寶“看一下支付”、淘寶實時比價等功能。

然而，AI眼鏡的普及仍面臨諸多挑戰(zhàn)。盡管出貨量快速增長，但與智能手機相比，AI眼鏡的市場規(guī)模仍然微不足道。這主要是因為AI眼鏡尚未創(chuàng)造出革命性的產(chǎn)品價值，難以說服普通用戶買單。一位理想L6車主小李表示，雖然Livis的重量已經(jīng)算輕，續(xù)航也很長，但長時間佩戴仍會感到耳朵疼痛，遠不如普通近視眼鏡舒適。因此，他僅在開車時佩戴，在家或辦公室則會換回普通眼鏡。

從產(chǎn)品價值的角度來看，AI眼鏡需要在硬件、功能和體驗三大維度同步進化。硬件層面，重量是關(guān)鍵。目前主流AI眼鏡的重量約為40克，而普通近視眼鏡僅20克左右。如果不能進一步減輕重量，AI眼鏡很難說服近視用戶長時間佩戴，更遑論吸引原本無需佩戴眼鏡的人群。功能層面，科技公司應(yīng)避免將生態(tài)優(yōu)勢作為競爭壁壘，而是通過開放API實現(xiàn)功能平權(quán)。例如，Rokid AI眼鏡已與支付寶合作推出“看一下支付”功能，理想AI眼鏡Livis也新增支持特斯拉車控功能。體驗層面，AI眼鏡應(yīng)結(jié)合貼身佩戴、AI隨時在線、第一人稱拍攝等優(yōu)勢，探索專屬的“殺手級”應(yīng)用場景，而非簡單復(fù)制手機、耳機等傳統(tǒng)智能終端的模式。

科技行業(yè)的發(fā)展歷史表明，革命性產(chǎn)品的成功往往需要多代產(chǎn)品的打磨。iPhone從早期的實驗性形態(tài)到重塑行業(yè)格局，也經(jīng)歷了多次迭代。AI眼鏡雖然尚未迎來真正的“iPhone時刻”，但出貨量飛速攀升和頭部企業(yè)的爭相入局，已經(jīng)釋放出明確信號：這一領(lǐng)域并非偽命題，而是有望成為萬億級單品。在科技巨頭的推動下，AI眼鏡或許無法完全取代智能手機，但有望以更自然、更低門檻的方式嵌入用戶的日常生活，拓寬“人機交互”的邊界。