亿境虚拟全链路方案：加速AI眼镜量产，引领行业发展

电子发烧友网报道（文 / 莫婷婷）10月23日，亿境虚拟AI眼镜在荣耀2025全球开发者大会上亮相。它凭借在智慧办公、运动健康、教育培训等多场景的深度适配能力，展示了领先的AI眼镜场景化解决方案。

依托强大的硬件设计与系统级开发实力，亿境虚拟向行业伙伴开放能力，提供从结构设计、光学模组到AI算法集成的一站式ODM解决方案。在AI智能眼镜面临量产难题的当下，亿境虚拟如何将自身技术赋能合作伙伴？电子发烧友网就此采访了亿境虚拟市场负责人戴坷。

亿境虚拟市场负责人戴坷

AI眼镜的工程困局，破局“不可能三角”

亿境虚拟认为，当前AI智能眼镜市场正根据不同用户场景精准分化，主要有四类产品形态：AI音频眼镜、AI拍摄眼镜、AR眼镜、VR眼镜。

其中，AI拍摄眼镜是AI音频眼镜的“多模态”升级版，通过摄像头与音频输入等多模态交互，结合强大的AI处理能力。AR智能眼镜主要指带显示功能的AI拍摄眼镜，多用于垂直场景，如翻译、未来的AI助理工作，可应用于工业生产、巡检等行业。VR眼镜对设备的轻便性、性价比要求更高，可用于教育、文旅与娱乐等垂直场景。戴坷指出，这一形态未来会随着技术进步与MR融合，逐渐演变为科幻片中的终极形态，但需要更多时间。

无论哪种AI智能眼镜形态，舒适性、材料亲肤性、头部适配度以及时尚感，都是决定市场接受度和产品效率的关键。

从整个AI智能眼镜行业来看，当前量产面临难题，多重技术瓶颈交织成复杂的挑战网络，亟需突破“不可能三角”的平衡，即性能、功耗/续航、体积/重量。

戴坷指出四大关键问题：一是光学量产一致性，先进光学方案的良率控制和成本控制难度大；二是散热设计，狭小空间内的高性能计算对散热要求极高；三是供应链与成本，核心元器件成本高昂，供应链有待成熟；四是眼镜属性的工程实现，这是消费级产品成功的关键挑战。

眼镜属性的工程实现要求产品在保证技术性能的同时，满足“眼镜”的根本属性——极致轻巧、佩戴舒适无感、材质亲肤，且具备时尚化和个性化表达能力。将复杂电子系统融入有限的眼镜形态并实现上述要求，是行业共同难题。

戴坷进一步指出，AI智能眼镜量产最大的挑战是在严苛的物理限制（眼镜形态）下，实现技术性能与完美“眼镜属性”的融合，这不仅是技术问题，更是对工程、设计和供应链整合能力的终极考验。

作为全链路方案提供商，亿境虚拟提出“电子化镜腿与视光前框分离”的模块化架构，这是其在AI智能眼镜领域的核心优势。

据介绍，该分离式设计能降低60%-80%的开发成本，将量产周期缩短至4 - 5个月，极大加速了产品上市进程。

这一核心设计理念将复杂电子系统高度集成于镜腿模块，通过标准化、高可靠性的模块化接口实现快速连接与数据传输，既保证信号稳定性，又实现物理结构的灵活组合。

这一架构优势明显。首先，它降低了客户的开发门槛与风险。品牌方无需从零开始攻克复杂的电子集成与散热难题，可基于亿境虚拟已优化成熟的镜腿模块快速启动产品开发，解放了前框的自由度。此外，亿境虚拟在镜腿内部实现了精密的系统级功耗管理与高效散热设计，在保障性能的同时最大限度延长续航。

AI眼镜的四大进化方向与亿境虚拟的全链路突围

Wellsenn统计显示，今年第一季度全球AI智能眼镜销量达60万台，同比增长216%。其中Ray - Ban Meta智能眼镜销量达52.5万台，同比增长300%，占据市场主导地位；其余约7万台由其他品牌构成，这表明行业处于高速渗透期，新兴玩家可通过差异化创新切入细分市场。

戴坷认为，AI智能眼镜未来将围绕“更自然的交互、更智能的感知、更沉浸的显示和更人性的设计”四大方向迭代。

交互方式将从单一语音指令向融合语音、环境感知与个性化AI模型深度学习的多模态体验发展；感知能力将借助更强的AI视觉技术，从“看见听见”跃升至“理解场景”；显示技术将朝着更高亮度、更大视场角、更小体积的光学方案演进；产品设计将持续优化重量、续航与佩戴舒适性，追求“无感佩戴”的终极体验。

同时，这些升级对底层硬件提出更高要求。芯片端需要专为眼镜形态定制的超低功耗AI NPU，支持高效本地或云边端协同推理。传感器端需向微型化、低功耗的SLAM专用摄像头与IMU发展。光学技术方面，光波导等光学技术需在效率、成本与量产一致性上取得突破。

可以预见，随着微型显示技术进步，AI音频眼镜、AI拍摄眼镜与AR眼镜将形成差异化共存的市场格局，不会相互替代，而是共同增长，满足不同层次用户需求。

面对市场需求变化，亿境虚拟以创新的“分离式设计”和全链路方案能力为基础，围绕真实场景创新，包括深化全链路方案能力、聚焦场景化创新、引领技术与设计融合、构建开放生态。“我们将积极与芯片、AI算法及云服务伙伴合作，共同推动AI眼镜生态的成熟与繁荣。”戴坷指出。

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