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　　今年6月
，AI眼镜再次成为市场中“最靓的仔
”
。

　　从消费端看，618大促带动了智能眼镜的火爆销售。

　　截至5月31日 ，天猫平台数据显示，AI智能硬件整体销售额同比增长80%
，而AI眼镜品类更是激增9倍，成为今年最引人注目的黑马品类 。

　　天猫XR设备热卖榜显示 ，乐奇Rokid带显示AI眼镜 、千问AI眼镜S1
、夸克AI眼镜S1占据前三席位
，其中乐奇Rokid近7天销量突破1000件。

　　另一边，6月高考季也给智能眼镜整了个“大活儿”
。

　　多省考试院直接发通知：进考场先查眼镜！智能眼镜带进去就是作弊。

　　听起来像是给AI眼镜泼了盆冷水？

　　恰恰相反——能被高考“点名封杀 ”的 ，那都是真火出圈了 。

　　每一代新终端的普及
，都伴随着一场成人世界与年轻人之间的“猫鼠游戏
”——电脑普及时，90后被家长从网吧里揪出来；手机普及时 ，00后把它藏进书包
，躲过老师一轮又一轮的搜查
。

　　说到底，考试院这波操作 ，恰恰说明AI眼镜已经渗透到日常生活。

　　AI眼镜这波属实是“黑红也是红”
，其正以AI硬件头号玩家的身份，光速闯进你我的日常 。

　　从“传纸条 ”到“AI眼镜
”：考场变迁背后的硬件革命

　　或许当下 ，你我还未完全感受到AI眼镜浪潮的汹涌
。

　　但判断一个产品未来能否顺应时代，关键要看下一代年轻人。

　　为什么消费周期一般以20年为界？

　　20年
，是新一代年轻人成长的周期，也是一场完整的技术迭代周期 。

　　20年前 ，互联网是时代关键词
，那时候年轻人还普遍认为“外国的月亮比国内圆”；如今，新一代年轻人正步入社会 ，他们的关键词是AI、是国货崛起
，是更强烈的个性表达
。

　　新的商业周期，也正因此悄然开启。

　　这种代际更替的残酷性已清晰可见 。

　　白酒前几年还被奉为“酱香科技 ” ，如今却被年轻人贴上“老登消费品
”的标签
。

　　取而代之的是LABUBU 、瑞幸等新兴消费品牌。

　　Nike在中国市场节节败退
，安踏等国货品牌则强势崛起；

　　国外油车市占率不断下滑，中国电车正在抢占世界；

　　长江后浪推前浪 ，新技术不断涌现
，新一代年轻人正在成长，商业社会也在完成新陈代谢 。

　　那些无法伴随年轻人成长的老品牌、旧消费品 ，注定将在未来被取代。

　　未来能伴随年轻人的品牌及产品，才能脱颖而出
。

　　新一轮AI硬件竞赛中
，AI眼镜恰恰是最可能成为伴随年轻人成长的终端硬件。

　　20年前，学生们还在传纸条
、写小抄来偷天换日；如今 ，已有学生试图戴着AI眼镜
，上演高科技版的瞒天过海 。

　　据瞭望周刊社主办的《环球》杂志，2024年2月 ，日本东京都一名高三学生在早稻田大学入学考试中
，涉嫌用AI眼镜拍摄试卷并上传社交媒体寻求答案，被移送检察机关；

　　国内亦有高校通报 ，2023级学生在2026年1月的概率论考试中
，使用智能眼镜获取考试信息，被认定为作弊
。

　　考试作弊绝不可取 ，但这些事件从侧面印证了一个事实：AI眼镜正从极客玩具渗透进年轻人的日常工具箱
，镶嵌至年轻人的成长生涯。

　　20年前，戴眼镜的孩子还会被嘲讽 ，周星驰在《功夫》里还在骂“四眼仔” 。

　　但如今回到校园，会发现10个孩子里接近7个戴着眼镜
，不戴眼镜的反而成了少数
。

　　近视率攀升固然令人担忧，却也为AI眼镜的普及提供了天然的沃土。

　　或许也正如此 ，在新一代AI硬件变革中
，AI眼镜成为被更多商业大佬看好的赛道 。

　　高通CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙近期更是给出了一个大胆预言：2026年将成为“AI代理之年 ”
。

　　他认为新一代AI硬件正加速崛起，有望逐步取代智能手机的核心地位 ，而AI眼镜正是这一轮硬件变革中最具潜力的接替者。

　　正如meta创始人扎克伯格所言：“AI眼镜将是智能手机之后的下一个重大计算平台
，因为它们能以前所未有的方式将AI融入日常 。”

　　不过，大佬们的看好只是起点 ，真正决定AI眼镜能否从“尝鲜玩具
”变成“日常刚需”的
，是它能否在支付、导航 、购物
、出行、家居等高频场景中真正扎根
。

　　拍照 、翻译
、提词这些基础功能固然实用，但仅靠这些显然不够。

　　各大厂商正在朝这个方向发力：比如Rokid与支付宝合作开发了“看一下支付 ”功能 ，将支付确认流程与眼镜端深度融合；还与京东科技上线了JoyGlance眼镜购物应用
，大幅缩短“看到—搜索—购买
”的消费链路 。

　　这些探索的深层意义，在于交互逻辑的彻底变革——AI眼镜不是在手机上做加法 ，而是要打造出与手机截然不同的竞争力。

　　手机时代，用户习惯逐个打开App、层层点击菜单；而眼镜作为贴面设备
，最自然的交互方式是直接开口，由系统智能调用对应能力 ，无需动手
。

　　这正是AI Agent的核心价值所在：智能体不是传统意义上的App
，而是围绕具体需求构建的模块化能力单元，查票 、控车
、操控家电、根据食材推荐菜谱等 ，不同场景由不同智能体灵活承接。用户只需说话
，剩下的交给系统 。

　　而这仅仅是供给端内卷的开始
。

　　2026年上半年，智能眼镜市场迎来史上最密集的新品发布潮：5月内 ，VITURE 、雷鸟创新
、科大讯飞、XREAL相继发布旗舰产品；除小米 、华为、meta等巨头布局外
，谷歌音频眼镜定于秋季上市，苹果首款AI智能眼镜也计划年底推出 ，Siri将作为核心交互方式。

　　巨头集中入场
，行业“百镜大战
”正式打响，2026年因此被称为AI眼镜爆发元年 。

　　需求端的数据同样印证了这一点：IDC预计 ，2026年全球AI眼镜市场出货量将达2267.1万台，同比增长56.3%
，其中中国市场出货量预计450.8万台，同比增长77.7%
。

　　根据央视财经最新报道 ，AI眼镜正成为华强北顶流
，中国AI眼镜更是在海外大火。

　　在5月，主流AI眼镜成交额同比增长200% 。

　　需求与供给正在同时爆发
。

　　整体讲 ，20年前
，没人能想象手机会成为人体器官般的存在；20年后，或许没人会奇怪为什么身边人都戴着一副会说话
、能显示、懂思考的眼镜。

　　铲子比金子值钱：AI眼镜产业链的价值洼地

　　AI眼镜潜力虽大 ，但是投资者若想直接从AI眼镜赛道掘金
，恐怕并不容易 。

　　和大模型赛道一样，AI眼镜行业也处于混战期间 ，局势并不明朗
。

　　这意味着整机厂商尚未形成稳固的护城河
，品牌格局远未定型，此时押注任何一家终端企业都面临较高的风险。

　　不过在当下AI赛道的投资版图上 ，一个耐人寻味的现象正在浮现：当AI应用端的商业模式尚未跑通，资本市场的目光已悄然转向产业链上游 。

　　像在大模型领域
，当前投资热度最高的并非大模型公司本身，而是英伟达的芯片 、SK海力士的存储
、中国的电力企业、光模块龙头中际旭创 、国产存储替代者长鑫存储 ，乃至稀土等关键矿产原材料商。

　　这些无一不是底层应用的上游“卖水人”
。

　　中际旭创的股价一度超过茅台；长鑫存储是今年以来A股最大IPO
，也是创业板第二大IPO。

　　资本是相当聪明的，底层应用要真正意义做起来 ，行业成熟还为时尚早 。

　　与其投资AI应用
，不如投资上游价值链的“卖水人 ”
。

　　就像中国电车，与其投汽车主机厂 ，不如投宁德时代这个“稳赚不赔
”的供货商。

　　截止6月5日收盘
，宁德时代的总市值约为1.86万亿，约是比亚迪
、长城、上汽 、吉利
、长安、江淮 、广汽
、宇通等八家市值之和 。

　　资本市场的选择 ，印证了一个朴素道理：在产业爆发的前夜
，铲子比金子值钱
。

　　AI眼镜也是AI应用的一环，道理也相似。与其在AI眼镜中掘金 ，不如产业链中寻找价值洼地 。

　　AI眼镜虽小，产业链却涵盖了光学、芯片 、显示、结构件
、麦克风、摄像头 、交互
、电池、传感器 、扬声器等诸多环节
。

　　而要想从中大浪淘金
，最终还是要找到那些解决行业痛点的上游企业。

　　当前AI眼镜面临的核心困境是整机仅数十克重量下，性能
、重量与续航构成的“不可能三角”——显示效果越好功耗越大 ，电池越大重量越重
，算力越强续航越短，这一博弈贯穿了从概念到量产的全部技术决策 。

　　在这一挑战下 ，光机、磁传感与电池管理成为三个关键突破口
。

　　其中
，光峰科技 、昆泰芯
、赛微微电子三家企业在光机、磁传感与电池管理三大核心环节上，各自完成了关键技术的量产级突破。

　　在这个“不可能三角 ”中 ，AR光机是尤为重要的变量
，也是最具杠杆效应的突破口 。

　　它直接决定了显示效果 、整机重量与续航能力，三者之间的平衡几乎完全系于光机方案的选择。

　　而且AR光机作为成本占比超30%的核心部件 ，同时直接决定了终端产品的价格带与盈利空间
。

　　传统双光机方案（每只眼睛独立一枚光机）虽然显示效果尚可
，但成本高昂
、重量偏大、功耗较高，难以满足大众消费市场对轻薄化与长续航的刚性需求。

　　光峰科技在2026年1月份推出的蜻蜓C1全彩LCoS AR光机 ，采用了行业领先的“一拖二
”架构，即单光机驱动双目显示 。

　　这一创新设计将单目光学体积压缩至仅0.42cc
，同时这一技术突破直接打通了智能眼镜轻量化与全彩显示的双重天花板，为后续模组集成提供了关键零部件支撑 ，为AI眼镜实现轻量化 、全天候佩戴奠定了坚实基础
。

　　在磁传感上
，昆泰芯CEO武建峰在松山湖论坛上曾指出，很多人关注主控芯片的功耗 ，却忽视了一个“常驻功耗黑洞”——那些7×24小时不能关的小开关。比如眼镜腿开合检测、磁吸充电到位检测
、放入收纳盒的休眠唤醒检测 。

　　这些传感器必须一直工作
，不能休眠，否则无法感知状态变化
。

　　为此 ，昆泰芯在超低功耗TMR开关领域实现了突破——其KTM1305芯片将功耗做到纳安级
，相比传统霍尔传感器降低了两到三个数量级，有效解决了眼镜腿开合检测、磁吸充电到位检测等“常驻功耗黑洞 ”问题。

　　在电池上 ，赛微微电子为应对电池续航要长 、温升要低（贴近脸部）
、空间要紧凑的挑战 。

　　则在电池管理领域推出CW1312单节锂电池保护芯片
，采用单晶圆集成MOS保护，休眠电流低至20nA ，封装尺寸仅1.2×0.9×0.4mm，面积较上一代缩小64%
，功耗降低75%，已被某互联网Top品牌的AI眼镜S1采用
。其完整的电源管理方案可显著延长续航。

　　三家企业 ，三个瓶颈
，同一种解法 。

　　这不是在应用层讲故事，而是在物理极限处建护城河
。

　　更值得玩味的是 ，当海外终端品牌还在实验室里打磨原型时
，中国供应商已在光机、传感 、电源管理等每一个环节，拿出了量产级的答案。

　　这不是“跟随” ，而是在产业爆发的前夜
，提前卡位了基础设施的制高点 。

　　历史从不偏爱应用端的喧嚣。宁德时代市值抵得上八家主机厂之和，不是因为电池比汽车更酷 ，而是因为没有电池
，汽车只是废铁
。

　　AI眼镜的终局同样如此：当终端品牌为份额厮杀时，真正决定行业能走多远的 ，是光机能不能更轻
、传感能不能更省、电池能不能更持久——是上游那些看似枯燥的纳米 、毫瓦
、立方厘米。

　　终端的热闹是浪花，上游的瓶颈才是河床 。河床越深
，浪才能越高
。

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