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玄景AI眼镜张亚东:AI智能眼镜,正在从轻量化向模块化演进

编辑:张磊 来源:广告 浏览次数: 发布时间:2026-03-16 17:37:44 【字体:

在2026年AWE期间举行的“瞳见未来”智能眼镜高峰论坛上,玄景(深圳微光电子科技) CTO张亚东《从即购即弃到历久弥新:AI智能眼镜如何用创新叩开亿级市场的大门》的演讲,以行研数据和犀利的洞察,剖析行业痛点,并首度系统阐释了玄景模块化设计的底层逻辑,不仅引发了与会者的强烈共鸣,更是将行业讨论从单纯的技术参数比拼,拉回到对用户基础需求和产品本质属性的审视。

IDC预计,2026年中国智能眼镜市场将迎来规模化拐点,出货量有望突破491.5万台,同比增长77.7%。从全球范围看,2025至2030年出货量年均复合增长率预计达50%。国产厂商在全球市场的占比稳步提升,IDC预计2026年中国厂商出货量将占全球市场的45%。高盛近期报告上调预期,预计2026年中国AI/AR眼镜出货量同比增长87%,市场规模同比增长132%至9.46亿美元。


张亚东分析,这一轮增长的核心驱动力来自供应链的成熟。随着SoC芯片和微型光学显示方案的持续轻量化,行业已从能不能做出来进入到能不能做轻的阶段,并催生出AI音频、AI拍摄、AI+AR等差异化品类。AI智能眼镜普及的理想之路,第一阶段是轻量化,解决用户佩戴舒适性;第二阶段则是模块化,解决用户喜欢戴,满足“千人千面”个性时尚需求。


虽然市场目前分化出AI音频、AI拍摄、AI+AR等不同品类,但在品类繁荣的背后,产品功能呈现趋同态势,第一视角拍摄、多语言翻译、AI问答成为多数产品的标配。硬件层面的轻量化、显示效果与成本控制,依然是多数厂商难以兼顾的三角难题。

在解决这些技术难题的过程中,大多数厂商将资源投向光学显示性能的极限突破,试图通过单一产品的全能化赢得市场。但几乎所有设计都忽略了本身就佩戴眼镜的用户群体需求——这恰恰是眼镜消费市场中规模最庞大的群体。


张亚东指出被行业普遍忽视的一个现实:中国超过7亿的近视人口构成了消费市场的主力,但现有AI眼镜产品对这部分人群的配镜需求响应不足。近视用户购买一副AI眼镜后,通常需要经历漫长的定制流程、支付高昂的镜片费用,并承受近视镜片叠加后的重量负担。这种体验与智能眼镜倡导的便捷、轻量理念形成反差。


在过去的几年里,玄景核心团队带领行业跑通了配戴舒适性难点,解决了轻量化问题,2025年下半年众多厂商纷纷跟进。但玄景认为仅仅轻还不够,要满足用户“千人千面”的个性时尚需求,让用户喜欢戴更是关键,从而又推出了模块化AI智能眼镜。


玄景对这一问题给出的解决方案,基于对产品演进路径的观察。参考智能电视借助机顶盒激活存量市场的历史,团队认为智能眼镜同样需要一类桥梁产品,在不改变用户既有习惯的前提下,完成技术过渡。2025年推出的夹片式AR眼镜玄景M5,重量为25.8克,通过夹持方式让普通眼镜具备AI助手、阅读、提词、翻译等功能。这款产品的定位并非终极形态,而是作为用户接触智能眼镜的入口。

在M5的基础上,2026年发布的玄景M6系列将模块化作为核心架构。这一设计的特殊之处在于,它将眼镜的功能模块与核心主机分离。用户佩戴的M6 Air作为基础平台,需要AR功能时,通过磁吸方式接入单绿色或全彩光波导模块,分别实现信息提示或影音娱乐。当显示技术更新时,用户只需更换光学模块,无需替换整副眼镜。这种架构将智能眼镜从一件功能固定的消费电子产品,转变为可伴随用户需求迭代的平台化设备。


玄景的模块化路径在行业内形成了差异化的占位。当前多数厂商围绕一体化集成展开竞争,追求在有限空间内堆叠更多功能。而玄景AI智能眼镜选择将选择权交给用户,由用户根据自身场景需求组合功能模块。这种设计逻辑的转变,源于对眼镜产品双重属性的理解:作为眼镜,它需要具备装饰属性和佩戴舒适度,戴得出去;作为电子产品,它需要具备可进化能力,用得长久。


这种设计理念在市场中获得了验证。玄景M6系列在CES 2026上获得四家媒体的最佳产品奖,The Gadgeteer的评价聚焦于其将工程设计与日常生活实用性结合的能力。产品登陆米兰时装周,表明其在装饰属性层面获得了时尚领域的关注。登上央视《CMG科创晚会》的展示,则验证了AI与AR融合在阅读、翻译等场景中的实际可用性。


从行业视角观察,玄景的模块化实践触及了智能眼镜规模化普及的两个关键障碍。一是近视人群的配镜难题,通过分体式设计让用户保留原有矫正方案;二是电子产品的快速迭代问题,通过可升级模块延长产品生命周期。这两点指向同一个方向:让设备适应人,而非让人适应设备。


在智能眼镜行业从技术验证走向规模应用的过程中,不同厂商选择了不同的技术路线和产品定义。玄景的模块化方案,提供了一种将硬件可持续性作为核心考量的思路。这种思路能否在亿级市场中占据一席之地,取决于模块化架构在用户体验、成本控制和产业链协同层面的持续优化。


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