7分钟了解(云梦司缘)透明挂辅助器(辅助挂)辅助透视app(有挂指南)具体教程(哔哩哔哩)
qqaa1
2025-05-18 13:36:18
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 【央视新闻客户端】;

  近期AI眼镜有望迎来又一波“上新潮”。华为将于5月19日召开新品发布会,在华为终端官宣的待发布新品中,就包含了“智能眼镜”;苹果也正加速布局可穿戴设备和AI硬件,预计2026-2027年推出首款AI智能眼镜,直接挑战Meta的Ray-Ban产品线,搭载自研专用处理器。

  同时此前,Meta发布2025财年一季报,公司表示Ray-Ban Meta AI眼镜月活跃用户是一年前的4倍多。

  今年4月,Meta在Ray-Ban Meta AI眼镜上全面推出实时翻译功能,覆盖所有市场的英语、法语、意大利语和西班牙语,用户只要提前下载了相应的语言包,即使没有Wi-Fi或移动网络连接,也能够正常使用该功能。此外,Meta计划在未来为智能眼镜引入“实时AI”功能。通过内置摄像头,智能眼镜将能够捕捉佩戴者的视野内容,从而实现基于实时AI的交互式对话能力。

  根据WellsennXR数据,Ray-BanMeta AI眼镜2025Q1销量为52.5万台,同比增长209%。而全球AI智能眼镜Q1总体销量为60万台,同比增长达216%,全年预计销售550万台。

  2025年是AI眼镜爆发元年,小米(01810)AI智能眼镜有望在后续发布,为智能终端带来催化。财联社VIP特联合蜂网火线直连“AI眼镜”专家,调研产业链最新动态,并于5月6日发文。

  【核心逻辑】

  【交流纪要】

  问题一:能否对2025年一季度全球AI眼镜市场做简单概述?

  专家:2025年一季度全球AI眼镜市场由Meta主导,一季度销量约52.5万台,占据约90%的市场份额。Meta预计2025年Ray-BanMetaAI眼镜销量可以达1000万台,但市场普遍认为实际全球AI眼镜销量可能在450万-500万台之间,这是主要的预期差。

  问题二:为什么Meta可以在AI眼镜领域一枝独秀?

  专家:Meta具有显著的先发优势以及产品迭代经验,其Ray-BanMeta智能眼镜于2023年9月推出第二代,2024年销量就已经达到150-160万台,成为全球首款销量突破百万的消费级AI眼镜产品,这表明Meta在产品定义、成本控制及用户体验上已积累显著经验。

  技术与渠道方面,Meta与Ray-Ban合作,借助后者在眼镜行业的设计与渠道资源优势,叠加旗下Facebook、Instagram社交媒体平台直接触达用户,快速覆盖欧美及日韩市场,再配合MetaAI助手集成的多模态交互能力,通过云端大模型优化功能,形成技术壁垒。

  反观三星、亚马逊等大厂,因产品定位保守、供应链布局滞后及生态协同不足,导致市场份额较小。国内初创企业(如雷鸟、XREAL)更多聚焦中低端产品,市场反馈有限。未来随着小米、华为等厂商推出更加成熟的AI/AR眼镜产品,竞争格局或发生变化。

  问题三:今年内还有哪些AI眼镜新产品值得期待?

  专家:今年内预计还有多个AI眼镜产品待发布。比如小米的AI眼镜产品可能在Q2-Q3期间推出,可能分为高端和低端版本,低端版本或通过国内供应链将价格压至1000元以内,支持摄像头、音频模块及AI功能。还可能推出电子变色墨镜和彩色显示版本。华为AI眼镜预计也在Q2-Q3公布,可以体现华为硬件创新+模型能力的深度融合。

  其他厂商如豆包、Rokid、雷鸟、三星、荣耀、传音等也可能在2025年推出自己的AI眼镜新品。另外,Meta也可能在年内推出第三代Ray-Ban Meta智能眼镜,但目前尚未披露具体日期和价格。

  问题四:今年AI眼镜有哪些值得关注的新技术方向?

  专家:目前部分AI眼镜正在探寻采用光波导+Micro LED的单色或全彩显示方案来实现轻量化与高显示效果。碳化硅材料的衍射光波导因其高折射率被重点研发,可扩大视场角(FOV),目前单副镜片光学模组成本约200美元,预期随量产成本下降。Meta、苹果等大厂推进反射/衍射方案,国内厂商如水晶光电和舜宇光学在光波导技术上重点布局,预计全彩显示眼镜在2026年后逐步量产。

  SOC芯片方面,主要发展路径还是低功耗+算力提升。目前高通ARone主导高端市场,国内厂商如恒玄科技推出集成低功耗、ISP及WiFi的芯片BES2700/2800,下半年有望发布下一代集成方案;瑞芯微研发高算力芯片RK3588支持端侧大模型。

  电池的创新方向主要是提升能量密度与镜腿狭长空间的形状适配性,现有厂商如豪鹏科技开发高硅负极锂电池,容量提升50%;紫建电子优化扣式电池设计等等。

  问题五:近期小米发布MIMO大模型,参数只有7B,将对AI眼镜等端侧应用产生什么样的影响?

  专家:7B模型端侧可实现复杂场景的文本生成、本地检索,但涉及动态交互或实时多模态任务仍需依赖云端。通常汽车和PC端侧采用7B模型,需配备较高算力,而眼镜普遍使用0.5B或1.5B模型以降低功耗。

  综合目前MIMO的表现来看,若小米对其7B模型再进行模型压缩技术优化,理论上可赋能AI眼镜。但需注意,7B模型在端侧的推广需依赖算力资源优化及量化技术降低功耗,具体实现需结合实际硬件性能。

  本文转自“财联社”;智通财经编辑:李佛。

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