AI 眼镜不应是独立的算力终端,而是手机的配件,通过 " 端边云 " 协同打破重量、续航与算力的不可能三角。
文 /VR 陀螺
2025 未来商业生态链接大会暨第十届金陀螺奖颁奖典礼(以下简称 "FBEC2025") 于 2025 年 12 月 5 日在深圳湾万丽酒店盛大召开。本次大会由广东省游戏产业协会、深圳市互联网文化市场协会共同指导,陀螺科技主办,游戏陀螺、VR 陀螺、陀螺财经、陀螺电竞、前方智能联合主办。
大会以 " 大道智简 " 为核心主题,聚焦游戏、XR、AI、电竞等前沿领域及行业热点议题,探讨新科技、新商业、新模式的未来价值共同探索技术本质,把握变革先机,让我们与所有探索者执简驭繁,共赴星海,破晓而行!
FBEC2025 主会场 C:镜观未来• 2025 全球 AI 眼镜技术产业趋势论坛,关注产品的差异化发展路径与技术融合,洞悉 AI 眼镜行业的前沿动态。现场邀请到亿境虚拟 CTO 王斌带来主题为"AI 眼镜发展趋势及解决方案 "的精彩演讲。
王斌认为: AI 眼镜不应是独立的算力终端,而是手机的配件,通过 " 端边云 " 协同打破重量、续航与算力的不可能三角。

以下为演讲实录(内容略有删减调整):
大家好,我是亿境虚拟的王斌。非常感谢刚才田博士和张彬总的分享。今天我的主题原本是讲 "AR 眼镜的发展趋势 ",但我琢磨了一下,光学方面田博士是专业的,芯片方面高通张彬总也做了很好的分享,而产品方面稍后小米的石柳总可能有更深的理解。所以,我把题目改成了 " 亿境对 AI 眼镜的解决方案及思考 ",希望能和大家共同探讨。
我今天的分享主要分为三个部分,也就是用 " 三个三角 " 来进行阐述。
第一个三角:亿境的产品矩阵
在介绍产品之前,简单介绍一下亿境虚拟(EmdoorVR)。我们是亿道信息旗下的子公司,在 XR 行业已经深耕了十年,涵盖 VR 和 AR 领域。
前段时间在进博会上,高通中国区董事长孟樸先生提出了一个观点,我认为非常正确。他说:" 下一个能够媲美手机规模市场的产品,一个是机器人,另一个就是 XR 和 AI 眼镜这类穿戴设备。" 我们非常赞同这个观点。因此,除了深耕 XR,我们在 2024 年全面进入了 AI 眼镜行业,致力于打造下一代随身 AI 入口。作为一个以研发为主的 ODM 公司,我们可以为大家提供全栈式的方案。

目前,我们的 AI 眼镜产品矩阵非常全面,分为:AI 音频眼镜、AI 拍照眼镜和 AI 显示眼镜。
1.AI 拍照眼镜(2025 年主推系列):我们采用全链路解决方案。硬件上,搭载高通 AR1 芯片,配备 1200 万像素摄像头、5 麦克风阵列,支持充电盒,规格对标 Ray-Ban Meta 等市场主流产品。 作为 ODM,我们实现了软硬件的标准化设计(主板、电池、音箱、算法),客户只需定制前框即可快速产品化,将上市周期缩短至 4-5 个月(从 0 到 1 通常需要 10 个月以上)。 在算法层面,我们集成了优秀的影像算法,包括 EIS 防抖、HDR、夜景增强等,效果可媲美标杆产品。同时,我们也配套了手机助手,支持 AI 对话记录、相册管理,并对接各大模型。2025 年我们已成功交付 8 个项目,最新项目的直通率超过 92%,处于行业领先水平。
2.AI 音频眼镜:这是纯音频结合 AI 聊天功能的产品。特点是极致轻薄,最薄处仅 5.5mm,镜腿仅重 23g,整机可做到 30g 以下。采用钢壳电池(220mAh),续航可达 10 小时以上,支持蓝牙双模连接。芯片方案上我们选用了杰理等高性价比方案。
3.AI 显示眼镜(高端系列):这是我们今年下半年启动的项目,即将在 CES 上展示样机。目前主要有三款:双目全彩、单目全彩、单绿(一拖二光机)。 硬件架构上,我们采用 " 高通 AR1 + 恒玄 2800" 的双系统架构,以优化典型场景续航。光引擎方面,我们采用 JBD 最新的 0.2cc Micro-LED 光引擎。关于显示技术,LCoS 和 Micro-LED 各有优劣:LCoS 色彩好但体积稍大,Micro-LED 功耗低、体积小但量产难度大。作为 ODM,我们支持多种技术路线(Micro-LED 或 LCoS),最终取决于客户的产品定义。
第二个三角:AI 眼镜的 " 不可能三角 "
行业内常说 AI 眼镜面临 " 重量、续航、算力 " 的不可能三角。
•重量:目前主流 AI 眼镜重量在 36g-38g 左右。拆解来看,塑胶材质占了总重量的 50%,PCBA 和器件占比很小。因此,减重的核心在于材料。 目前行业多用 TR90,密度约 1.0。我们正与巴斯夫等厂商合作尝试超低密度材料(密度约 0.83),但这会显著增加量产难度。我认为,极致的轻量化目标可以追求到 32g-33g,再往下减就非常困难了。

•续航:大家常说 " 全天候佩戴 ",其实指的是综合续航(音乐、通话、待机)。我认为只要满足 14-16 小时的综合续航就足够了,不必像手表一样追求数天。 在架构上,AI 拍照眼镜未来一定是单系统;而 AI 显示眼镜因为要运行更多应用,现阶段一定是双系统(如高通 + 恒玄),以平衡功耗。
•算力:在这个三角中,我认为不应过分纠结算力。AI 眼镜应被定义为 " 手机配件 ",而不是独立的算力终端。重算力应放在手机端或云端,眼镜端只负责基本的影像和语音处理。
第三个三角:端、边、云协同
一个成功的 AI 眼镜产品,不仅仅是眼镜本身,而是 " 端 + 边 + 云 " 的系统工程。
•眼镜端(端): 需要一个低功耗、低延时的眼镜 OS(我们称为镜 OS),涵盖驱动、Framework 及算法。
•手机端(边): 也就是手机助手,支持 Android/iOS,处理连接与本地计算。
•云端(云): 我们对接了阿里、火山引擎等主流大模型,支持客户定制。

只有具备了端边云的协同能力,AI 眼镜才能成为真正可落地的消费级产品。
非常感谢大家,希望未来能与更多合作伙伴一起推动 AI 眼镜行业的发展。
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