鑫鼎晟研究團隊認爲，在AI浪潮奔湧的今天，人工智能不再只是藏在雲端和算法裏的“後臺能力”，而是開始通過各種終端設備，以更直觀、更貼近用戶需求的方式走進日常生活。AI眼鏡，正是這一趨勢下的重要載體——它將AI從“屏幕裏”帶到“眼前”，將工具升級爲伴隨式智能夥伴。從最早的Google Glass，到今天的Meta Ray-Ban、Apple Vision Pro、小米眼鏡、Rokid，越來越多的產品正嘗試回答同一個問題：當AI具備“在場感”，它該如何與你我共存？我們發現，推動這場下沉終端變革的背後，是一條極具挑戰與機會的產業鏈——涵蓋光學模組、AI芯片、人機交互、操作系統、生態開發者與應用場景。隨着巨頭下注、技術成熟、政策推動，AI眼鏡產業正進入高速演化期。它不再是“AR眼鏡的僞命題重演”，而是在AI大模型推動下，試圖從“第二塊屏”躍升爲“第一入口”的全新終端形態。本篇文章將圍繞以下三點展開：它是什麼：AI眼鏡的定義邊界與技術演進機會在哪：產業鏈結構、應用場景與國內外對比我們怎麼看：行業臨界點何時到來，什麼樣的團隊會突圍？什麼是“AI眼鏡”？過去我們提到“智能眼鏡”，腦海中常常浮現出的是AR導航、光波導成像、全息投影，甚至是“PPT化的元宇宙”場景。這類產品往往強調視覺奇觀、空間交互，但始終停留在“科技感”層面，難以在日常生活中實現可持續應用。而今天，AI眼鏡的本質正在悄然改變——它不再只是初代“聽歌拍照”的智能眼鏡，也不再執着於AR那套“炫視覺”的技術敘事，而是成爲一款面向日常使用場景、具有AI大模型能力的輕量級終端設備。它的進化路徑，正在從“顯示信息”轉向“理解世界”與“陪伴用戶”：集成AI語音助手、視覺識別、多模態交互等能力，幫助用戶更高效地獲取信息、處理任務與做出決策。從“玩具”變爲“工具”，是AI眼鏡真正具備廣泛落地可能性的臨界點。正因如此，AI眼鏡作爲人工智能“第一入口”的趨勢正在愈發凸顯，並快速從“概念探索”階段邁向“真實需求閉環”。據Wellsenn預測，2025年全球AI眼鏡出貨量將達到400萬副；IDC則給出更爲樂觀的預期，預計2025年全球出貨量將達1280萬副，其中中國市場爲280萬副，同比增長高達107%。信達證券更指出，AI眼鏡的長期潛在規模或將達“10億臺級別”，有望成爲繼智能手機之後的下一個高滲透率、廣連接性的通用計算平臺。隨着市場預期不斷升溫，產品形態也正經歷一輪實質性的升級與重構。我們觀察到，AI眼鏡的演進路徑正在呈現出三個高度一致的趨勢：輕量化：從早期沉重的AR/VR頭顯，逐步演進爲貼近日常外形的輕便眼鏡，外觀上更接近墨鏡或普通鏡架，顯著降低了佩戴門檻；智能化：融合AI語音助手、AIGC視覺識別、實時翻譯等多模態交互能力，真正具備“用得上AI”的價值；生態化：開始向手機、手錶、耳機、車機等終端延展，逐步形成以AI爲核心的個人智能生態閉環。這些趨勢，不僅是技術進步的結果，更是圍繞用戶真實需求反向打磨產品體驗的直接體現。正是這種“迴歸常識”的產品邏輯，才重新定義了AI眼鏡，讓其有可能從“嚐鮮玩具”走向“日用工具”，從“新奇概念”變成“下一平臺”。技術演進與產業鏈分佈過去十年，AR/VR行業曾走過一次“期望高、落地慢”的技術泡沫週期。相比之下，AI眼鏡雖然表面看似乎是“新瓶裝舊酒”，但我們認爲，它有機會走出一條更清晰、更迅速的技術路徑——因爲這一次的推動力來自AI本身，而非硬件技術。（一）從“智能眼鏡”到“AI終端”的演進脈絡這場產品邏輯的演變，始於十多年前。2012年，谷歌率先推出Google Glass，首次將AI功能融合於眼鏡形態，產品雖因隱私爭議、體驗未成熟而折戟，卻爲後續產業打下了技術與想象的基礎。2014年，微軟HoloLens、愛普生Moverio等產品相繼面世，主攻工業與醫療等B端場景，開始在小範圍實現價值驗證。這一時期的AI眼鏡，更多是一種“增強現實設備”，主打視覺增強、遠程協作、信息疊加，強調的是“看見更多”。2017至2022年，行業進入了初步細分與消費嘗試期。一批面向C端用戶的“智能眼鏡”產品陸續推出，搭載攝像、音樂、健康監測等基礎功能，但大多仍停留在“可穿戴設備”的範疇，缺乏真正意義上的AI體驗。與此同時，AI技術特別是語音識別、視覺識別的持續突破，爲眼鏡類產品的“智能化”奠定了基礎。2023年，AI眼鏡迎來真正的拐點：RayBan與Meta聯合推出的RayBan Meta智能眼鏡正式將AI能力融入到時尚輕便的終端設備中，集成語音助手、拍照錄像、實時翻譯、AI導航等多項功能，一舉打破了“技術酷但用處不大”的刻板印象。根據Wellsenn XR數據顯示，RayBan Meta在2024年全球銷量達到224萬副，佔據AI眼鏡整體出貨量的九成以上，成爲這一品類的市場引爆器。Ray-Ban Meta的成功告訴行業：AI眼鏡的價值，不在於單點技術多強，而在於能否融入真實生活場景中，讓用戶願意“戴出去”。這種產品範式的轉變，使“輕量化+多模態AI能力”的方案成爲新主流，逐步推動AI眼鏡從“試驗品”邁入“消費品”階段。也因此，我們看到2024年以來，衆多玩家迅速湧入，包括傳統眼鏡品牌、AR/VR廠商、AI生態廠商、手機廠商等，行業熱度快速上升，直至2025年，形成爆發式浪潮。（二）產業參與者：三種主流玩家，三種切入方式在這一輪浪潮中，我們觀察到兩個值得關注的變化信號：場景重心變化：一度被認爲“只能做B端”的智能眼鏡產品，正快速向C端市場迴流。尤其是在“生活助手”這一類剛需場景中（如AI翻譯、記事、導航、拍照、短視頻創作等），AI眼鏡已逐步取代手機的部分邊緣任務。相較於“效率工具”的B端邏輯，C端的想象空間更大，能否打造出“人人都戴”的日常設備，正在成爲資本關注的風向標。技術路徑變化：過去，智能眼鏡往往被AR、VR等重視覺體系主導，技術門檻高、體驗門檻更高。而如今，“AI語音交互+輕交互顯示”成爲主流路線。Ray-Ban Meta等產品採用麥克風+語音模型+攝像頭的輕量級配置，實現語義理解、環境識別、實時反饋等功能。放棄高成本、重系統的相關AR模塊，反而激活了更廣泛的用戶場景。這兩種變化催生了產業參與者的結構變化——AI眼鏡不再只是消費電子公司的獨角戲，而是逐漸演化爲一場“跨生態戰役”。我們觀察到，大模型公司、AI芯片廠商、雲服務平臺、垂直行業解決方案商正加速湧入，產業鏈被重新編織，合作方式從“上下游協作”走向“生態協同”。在這股浪潮中，三類典型玩家逐步成型：一是消費電子公司，憑藉硬件整合和渠道優勢主攻終端市場，強調佩戴體驗與設計時尚；二是AI大模型公司，以算法爲核心驅動力，逐漸向硬件終端滲透，試圖構建全新交互入口；三是垂直應用玩家，深耕B端場景，以定製化方案切入專業需求，推動場景多元化擴張。值得關注的是，大模型廠商對硬件越來越主動，這背後是“終端即入口”的戰略主張，也讓AI眼鏡具備了更深的“生態綁定效應”。（三）應用場景爆點：ToC與ToB雙輪驅動，誰先跑出來？綜合來說，在C端市場，AI眼鏡正逐步從“炫技”走向“實用”，翻譯、導航、拍照、AI語音助手等功能成爲日常高頻使用場景，尤其是在旅遊、運動、通勤等場景下，解放雙手、即看即得的體驗顯著優於手機，具備潛在的替代性。而在B端，AI眼鏡已在工業巡檢、遠程協作、智慧安防、教育培訓等垂直場景中率先實現商業化落地，解決了“知識在場、雙手忙碌、環境複雜”等痛點，成爲企業提升效率與安全的智能終端。消費端（ToC）：早期產品化爆點來自三個典型場景C端應用需要足夠“剛需+高頻+輕操作”，而AI眼鏡作爲耳機+語音助手+拍攝設備的複合體，正在爭奪這些入口。商業端（ToB）：工業與醫療是率先落地的兩類場景B端往往對設備定製性要求更高，也更考驗企業“AI能力+集成服務”的能力。當前，在消費側，隨着AI助手、多模態交互等功能不斷落地，正是消費級AI眼鏡進入真實日常場景的拐點信號。而在產業端，從製造、物流到醫療、教育，AI眼鏡已在多個垂直領域完成ROI驗證，逐步走出“展示品”身份，轉化爲可落地、可複用的生產工具。兩股力量正以不同方式推動整個行業向前迭代：C端負責教育市場、打磨體驗，B端負責拉高效率、驗證商業模型。它們雖路徑不同，卻都在爲同一件事蓄力——將AI眼鏡從“新奇的可穿戴產品”推向“下一代智能終端”的範疇。（四）產業鏈關係從產業鏈來看，AI眼鏡可大致分爲上游核心器件供應商、中游整機制造與系統集成商、下游應用與場景落地三個環節。上游主要聚焦在關鍵技術模組的供應，包括光學顯示（如光波導、MicroLED）、AI芯片、攝像頭模組、電池與散熱系統、傳感器，以及語音/視覺AI模型等軟件類的提供方。這一層決定了產品的性能上限，是技術突破與成本控制的主戰場。中游則是各類AI眼鏡品牌商與OEM/ODM廠商，負責軟硬件集成、整機設計與系統適配。這一層體現產品化能力，是決定“產品是否能用、是否好用”的關鍵。下游則面向C端和B端應用市場，涵蓋消費類場景（如拍照分享、AI助手、實時翻譯、AR導航）與企業級落地（如遠程巡檢、安防監控、工業培訓、醫療輔助手術等），是AI眼鏡形成商業閉環的關鍵一環。整條產業鏈正在從“技術驅動”向“場景驅動”過渡，未來誰能打通上下游、形成生態協同，將成爲決定市場贏家的關鍵。（五）核心技術AI眼鏡的技術核心在於將多項前沿技術高度集成於輕量化終端之中，構建真正“可穿戴、可交互、可感知”的智能設備。在顯示技術層面，光波導與Micro-LED成爲主流路線，BirdBath等方案則在性價比上佔據一席之地；感知能力上，SLAM同步定位、眼動追蹤、生物傳感器等模塊正不斷提升環境理解與用戶理解能力；算力方面，專用AI芯片與邊緣計算架構支撐了大模型在終端的低延遲推理，也使眼鏡具備一定的本地化智能；在人機交互上，語音控制與手勢識別成爲主要輸入方式，正在邁向更自然、更無感的交互形態；而通信技術如5G/6G、Wi-Fi 7的迭代，則是空間計算、實時協作等功能實現的底層保障。能源與熱管理方面依舊是制約瓶頸，但隨着微型電池、無線充電技術的發展，輕便與續航之間的矛盾也正逐步被平衡。市場空間與增長潛力AI眼鏡正處於市場成長期的“加速段”，但C端與B端之間，熱度與驗證程度卻存在顯著差異。數據顯示，2025年全球AI眼鏡市場規模預計將達65億美元，其中中國市場約20億美元，佔比約爲三分之一。過去三年，AI眼鏡行業持續維持30%以上的年增速，預計將在2025年觸達44%～50%的階段性增長高點，隨後逐步進入穩態增長。B端市場表現出更明確的商業閉環與回報模型。在工業巡檢、遠程維修、醫療輔助等高價值場景中，AI眼鏡已經通過ROI驗證，成爲數字化轉型的重要工具。例如，中國市場在電力、汽車製造、醫療等垂類中已實現批量部署，企業級用戶數將在2025年突破150萬，年複合增速達35%。滲透率雖仍處於2%-3%的早期階段，但增長動能穩定，具有可預測性。相比之下，C端仍處於“技術演示期”與“市場教育期”的疊加階段。產品穩定性、使用頻率與剛需場景尚不明朗，當前滲透率僅爲0.2%-0.5%。但隨着Apple、小米、雷鳥等玩家在2025年前後推出更完善的消費級產品，疊加AI大模型與空間計算技術的普及，有望開啓“手機之後”的智能終端替代窗口。2025年，全球消費級用戶數預計將達1億，中國市場有望突破3000萬。同時，競爭層面也正發生結構性轉變。B端市場由技術派主導，場景呈垂直割據，如Rokid在工業，影目科技在教育培訓行業等。C端則正由巨頭開啓生態整合戰，圍繞“硬件+OS+AI模型+內容”的閉環構建新平臺。我們預計，2025年之後，AI眼鏡的競爭將從“參數競賽”演化爲“生態主導”，擁有核心模組自研能力、操作系統控制力、開發者社區粘性的公司，將成爲最終贏家。而在特定垂直領域，也可能誕生“AR隱形冠軍”（如醫療AR方向的Proprio、安防AR方向的RealWear等）。全球與中國競爭格局當前，AI眼鏡正處於從概念驗證向商業化落地過渡的關鍵階段，其競爭格局也正在經歷三大變化：技術門檻提高、生態壁壘顯現、區域競爭分化。全球層面，巨頭與初創公司正圍繞“下一代智能終端”展開新一輪角力；而中國市場，則憑藉政策、供應鏈和本地化場景優勢，正在加速形成差異化競爭能力。（一）全球市場：生態巨頭領跑，垂直玩家補位在全球市場，AI眼鏡的先發權基本掌握在美國的科技巨頭手中——Meta、Apple、Google 正以不同路徑佈局未來終端平臺：Meta藉助與Ray-Ban的合作，探索“輕量級+AI語音”的日常佩戴路徑，目標是AI Agent主導的數字生活入口；Apple則以Vision Pro爲標誌，將AI眼鏡視爲“空間計算”的核心入口，並逐步融合自產M芯片、OS系統與內容生態；Google雖在Glass折戟，但其AI+視覺技術依舊強勁，未來或以B端切入再度迴歸。此外，像Snap、Solos、Magic Leap、RealWear等公司，則在工業、安全、培訓等特定垂直場景中持續打磨產品，爭做“場景小巨頭”。但全球市場亦存在三大挑戰：隱私法規碎片化、用戶使用場景分散、生態聚合難度高。這使得AI眼鏡的推廣路徑更爲複雜，產業鏈整合速度受到限制。（二）中國市場：全鏈條優勢驅動，有望率先規模化相比之下，中國在AI眼鏡領域呈現出截然不同的發展邏輯：政策強引導、供應鏈深耕、場景落地快。從產業鏈底層模組到整機集成，中國玩家已建立起一套本土化優勢體系：Rokid、雷鳥創新、MYVU、INMO、小米、華爲等頭部企業，正在從“智能穿戴”向“AI交互終端”進化；上游光學模組、芯片、AI平臺等也由舜宇光學、極溯光學、華爲昇騰、寒武紀、出門問問等提供支持；政策層面，《智能硬件產業發展行動計劃》等國家文件明確鼓勵AI穿戴類終端的發展，爲企業提供資金、場景和標準化支持。更重要的是，中國擁有海量B端應用場景需求：從電力、製造、物流到安防、醫療，這些場景具備“高頻+高ROI”的典型特徵，爲AI眼鏡在B端落地提供了明確商業路徑。C端方面，儘管仍處“技術預演”階段，但在2025年，隨着小米、雷鳥、Rokid等產品集中爆發，教育市場的節奏已初步形成。（三）未來五年：生態能力將決定長期勝負隨着AI大模型的快速發展，AI眼鏡的價值不再僅依賴硬件，而是逐步轉向“軟硬一體+生態整合”的平臺競爭。在這個過程中，誰能掌握“硬件模組自主+AI能力深度綁定+系統層控制權+開發者社區建設”四大關鍵資源，誰就有可能成爲“手機之後”的移動終端平臺主導者。投資熱點與潛力賽道AI眼鏡作爲新一代智能終端，其產業鏈橫跨光學顯示、傳感器、芯片、AI算法、人機交互、能源系統等多個技術維度。雖然當前仍處於“探索期+技術預演”階段，但產業鏈上多個環節已開始湧現可投資、可落地、具備高成長性的“微突破口”。基於我們對產業鏈的觀察，AI眼鏡相關的投資機會集中於六大潛力賽道：（一）光學模組與新型顯示技術：站上輕量化浪潮的C位隨着C端市場對“日常佩戴舒適度”要求不斷提升，光學模組已成爲AI眼鏡輕量化的核心瓶頸。其中光波導+Micro-LED是目前最具代表性的組合方向：光波導（陣列光波導/全息光波導）具備體積小、透光好等優勢，是實現眼鏡形態的關鍵；Micro-LED則提供更高亮度、更低功耗，是替代傳統LCOS、OLED的下一代顯示技術。目前光學模組與新型顯示技術行業仍存在較高技術門檻，具備工藝沉澱和量產能力的企業極具投資價值（二）專用AI芯片與邊緣計算：算力分佈決定交互體驗AI眼鏡的核心交互依賴“本地+雲端”的協同計算架構，對芯片算力、功耗和尺寸要求極高。當前主流廠商正從手機SoC方案向定製AI芯片/邊緣推理模塊演進，相關機會包括：聚焦語音識別、圖像理解、空間定位等場景優化的芯片初創公司；在AI-NPU指令集、低功耗調度、異構計算等方向具備核心專利的企業；能將AI計算從雲端壓縮至終端，提升響應效率、降低能耗的邊緣計算方案商。代表玩家如寒武紀、地平線、Black Sesame（黑芝麻智能），但更具場景定製能力的輕量化芯片公司仍是VC機構關注重點。（三）多模態人機交互技術：AI Agent的能力出口AI眼鏡不是攝像頭的延伸，而是AI交互的“窗口”。因此，在語音、手勢、眼動、觸控等多模態交互技術上的突破，決定了其用戶體驗能否媲美智能手機。語音交互將成爲主入口，對“語義理解+多輪對話+情境感知”的要求遠高於智能音箱；手勢+眼動識別則爲AR/AI增強界面提供自然操作方式，目前已進入產業化早期；AI Agent的落地最終依賴“知識在場”+“交互在場”，即系統能否真正理解用戶意圖並實時反饋。這一賽道的代表性項目包括出門問問、小犀智能、聲智科技、Umetrix等，部分企業已具備商業化產品和B端合作案例。（四）垂直行業解決方案商：B端“隱形冠軍”逐步浮出水面在AI眼鏡的B端應用中，ROI已經被驗證的場景正在釋放真實採購需求。遠程巡檢、工業培訓、醫療手術、倉儲物流、公共安全等領域，已率先出現一批“方案型”公司，具備較強交付能力和商業閉環。這些公司不一定自研硬件，但通過軟硬一體的集成能力，爲工業客戶提供定製化系統、服務和運維支持。例如：Rokid在國家電網、華潤電力的巡檢部署；影目科技在智能製造產線的指導訓練；RealWear在海外製造、油氣領域的廣泛佈局。這類垂直領域“AR隱形冠軍”企業，將成爲IPO或併購的熱門方向。（五）操作系統與開發工具鏈：AI眼鏡的“安卓時刻”將至？AI眼鏡想成爲平臺，必須具備自主可控的操作系統能力。但目前市場仍未出現真正意義上的“眼鏡OS”標準，生態處於碎片化早期：Rokid等在構建自有操作系統與SDK；谷歌、蘋果擁有成熟開發者平臺，但尚未釋放眼鏡版；國內如小米、小度等嘗試整合手機+眼鏡的跨端能力。因此，圍繞AI眼鏡專屬OS、開發工具鏈、中間件平臺的方向仍屬空白地帶，具備底層技術與平臺思維的團隊值得重點關注。（六）供應鏈與製造自動化：性價比將成爲突圍關鍵隨着C端產品規模化的推進，“價格帶”將成爲決定AI眼鏡能否普及的核心要素。因此，從微型攝像頭、主板結構件到電池組裝、熱管理等供應鏈環節切入的技術型公司，也將迎來價值重估。尤其是在中國，供應鏈體系更完整、製造工藝更高效，適配AI眼鏡的專用製造商、測試平臺、模具廠將在2025年迎來大客戶訂單窗口。鑫鼎晟建議重點關注五大賽道：1）光波導+MicroLED模組集成商2）垂直行業AI眼鏡應用解決方案商（電力、醫療、安防）3）語音/視覺多模態交互技術公司4）具備“芯片+OS”能力的智能終端企業5）眼鏡專用供應鏈與製造自動化企業從模組到AI交互，中國AI眼鏡產業的真正機會，既藏在精密高效的“供應鏈”，也藏在直擊需求痛點的“應用方案商”之間。我們始終認爲，這條賽道的爆發點，不在於某一個單點技術的突破，而在於技術與應用的組合創新，以及圍繞用戶價值構建起的完整產業生態閉環。對於投資機構與巨頭廠商而言，若能在這些“微節點”上提前佈局，有望在中長期把握下一代終端革命帶來的結構性回報。風險提示與政策影響AI眼鏡的崛起，既踩在技術週期的風口，也置身於政策與監管的多重博弈之中。從政策層面來看，我國已連續數年將“人工智能終端”列爲重點發展方向：2022年科技部支持建設“新一代人工智能示範場景”；2023年，工信部在數據安全、虛擬現實與行業融合等方面接連發布標準與行動指南；2024年，隨着《“人工智能+”行動計劃》與《工業控制系統網絡安全防護指南》的落地，AI眼鏡作爲“智能終端+AI交互”的典型載體，已被地方政府納入產業佈局（如深圳、北京等專項支持計劃），政策利好正逐步向地方滲透。但政策紅利的另一面，是對“安全、隱私、倫理”合規性的更高要求。（一）技術風險：從性能瓶頸到體驗瓶頸雖然AI眼鏡在視覺識別、語音交互、顯示技術上取得了階段性突破，但關鍵技術仍面臨“能用”與“好用”之間的鴻溝。光學顯示：光波導方案依舊昂貴、良率不穩定，Micro-LED量產難度高，BirdBath方案雖便宜但體積難控。算力與散熱：專用AI芯片尚未形成統一標準，在眼鏡這樣高度集成的設備中，如何在算力、續航、發熱之間達成平衡仍是難題。人機交互體驗：語音識別誤差率仍受環境干擾，手勢識別場景限制大，部分用戶反饋“存在感強”“社交不適”，難以自然融入日常生活。系統生態不完善：目前各家大多采用定製版安卓或輕量化系統，尚未形成統一生態標準，應用適配與開發者參與度低。（二）市場風險：C端教育難、B端碎片化從需求端看，To C與To B兩大市場面臨不同挑戰：C端市場教育仍需時間：用戶尚未建立對AI眼鏡“使用剛需”的認知，大多產品仍停留在“好玩”“嚐鮮”，轉化率與復購率低；且價格普遍偏高（2000元以上），決策門檻高於智能手環、耳機等可穿戴設備。B端應用碎片化，落地難複製：雖已有工業巡檢、遠程維護、醫療影像等應用案例，但大多爲定製化、項目制部署，缺乏標準化解決方案，難以規模複製。同時，採購決策鏈長，ROI驗證週期較慢，對初創公司的生存考驗極大。（三）隱私安全與合規風險AI眼鏡涉及“全天候信息採集+AI實時分析”的典型能力組合，對數據合規、安全邊界提出極高挑戰。數據採集合法性問題：如在公共場合拍攝、識別他人面部或語音，可能觸發隱私糾紛，尤其在中國、歐洲、美國這類對數據治理日益嚴格的市場。AI模型濫用風險：AI眼鏡接入大模型能力後，可能出現“深度僞造”“自動標籤”“人羣分析”等功能，面臨倫理與社會風險。政策監管日趨細化：例如國內《數據安全法》《個人信息保護法》已明確用戶知情、同意等義務，2024年起，各地開始出臺針對AI終端的新規（如深圳率先落地AI眼鏡管理細則）（四）國際競爭與地緣風險對於中國創業公司而言，還需特別關注海外市場的不確定性：地緣政治風險：AI芯片、操作系統、中間件等關鍵依賴仍掌握在海外供應鏈，可能受制裁或出口限制影響。本地化障礙重重：如歐美市場對隱私極爲敏感，AI眼鏡入場需提前做合規認證，且存在文化適配、使用習慣差異，品牌出海並非一帆風順。結尾在智能手機走向存量時代後，AI眼鏡正在成爲科技巨頭、產業資本和先鋒創業者共同押注的“下一個入口”。它不僅代表着技術疊加的奇點——將AI大模型、空間計算、智能感知、人機交互、超低功耗芯片、光學模組等尖端能力融合在一副眼鏡中；更可能在C端重塑個體的數字交互方式，在B端成爲工業智能化的“感知前哨”。我們觀察到，從華爲、小米、TCL等消費巨頭的動作，到Rokid、雷鳥創新等本土先鋒的迭代，再到模組、芯片、操作系統、AI模型等供應鏈各層的聯動，中國已經形成“技術演進—場景驗證—政策支持—資本佈局”的正向循環。在這條賽道上，真正值得關注的，不是某一項單點技術的突破，而是如何形成技術與場景的“組合創新”、打造軟硬件協同的“閉環生態”。站在2025年的臨界點，AI眼鏡的C端市場尚待教育，B端方案還在磨合，風險與機會並存。但正如所有底層平臺革命的早期一樣，歷史的槓桿常常撬動於微小的節點，那些率先洞察產業演進底層密碼，精準錨定供應鏈與解決方案戰略支點的先行者，收穫的將不僅是轉瞬即逝的風口紅利。他們真正開啓的，是一扇通往新終端時代的變革之門——在那裏，重構的產業格局與爆發的市場潛能，正等待着智慧與遠見的加冕。鑫鼎晟鑫鼎晟是中國科創領域的融資專家，以“技術價值發現+產融結合賦能”爲核心，專注爲人工智能、新質生產力、先進製造及科創產業構建提供全週期資本解決方案。成立9年來累計服務科技企業超700家，助力30餘家企業成功上市，攜手全球衆多頂級投資機構構建深度價值網絡，完成股權融資規模超1200億元。