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回顾 AR 眼镜的发展历程，我们看到了一个清晰的轨迹：从最初的厚重极客玩物，到后来的轻量化尝试，再到如今真正意义上的日常穿戴。它们共同指向一个核心：AR 眼镜正在经历从 " 显示设备 " 到 " 智能终端 " 的根本性转变。

今天，我们以近期比较火热的乐奇眼镜 Rokid Glasses 为例，从产品近期的几项重要升级来分析，未来 AR 眼镜应该往何处去。需要注意的是，本文并不吹捧任何产品，乐奇眼镜仅作举例用。

升级一：光学技术轻量化——从厚重头显到日常穿戴

技术突破：光波导的光学革新

乐奇眼镜 Rokid Glasses 近期出现了引人注目的几个升级。

漏光控制技术：光波导技术长期以来面临的一个核心问题是漏光——光线在传输过程中的损失。这不仅影响显示效果，还会导致他人能够看到用户的眼睛，影响隐私和社交体验。

近期，Rokid 通过优化光波导的结构设计和镀膜工艺，实现了更高的光效和更好的漏光控制，使得显示更加清晰，同时保护了用户隐私。

视场角与亮度平衡：传统光波导往往需要在视场角（FOV）和亮度之间做出权衡。Rokid 通过多层光波导堆叠技术，在保证 1500 尼特高亮度的同时，实现了可用的视场角，满足了日常使用需求。

未来方向：光学技术的终极形态

光波导技术的未来，是向 " 隐形化 " 发展。未来的 AR 眼镜，在光学技术上可能会呈现出以下趋势：

1. 全息光学技术通过全息光学元件（HOE），将光学功能直接集成到镜片中，彻底消除外置光学模组。

2. 超表面光波导利用纳米尺度的人工结构，实现对光的精确控制，进一步压缩光学系统。

3. 柔性光学采用可折叠、可弯曲的光学材料，让眼镜可以像普通眼镜一样折叠收纳。

这些技术的成熟，将使 AR 眼镜在光学上完全融入日常生活的视觉体验中。

升级二：交互智能化——从触控操作到自然语言对话

技术突破：多模态 AI 的自然交互

Rokid Glasses 的另一项重大突破，是交互方式的革新。传统 AR 眼镜依赖触控板、手势等需要学习的交互方式，而 Rokid Glasses 实现了 " 零 UI" 设计——用户只需要用自然语言与眼镜对话即可。

Rokid Glasses 集成了三种感知模态：

听觉：4 麦阵列 + 骨传导，实现免提通信和语音控制

视觉：1200 万广角摄像头，实现环境理解和物体识别

触觉：6 轴 IMU 传感器，实现点头、摇头等头动交互

这种从单模态到三模态的融合，使得 AI 能够真正 " 理解 " 用户的意图。比如，当用户说 " 这是什么 " 时，AI 会结合语音指令和摄像头图像，给出准确的识别结果；当用户说 " 导航到 XXX" 时，AI 会结合语音和视觉识别的目标地点，直接启动导航。

Rokid Glasses 的另一个创新是采用了端云协同的 AI 架构：

端侧：处理延迟敏感的任务，如语音唤醒、基础识别等，响应时间 <100ms

云端：处理计算密集型的任务，如复杂问答、实时翻译等，响应时间 <1s

这种架构既保证了响应速度，又确保了功能的完整性。

趋势解读：交互的自然化革命

Rokid Glasses 在交互方式上的升级，对我们思考未来方向具有一定的借鉴意义。

" 零 UI" 的设计理念：过去认为，AR 眼镜需要显示一个 UI 界面，用户通过触控或手势操作。这不仅需要学习成本，还会打断用户的沉浸体验。Rokid Glasses 彻底摒弃了这种模式，用户只需要用自然语言表达需求，AI 理解后直接执行。

这种交互方式的转变，类似于从 " 使用计算机 " 到 " 与计算机对话 " 的质变。它降低了智能终端的使用门槛，使得任何人都能轻松使用 AR 眼镜。

持续的认知增强：多模态 AI 的真正价值，在于它能够实现持续的认知增强。用户不再需要主动搜索信息，AI 会根据用户的环境和意图，主动提供相关信息和建议。

比如，当用户在博物馆参观时，AI 会自动识别展品并提供讲解；当用户在陌生城市时，AI 会自动识别路标并提供导航；当用户在会议中时，AI 会自动记录并生成摘要。

考虑到各种 AI 耳机的交互方式，以及近期对于苹果 AI 眼镜的传言，这种 " 无感知 " 的智能服务，或许预示着智能终端的未来形态。

未来方向：从智能助手到第二大脑

笔者认为，从以上的出发点向前发展，未来的 AR 眼镜，在交互智能化上将呈现以下趋势：

阶段一：智能助手（当前）

理解用户指令并执行

提供信息和娱乐服务

辅助用户完成任务

阶段二：认知增强（中期）

记住用户习惯和偏好

预测用户需求并主动提供帮助

实现个性化服务

阶段三：第二大脑（远期）

持续学习用户思维模式

帮助用户进行推理和决策

扩展用户的认知边界

升级三：架构服务化——从硬件驱动到 AI 能力服务

技术突破：端云协同的服务化架构

Rokid Glasses 的第三项重大突破，是架构的服务化转型。一些 AR 眼镜是一个封闭的硬件系统，功能由硬件能力决定；而 Rokid Glasses 通过端云协同架构，将硬件平台化，功能由 AI 服务决定。

硬件平台化：Rokid Glasses 采用了 Snapdragon AR1 Gen 1 处理器，2GB RAM + 32GB 存储。从硬件参数来看，这并不是最强的配置，但 Rokid 通过架构设计将这个硬件平台发挥到了极致。

具体来说：端侧负责基础功能，云端负责高级功能。通过这种分工，Rokid Glasses 能够在有限的硬件资源下，实现接近桌面级的 AI 体验。

服务化架构：更重要的是，Rokid Glasses 的功能不再是固定的，而是可以通过云端 AI 服务的更新持续升级。这意味着，用户购买的不仅仅是一个硬件，而是一个持续进化的智能平台。

趋势解读：产业价值链的重构

从卖硬件到卖服务：假设 AR 眼镜厂商的收入主要来自硬件销售，那么当硬件卖出去之后，价值链就结束了。而 Rokid Glasses 通过服务化架构，做到硬件只是入口，持续的收入来自 AI 服务订阅。

这种商业模式的变化，使得厂商有动力持续优化 AI 服务，为用户提供更好的体验。这也意味着，AR 眼镜行业将逐渐从 " 硬件竞争 " 转向 " 服务竞争 "。

开放平台与生态建设：服务化架构的另一个意义，是开放平台的可能性。Rokid Glasses 的 AI 能力可以通过 API 开放给第三方开发者，催生丰富的应用生态。这类似于智能手机时代的 App Store。一旦平台开放，第三方开发者会创造出各种创新应用，进一步放大 AR 眼镜的价值。

未来方向：从设备到平台

未来的 AR 眼镜，在架构服务化上将呈现以下趋势：

阶段一：封闭平台（当前）

功能由厂商定义

第三方应用有限

商业模式以硬件销售为主

阶段二：开放平台（中期）

API 开放给第三方开发者

丰富的应用生态

商业模式以硬件 + 服务为主

阶段三：行业标准（远期）

形成统一的 AI 服务标准

跨设备、跨平台的 AI 能力

商业模式以服务订阅为主

三大趋势的协同演进

再次强调：本文并不吹捧任何产品，只是因为乐奇眼镜近期的升级维度较为全面，因此以它为例探讨行业技术趋势，实际产品体验可能有所不同。从行业的角度，通过以上的升级，我们能得到以下启示。

启示一：用户体验优先于技术炫技

Rokid Glasses 的硬件参数并非最顶尖，但它在用户体验上做到了极致—— 49g 的重量让佩戴无负担，自然语言交互让使用零门槛。无论什么赛道的产品，技术最终要服务于人，用户体验才是核心竞争力。

启示二：技术整合优于单一突破

Rokid Glasses 的成功，不是某一项技术的突破，而是光学、AI、架构的协同整合。未来的 AR 眼镜竞争，将是系统级、生态级的竞争，而非单一技术的比拼。路漫漫其修远兮，Rokid 也未必是最后的赢家。

启示三：生态建设决定长期价值

Rokid Glasses 通过服务化架构，为生态建设奠定了基础。未来的 AR 眼镜，谁能建立更开放、更丰富的生态，谁就能赢得长期竞争。

最后，总结一下我们讲的 3 项升级：光学技术轻量化、交互智能化、架构服务化，这三大趋势并非独立存在，而是相互支撑、协同演进。

光学轻量化为交互智能化提供基础。只有设备足够轻便，用户才愿意长时间佩戴，多模态 AI 才能真正发挥作用。

交互智能化驱动架构服务化。自然语言交互的复杂性，要求更强大的 AI 能力，这推动了端云协同架构的发展。

架构服务化反哺光学轻量化。AI 能力的持续优化，可以降低对硬件的要求，从而进一步推动光学轻量化。

这种协同演进，最终指向一个共同的目标：AR 眼镜成为真正的日常智能终端。

文 / R 星人

（文中未注明图片均来自网络）

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