AI眼鏡行業規模、需求、成長性、格局及競爭要素在哪？

行業處于萌芽期，隨著產品對需求痛點的持續滿足，規模有望實現高增。

結合洛圖科技、Wellsenn XR 以及依視路的數據，預計2023-2024 年全球AI智能眼鏡出貨量預計為 30 萬、283 萬件，產品形態方面Rayban-Meta 的音視頻交互眼鏡占據超半數的行業份額，而國內產品則以音頻交互類產品為主。

對于行業成長性測算方面，我們主要參考幾個品類的發展歷程和特點：（1）無線智能耳機（TWS 耳機）；（2）投影儀、掃地機等新消費耐用家電。（1）TWS 耳機：五年高增后來到約 20%的滲透率。在 2016 年蘋果推出 AirPods 后，行業迅速迎來爆發，以手機出貨量作為基數來看滲透率，行業用五年時間將滲透率提升至 20%，后五年則滲透率提升相對平滑至27%。（2）家用智能投影儀：同樣達到約 20%的成熟滲透率。從 2018 年隨著 DLP 技術的成熟保持高增，對傳統彩電的滲透率同樣在5-6年間達到了 15%+的水平，2024 年整體國內的銷量滲透率約為20%。掃地機的滲透步伐在國內相對較快，而從全球視角來看，在產品力提升后同樣用約5 年的時間實現了15%+的滲透率提升。

因此參考過往新消費電子產品的滲透率提升規律，往往在萌芽到爆發的五年期間增速最快，滲透率來到 15-20%的區間后，往往會迎來第一波增長瓶頸，而較為理想的品類滲透率（如參考 TWS 耳機）則有望達到 30%。因此進一步來看智能眼鏡，其與新消費產品的類似之處在于，都是提供了增值功能，同時具有巨大的可替代市場（即傳統眼鏡、耳機的集合）。同時從增值功能和價格的權衡角度來看，同樣也是具備替代傳統眼鏡的潛力。因此隨著產品力的提升和降本的推進，同時參考行業內主要企業對于AI 智能眼鏡的新品發布預計節奏，我們假設 2025 年起五年滲透率保守達到 10%的水平，則2025-2030 年行業的復合增速預計達到 89%，五年后行業的銷量規模預計達到1.6 億副。同時若假設配備 AR 顯示的 AI 眼鏡滲透率達到 30%，則 AR-AI 眼鏡的銷量預計有望達到近5000萬副。

AI 眼鏡領域 2024 年玩家不多，海外 Rayben-Meta 一家獨大，而2025 年則呈現“百花齊放”的狀態。國內主要品牌包括以消費電子企業為代表的小米、星際魅族等；以研發為主導的科技類企業 Rokid、StarV、界環、李未可等；以及大型科技公司如阿里旗下的夸克 AI 眼鏡等。 若參考國內已經有一定規模的 AR 眼鏡行業對比來看，行業集中度并不算低，但以雷鳥等純 AR 大屏類功能的產品為主。雷鳥創新（過往產品以AR 為主，2025年發布彩色帶顯 AI）、XREAL（AR 為主）、星紀魅族（魅族旗下，帶顯AI 為主）、INMO（影目，過去 AR 為主，2025 年發布帶顯 AI）和 VITURE（AR 為主）位居中國AR線上監測市場的前五名，合計份額（CR5）超 90.0%。截至2025H1 雷朋Meta眼鏡銷量同比增長超過 200%至約 106 萬副。

競爭要素：AI 眼鏡兼具消費電子和耐用品的特點，當前仍是產品力為先。如前文所述，AI 眼鏡當前依然處于產品打磨階段，因此產品力依然是最重要的競爭要素，但不同于傳統標準化的消費電子和可穿戴產品（手機、耳機、手環等），眼鏡更強的功能性和個性化需求使其不僅需要具備更高的技術和產品力，還需要具有更強的個性化以及渠道服務能力。如果把產品力分為硬件和軟件來看，當前硬件的基礎已經打好，第一代產品基本能做到滿足基礎需求，而后續迭代方向主要在于提性能、降成本、和個性化三個大方向。 提性能：具體來看，我們總結了當下 AI 眼鏡的各類痛點并加以分類，可以看到，在僅有拍攝和音頻功能的眼鏡領域，拍攝質量、續航、散熱、語音延時等是主要痛點，而這些痛點本身和其解決方向都和當年手機更加類似，上游零部件的性能迭代方向相對明確，基本都是沿著硬件性能升級-產品體驗提升-銷量規模化-零部件定制進一步升級性能這一循環進行提升；

而在帶有 AR 顯示的 AI 眼鏡領域，產品更多偏向于“從0 到1”的階段，主要在于 AR 顯示的技術路線目前仍處于持續百家爭鳴的狀態。

降成本：目前 AI 眼鏡的價格集中在 1000 元至 3000 元區間，無屏AI 眼鏡（音頻+拍攝）是目前消費市場的主流，而帶 AR 顯示功能的產品價格相對較高，同時產品力如前文所述仍存在較多痛點。

而在產品力提升的過程中，不可避免會面臨“性能-成本”這一對矛盾，從AI眼鏡的成本結構來看，參考 Wellsenn XR 對不帶屏的音頻拍照眼鏡RaybanMeta的硬件成本拆分，芯片的國產化替代和方案升級或是降本的最大來源，而其他零部件則更有望通過規模來降本。而對于 AR-AI 眼鏡，同樣參考WellsennXR對AR眼鏡的成本拆分來看（此處主要參考 AR 眼鏡，因此預計存儲等環節的成本占比在AI 眼鏡領域會更低），光學顯示單元是芯片外另一重要降本來源，而參考顯示行業的降本經歷，預計技術路線降本是目前降本的主要方向。

個性化：AI 眼鏡和傳統消費電子產品最大的差異，在于其潛在的“眼鏡剛需屬性”，當前鏡片鏡架的材質限制使得眼鏡的外觀整體趨同且難以適配不同的消費需求和場景，對比其他可穿戴產品（如智能手環、手表等），由于眼鏡依然需要有近視矯正等功能需求，因此成熟產品仍需要依靠視光技術的加入，而當前跨產業的配合也仍處于相對起步的階段。

軟件方面，核心痛點則主要集中在交互和服務。 系統層（操作系統）和應用層（各類功能應用）相對豐富成熟，盡管存在系統不兼容、細分場景應用不夠成熟等問題，但產業鏈能力和技術成熟度已經相對完備。在交互和服務方面，具體體現在（1）多模態輸入能力（如能否精確識別用戶手勢、眼動、語音并且理解）；（2）信息處理能力和各垂類模型的計算能力、響應速度；（3）邊緣節點（如手機）算力、AR 渲染能力、各類開發者工具。

格局展望和預判： 同時從對標角度來看，以 TWS 耳機為例，從早年蘋果AirPods 一枝獨秀以來，行業集中度下降較為明顯，這主要由于產品標準化相對較高的同時，硬件壁壘相對不高，蘋果的高份額在 2018-2019 年就迅速下降。因此如果AI 眼鏡行業以鏡架+智能耳機的初步形態提升市占率，那么預計早年較高集中度的格局或被打破，而隨著產品進一步在視覺的輸入輸出方面滲透率的提升，預計行業集中度有望重新回升。 個性化方面，主要涉及到產品和服務，產品就是設計和多sku 的管理能力，服務更多是配鏡環節，同時考慮到鏡框的壁壘并不高，因此個性化則更多體現在線下的驗光等服務以及處方鏡鏡片方面。