惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Webroot Blog
Webroot Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
T
Threat Research - Cisco Blogs
V2EX - 技术
V2EX - 技术
L
LINUX DO - 热门话题
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Recorded Future
Recorded Future
S
Schneier on Security
I
InfoQ
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
The GitHub Blog
The GitHub Blog
S
Security @ Cisco Blogs
O
OpenAI News
W
WeLiveSecurity
Vercel News
Vercel News
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Cloudbric
Cloudbric
The Last Watchdog
The Last Watchdog
The Hacker News
The Hacker News
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
GbyAI
GbyAI
NISL@THU
NISL@THU
T
Tailwind CSS Blog
V
Visual Studio Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Jina AI
Jina AI
D
DataBreaches.Net
B
Blog RSS Feed
N
News and Events Feed by Topic
N
News and Events Feed by Topic
H
Heimdal Security Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
腾讯CDC
Latest news
Latest news
V
Vulnerabilities – Threatpost
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
WordPress大学
WordPress大学
V
V2EX
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
博客园 - 司徒正美
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
The Register - Security
The Register - Security
Help Net Security
Help Net Security

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
从“百模大战”到“百镜大战”:AI 的下一场战争,将在你的眼前打响 – 人人都是产品经理,
赞美愚者 · 2026-04-30 · via 人人都是产品经理

AI眼镜赛道正迎来前所未有的爆发期,华为、小米、Meta等科技巨头纷纷入局,但消费者对它的实际用途仍充满疑问。本文从产品经理视角深度解析AI眼镜的三大核心问题:如何区别于AR/VR设备、为何在2023年后突然爆发、以及如何在轻量化与功能化之间找到平衡点,带你透视这场科技竞赛背后的产品逻辑与市场真相。

2026年4月,华为高调发布首款鸿蒙AI眼镜,起售价2499元。

在此之前,小米AI眼镜上市即爆款,阿里夸克AI眼镜预售即售罄、溢价一度飙超5000元,Meta凭借Ray-Ban系列长期占据全球市场主导,苹果蓄力多年的产品也即将浮出水面。

一夜之间,AI眼镜成了所有科技巨头的必争之地。

但如果你去问身边的朋友,十个人里有九个说不清AI眼镜到底能干什么。它和AR眼镜什么关系?和VR头显有什么区别?花两三千块买一副,值不值?

这篇文章,我想从一个AI产品经理的视角,把AI眼镜这件事从头到尾捋清楚。不堆术语,不贩卖焦虑,只回答三个问题:它是什么,它为什么现在火了,它值不值得你关注。

一、AI眼镜到底是什么?先别和AR、VR搞混了

很多人一听”智能眼镜”,脑子里蹦出来的画面不是《钢铁侠》里的全息投影,就是地铁里戴着头显玩游戏的极客。

但AI眼镜和它们不是一类东西。

  • AR眼镜的核心是”叠加”——在真实世界里贴一层虚拟信息,比如导航箭头悬浮在路面上。VR头显的核心是”沉浸”——把你整个人扔进一个虚拟世界。这两种产品的本质是”显示设备”,解决的是”怎么看”的问题。
  • AI眼镜的核心是”感知+理解”。它不追求花哨的虚拟画面叠加,而是在一副普通眼镜的形态里,装进麦克风、摄像头、芯片和AI模型,让它能听懂你说话、看懂你眼前的东西,然后给你回应。

打个比方:AI音频眼镜更像是”戴在耳朵上的ChatGPT”,AI视频眼镜更像是”长在脸上的运动相机+AI助手”。

按照功能和定位,目前市面上的AI眼镜大致分为三类:

第一类,AI音频眼镜。 最轻、最便宜,核心是语音交互。你可以用它打电话、听歌、问天气、设闹钟。体验接近一副集成了AI助手的蓝牙耳机,重量控制在50克以内,和普通眼镜几乎没区别。价格通常在1000元以下。

第二类,AI视频眼镜。 在音频基础上加了摄像头,这是当前市场最热门的品类。它可以拍照、录视频、实时翻译路牌、识别眼前的东西并告诉你那是什么。相比手机拍摄,它的核心优势是”第一视角”——不需要掏出手机,不需要中断手头的事,所见即所录。

第三类,AI+AR眼镜。 在前两类基础上叠加了显示功能,能在镜片上投射虚拟信息。技术门槛最高、价格最贵、重量也最重,目前仍处于小众探索阶段。

一个关键数据:在用户对AI眼镜的关注要素中,43%的用户选择了影像功能,是所有要素中关注度最高的。这说明什么?说明消费者对”第一视角记录”这个场景的认可度远高于AR显示、语音助手等功能。这也解释了为什么各大厂商都把AI视频眼镜作为主战场。

二、为什么是这两年才火?一段12年的弯路

AI眼镜不是新概念。2012年,谷歌就推出了Google Glass,售价1500美元,被寄予”继手机之后的下一代计算平台”的厚望。

结果呢?失败了。而且失败得很彻底。

原因有很多:1500美元的定价远超消费级心理门槛;功能单薄到只能查天气和拍拍照;一体化的不可折叠设计戴着像个半成品;最致命的是那个摄像头——在公共场合戴着一副会随时录像的眼镜,隐私争议铺天盖地,很多场所直接禁止佩戴。

Google Glass的商业失败,精准揭示了智能眼镜的行业痛点:太贵、太丑、太鸡肋、太有争议。

但它也证明了一件事:眼镜形态作为智能终端,是可行的。 这个认知种子埋下了,只等技术条件成熟。

这一等就是十年。

2023年,两个关键技术突破同时发生,构成了AI眼镜爆发的拐点。

第一个突破,是多模态大模型的成熟。 2023年之前,智能眼镜的AI能力基本停留在”语音指令”层面——你说”拍照”,它拍照;你说”打电话给张三”,它拨号。这和蓝牙耳机上的语音助手没什么本质区别。但大模型让AI眼镜真正拥有了”理解”能力:它能看懂眼前的菜单并翻译成中文,能听懂你的提问并给出有上下文的回答,能识别你面前的是什么植物并科普它的习性。

产品定位发生了本质升级——从”信息终端”变成了”智能助理”。

第二个突破,是端侧部署技术的落地。 早期AI眼镜的智能功能严重依赖云端:你说句话,传到服务器处理,再把结果传回来。网络不好的时候,对着空气等三秒才收到回复,体验很差。而端侧大模型的成熟,让核心AI能力可以在设备本地运行——不用联网也能实时翻译、语音交互、拍照识物,响应速度大幅提升,数据隐私也更有保障。

再加上光学方案的轻薄化、AI芯片的低功耗化,那些曾经让Google Glass折戟的技术瓶颈,正在被一个一个攻克。

所以2023年之后,AI眼镜赛道进入了真正的”产品可行”阶段。巨头开始下场,资本开始涌入,消费者开始买单。

三、产品的核心矛盾:你要轻,还是要强?

做AI眼镜的产品经理,每天都在回答同一个问题:轻量化和功能化,到底优先哪个?

这是一个经典的”不可能三角”——轻量化、长续航、高性能,三者很难同时满足。你要轻,就得砍功能、用小电池;你要功能强,就得塞更多芯片和传感器,重量和功耗跟着涨;你要续航长,就得要么加大电池(更重),要么降性能(更弱)。

不同的厂商选择了不同的路线。

轻量化优先派的逻辑是:先让用户愿意戴,再让用户愿意用。把重量控制在50克以内,做到和普通眼镜几乎一样的佩戴感,定价下探到1000-2000元区间。但代价是功能单一——通常只有音频交互和基础语音助手,用久了容易觉得”就这?”。

功能化优先派的逻辑是:用功能差异化构建壁垒。叠加高清摄像头、AI视觉识别、AR显示,定价3000元以上,面向高端用户。但代价是重量通常超过60克,续航很难撑过4小时,日常佩戴体验不佳。

有意思的是,2025年以来,头部厂商几乎不约而同地选择了双产品线并行的战略——一条线做轻量入门款抢用户,另一条线做功能旗舰款竖标杆。

而真正可能打破”不可能三角”的,是底层技术架构的演进。

目前AI视频眼镜的算力方案正在向SoC+MCU双核心架构收敛。简单理解就是:一颗芯片负责低负载场景(蓝牙连接、音频播放),另一颗负责高负载场景(高清拍摄、AI识别),两颗芯片智能切换,既保性能又省电。

阿里夸克AI眼镜就是这个架构的典型代表:高通AR1旗舰芯片+恒玄BES2800协处理器,再配上”双电池+换电仓”设计,支持热插拔更换主电池,最长续航可达24小时。小米AI眼镜也是类似的方案,高通AR1加恒玄BES2700。

这种”双芯片+换电”的组合,是目前最接近”全天佩戴+全场景功能”的解法。

四、竞争格局:谁在牌桌上,手里什么牌

2026年的AI眼镜赛道,可以用一句话概括:巨头主导,分层绞杀。

Meta——先发守擂者,但优势在缩小。

Meta是最早把智能眼镜做成消费级爆品的巨头。Ray-Ban Meta主打拍摄和音频,售价299美元;Ray-Ban Display主打AR显示,售价799美元。凭借雷朋的品牌势能和Meta的AI能力,长期占据全球市场份额第一。

但短板正在暴露。续航只有3-4小时,用户吐槽”经常在需要时没电,最终沦为普通墨镜”。AI功能偏基础,主要集中在语音交互和拍照翻译,缺乏深度场景理解。更重要的是,生态封闭——和Facebook、Instagram的绑定在海外是优势,但在国内市场几乎没有存在感。

华为——精准突袭者,鸿蒙生态是最大变量。

华为的入局方式非常”华为”:不做概念,直接铺量。鸿蒙AI眼镜2499元起的定价,直接把行业锚点从”极客玩具”拉到了”大众消费品”。

真正的杀手锏不是硬件参数,而是鸿蒙生态的协同效应。华为手机、平板、手表、智能家居之间已经建立了完整的互联互通体验,AI眼镜只需要接入这张网,就能立刻获得丰富的使用场景。对华为用户来说,AI眼镜不是孤立设备,而是鸿蒙生态的自然延伸。

小米/阿里——性价比+微创新,快速验证市场。

小米的打法一如既往:用极致性价比快速起量,通过生态链摊薄成本。阿里夸克AI眼镜则走了一条差异化路线——用”换电设计”直击续航痛点,24小时续航直接把AI眼镜从”出门戴两小时”拉到了”全天候佩戴”的门槛上。

这两个玩家的共同特点是:把价格打到2000元档,把体验做到及格线以上,先抢用户再迭代。

苹果——蓄力中的终极变量。

据行业消息,苹果的AI眼镜产品预计在2026年底或2027年初发布。苹果从来不缺”后发先至”的案例——Apple Watch不是第一款智能手表,但重新定义了品类;AirPods不是第一款TWS耳机,但开创了一个时代。

苹果入局的意义不在于它能不能做出最好的AI眼镜,而在于它能不能像iPhone定义智能手机那样,定义AI眼镜的交互范式。

创业公司——在夹缝中找垂直场景。

Rokid上线了行业首个智能体商店,XREAL连续三年全球AR眼镜销售收入第一(但三年累计亏损超20亿元)。Rokid创始人祝铭明说得很直接:”对于大部分创业公司来讲,大厂下场就是死局。”

但死局不等于没有活路。工业巡检、医疗辅助、极限运动这些垂直场景,大厂不会为小众需求重开产线。创业公司的生存空间在”极致垂直”里——不是和巨头比谁做得更全,而是在一个极窄的领域里做得比谁都深。

一些关键数据可以帮助你理解这个赛道的量级:IDC数据显示,2023年全球智能眼镜出货量580万台,2024年增长到920万台(同比增长58.6%),预测2026年将达到2267万台。在巨头规模化采购的推动下,BOM成本有望在未来18-24个月下降30%-40%

五、从”百模大战”到”百镜大战”:同样的配方,不同的味道

看到”百镜大战”这个词,你有没有一种似曾相识的感觉?

没错,两年前我们经历过一轮几乎一模一样的狂热——只不过那会儿叫”百模大战”。2023年到2024年,从百度文心一言到阿里通义千问,从腾讯混元到字节豆包,从智谱GLM到月之暗面Kimi,数十家企业争相发布大模型,发布会一场接一场,参数量一个比一个大。

现在回看,”百模大战”的结局已经写好了:模型层快速收敛,应用层才是终局。 通义千问选择开源、DeepSeek用极致性价比突围,而更多的参与者要么被并购,要么转型做应用。最终,大模型本身成了一种”基础设施”——大家都在用,但很少有人靠”有一个模型”本身赚到钱。

那么”百镜大战”会不会重演同样的剧本?我觉得既像又不像

像的地方在于,两者都遵循同一个产业规律:风口来了,所有人先冲进去,然后快速分层、淘汰、收敛。

“百模大战”的节奏是:先拼参数(谁的模型更大),再拼benchmark跑分(谁的分数更高),最后发现这些东西用户根本不关心——用户关心的是”你能不能帮我干活”。于是竞争重心从模型能力转向了应用场景和产品体验。

“百镜大战”正在经历类似的轨迹:先是拼硬件参数(谁的摄像头像素更高、谁的芯片更强),再拼功能清单(谁支持的功能更多),接下来必然会进入”场景验证”阶段——用户不会因为你多了一个AI识花功能就买单,他们关心的是”这个东西在我日常生活中到底有什么用”。

但不像的地方更值得玩味。

第一个根本差异:“百模大战”是纯软件竞争,“百镜大战”是硬件+软件的复合竞争。 大模型的竞争本质上是一场算力和算法的军备竞赛,边际成本接近于零——多一个用户不会多花太多钱。但AI眼镜是实体产品,每一台都有BOM成本、供应链管理、库存压力和售后负担。这意味着,硬件竞争的淘汰速度会更快、更残酷——你模型做得不好可以持续迭代,但产品卖不出去,库存和现金流会先把你拖垮。XREAL三年累计亏损超20亿元就是一个活生生的案例。

第二个根本差异:“百模大战”最终走向了开放,“百镜大战”可能走向封闭。 大模型时代的终局是”模型能力趋同”——当开源模型足够强的时候,模型本身不再是护城河,开放反而成了趋势。但AI眼镜不一样。它的核心竞争力不在硬件本身,而在手机生态的绑定——你的眼镜和谁的手机配合最好,就决定了你买谁的眼镜。华为眼镜配华为手机,小米眼镜配小米手机,苹果眼镜配iPhone。结果就是:“眼镜跟着手机走”,生态壁垒会越来越深。这和手机App的生态锁定是同一个逻辑——一旦你买入了某个生态,切换成本会越来越高。

第三个差异,也是最有意思的一个:“百模大战”的赢家是“做出了最好的模型的人”,而“百镜大战”的赢家可能是“找到了最对的那群用户的人”。 模型竞争是能力竞争,谁强谁赢,标准相对清晰。但AI眼镜竞争是场景竞争——不存在”最好”的眼镜,只存在”最适合某个场景”的眼镜。就像你不会说运动鞋比皮鞋”更好”,它们只是服务于不同的场景。

这也引出了一个更深层的感悟:从“百模大战”到“百镜大战”,中国科技产业的投资和创业节奏似乎形成了一种固定的模式——风口一出现,所有人扎堆涌入,资本推波助澜,媒体热炒概念,然后在一到两年内快速分层、大厂收割、创业公司出局。

这个模式本身不是问题,问题在于:如果每一次风口都走同样的路,那创业者真正能学到的教训是什么? “百模大战”教会我们的是”别在基础设施层和巨头硬刚”,但”百镜大战”里,多少创业公司又在硬件层和巨头做着正面竞争?

也许真正的机会,既不在模型层,也不在硬件层,而是在这两者之间的应用层——用成熟的模型能力+现成的硬件平台,解决某个具体人群的具体问题。

不过这是另一个话题了。

六、场景破局:什么场景能让普通人掏钱

技术再先进,产品再酷炫,最终决定一个品类能不能站住的,永远是那个最朴素的问题:用户在什么场景下会用到它?

第一个核心锚点,是第一视角拍摄。

这是AI视频眼镜区别于所有其他设备的核心特色。手机拍摄需要你掏出手机、对准、按快门,你的视角从”参与者”变成了”旁观者”。而AI眼镜的拍摄是”你所见即所录”——不需要中断手头的事,不需要刻意举起任何设备。

通勤路上随手记录街景,户外运动时录制第一视角,开会时一键拍下白板内容然后AI自动整理成文字纪要。43%的用户最关注影像功能这个数据,背后是消费者对”记录生活”这个需求的真实表达。

第二个潜力场景,是实时AI助手。

对着眼镜说”翻译一下这块牌子”,它立刻把外文翻译成中文念给你。看到一株不认识的植物,问一句”这是什么”,它告诉你名字、习性和养护方法。开会时说”帮我记一下要点”,散会后它给你一份整理好的纪要。

这些场景单独拿出来都不算刚需,但叠加在一起,就构成了一个”不用掏手机就能完成的微型服务”矩阵。而”不用掏手机”这件事,在通勤、运动、开车等双手被占用的场景里,确实是实打实的痛点。

第三个值得关注的场景,是特殊群体辅助。

听障人士戴上AI眼镜,对方说话的内容实时转为文字显示在镜片上。视障人士用它识别前方的障碍物和红绿灯。老年人用它做心率监测、跌倒检测和紧急呼叫。这些场景市场规模不大,但用户粘性极高、付费意愿极强,且有政策支持。更重要的是,它们是AI眼镜最能体现社会价值的应用方向。

不过,我也想泼一盆冷水。2026年CES上的一个有趣现象是:关于“眼镜是否是AI硬件的终极形态”,行业内并没有共识。

有人认为眼镜天然适合承载AI——它长在脸上,视野就是摄像头,耳朵旁边就是扬声器,交互路径最短。但也有人认为眼镜的佩戴门槛太高——近视的人要配镜片,不同脸型要适配,有些人就是不喜欢戴眼镜。Vocci等公司甚至认为,AI戒指可能比眼镜更自然——主打录音和会议总结,无需佩戴在脸上。

这提醒我们:AI眼镜可能不是”下一代计算平台”的唯一答案,但它可能是当前技术条件下,最接近大众可用的那一个。

七、AI产品经理的判断:现在入场,是什么时机

说了这么多,我的判断是什么?

2026年是AI眼镜赛道的分水岭。

在这之前,AI眼镜是”极客的玩具”——功能不成熟、体验有硬伤、价格不友好、场景不明确。买它的人更多是出于好奇心,而不是真实需求。

在这之后,AI眼镜正在进入”大众消费品”的区间。华为2499元的定价锚定了心理预期,端侧AI能力让基础体验达到及格线,巨头的渠道和品牌势能正在大幅降低用户教育成本。

但”进入区间”不等于”完成普及”。几个核心问题仍然悬而未决:

  • 续航。 即使夸克做到了24小时续航,那也是在”换电”前提下。如果不换电,绝大多数产品的续航仍在4-6小时,离”全天候”还有距离。
  • 生态割裂。 鸿蒙、iOS、安卓各自为战,跨平台应用开发成本陡增。最终大概率形成”眼镜跟着手机走”的绑定格局——你用什么手机,就买什么生态的眼镜。这对独立品牌是致命挤压。
  • 刚需场景。 第一视角拍摄很酷,但”酷”不等于”刚需”。真正能打动大众消费者的,可能是一个我们现在还没想到的场景。就像Apple Watch刚发布时主打的是通知和健身,但真正让大量用户离不开的,是站立提醒和心电图功能——这些都不是预设计划中的核心卖点。
  • 如果你是消费者,我的建议是:如果你是华为/小米/阿里生态的重度用户,2026年下半年可以关注对应生态的AI眼镜产品,体验已经过了”能用”的门槛;如果你不是,可以再等等——苹果入局大概率会重新洗牌,届时选择更清晰。
  • 如果你是产品经理或从业者,我的建议是:别只盯着硬件参数看。AI眼镜的竞争终局不是”谁的芯片更强”或”谁的摄像头像素更高”,而是谁能最先找到那个让用户每天都想戴上去的场景

毕竟,当年iPhone的成功,不是因为它的硬件参数最好——而是因为它让”刷手机”变成了一种生活方式。

AI眼镜缺的,可能就是那个”刷”的瞬间。

本文由 @赞美愚者 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议