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【财经评论员】张心朔
AI智能眼镜行业经历了从无显示功能的音频眼镜到结合AR与AI技术的多形态产品发展,目前正处于导入初期阶段。行业竞争格局呈现多元化,涉及AR/VR厂商、手机品牌、AI生态企业等多方参与者。产业链遵循微笑曲线,上游以光学模组和芯片为核心(占成本43%),中游依赖规模效应制造,下游则侧重品牌运营。
当前技术瓶颈主要体现在续航(仅2-3小时)、重量(45-60g超标)及AI模型延迟(需优化至毫秒级响应)三大痛点,未来突破方向将聚焦于5G网络、云计算和光学技术进步。应用场景预计分三阶段拓展:从骑行/徒步等刚性需求,逐步延伸至旅游/办公场景,最终实现多终端互联的智能助手功能。行业短期风险集中在产品成熟度不足,但长期来看,作为最贴近人类感官的信息交互终端,AI眼镜仍具显著发展潜力。
AI智能眼镜行业经历了从无显示功能的音频眼镜到结合AR与AI技术的多形态产品发展,目前正处于导入初期阶段。行业竞争格局呈现多元化,涉及AR/VR厂商、手机品牌、AI生态企业等多方参与者。产业链遵循微笑曲线,上游以光学模组和芯片为核心(占成本43%),中游依赖规模效应制造,下游则侧重品牌运营。
当前技术瓶颈主要体现在续航(仅2-3小时)、重量(45-60g超标)及AI模型延迟(需优化至毫秒级响应)三大痛点,未来突破方向将聚焦于5G网络、云计算和光学技术进步。应用场景预计分三阶段拓展:从骑行/徒步等刚性需求,逐步延伸至旅游/办公场景,最终实现多终端互联的智能助手功能。行业短期风险集中在产品成熟度不足,但长期来看,作为最贴近人类感官的信息交互终端,AI眼镜仍具显著发展潜力。
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