一文看懂：2025年中国AI眼镜行业深度研究报告摘要！

2025年中国AI眼镜行业

深度研究报告摘要

本报告基于《2025年中国AI眼镜行业研究报告》，对中国AI眼镜行业的现状、产业链结构、消费者行为及未来趋势进行了系统性梳理与分析。报告指出，在中国，AI眼镜行业正处在由政策、经济、社会和技术（PEST）四大因素共同驱动的高速发展期 。市场规模预计将迎来爆发式增长，产业链上下游协同发展趋势明显，消费者认知与购买意愿持续攀升，预示着AI眼镜有望成为继智能手机后下一个重要的个人计算平台。

一、 行业概况与发展历程

1.1 AI眼镜的定义与分类

AI眼镜是一种集成了人工智能技术的可穿戴设备，它在传统眼镜的基础上，融合了音频、摄像、显示等一个或多个功能模块 。其核心属性是人工智能，旨在通过智能辅助和交互体验，提升用户在生活与工作中的效率，成为连接数字世界与现实世界的桥梁 。

根据集成的核心硬件与功能，AI眼镜主要可分为三类：

1.2 行业发展历程

中国AI眼镜行业的发展与全球趋势基本同步，目前已进入高速发展期，其历程可划分为四个阶段：

● 技术积累期 (2010年前)：相关概念主要出现在科幻作品中，产业界则在计算机视觉、语音识别等基础技术上进行早期探索和积累 。

● 概念试验期 (2010-2014年)：以Google于2013年推出的Google Glass为标志，全球厂商开始尝试推出试验性产品 。中国方面，百度在2014年也展示了概念产品"Baidu Eye" 。

● B端开拓期 (2015-2019年)：市场重心转向企业级（B端）应用。微软于2016年推出的HoloLens在制造业、医疗等领域获得广泛应用 。国内企业如Rokid也在此期间发布了面向企业用户的原型机 。

● 高速发展期 (2020年至今)：随着技术成熟和成本下降，消费级（C端）市场开始启动 。特别是在2023年Meta推出第二代Ray-Ban Meta智能眼镜后，市场热度迅速升温 。国内市场在政策与资本的助推下，涌现出大量初创公司和科技巨头，新品发布密集，产业呈现高速发展态势 。

二、 市场现状与核心驱动力

2.1 市场规模预测

AI眼镜市场正迎来爆发式增长。据艾瑞咨询预测，

全球AI眼镜出货量预计将从2023年的34万台增长至2028年的2600万台 。其中，

中国市场将成为全球增长最快的区域之一，预计出货量将从2023年的10万台增长至2028年的972万台 。

2.2 核心驱动力（PEST分析）

● 政策（Policy）：虽然尚无专门针对AI眼镜的政策，但国家层面在“十四五”规划、人工智能、可穿戴设备、数字经济等领域的密集政策出台，为行业发展提供了有力的宏观指引和支持 。

● 经济（Economic）：中国经济的稳步增长和居民人均可支配收入的持续提升（2013-2024年CAGR为+7.3% ），增强了消费者的购买力与消费意愿，为AI眼镜这类新型消费电子产品提供了广阔的市场空间 。

● 社会（Social）：庞大的潜在用户基础是关键的社会驱动力。2023年，中国近视人口高达7亿人，占比约47.9% ，这为AI眼镜替代传统眼镜创造了巨大想象空间。同时，企业数字化转型趋势（2023年超90%的上市公司使用数字技术 ）也为AI眼镜在B端的应用打开了通路 27。

● 技术（Technology）：AI大模型、芯片、光学显示、5G通信等相关技术的迅速发展与成熟，是AI眼镜产业创新的根本动力 。截至2024年6月，中国已有约478个人工智能大模型，位居全球第二 。国产SoC芯片、Micro OLED屏幕等核心部件的供应链也逐步实现自主可控，降低了产品成本 。

2.3 投融资热度

● 一级市场：资本正加速布局AI眼镜赛道。2024年，国内AI眼镜整机厂商融资事件达13起，数量逐年递增 。融资轮次多集中于天使轮、A轮等早期阶段，融资金额以千万级为主，但已出现亿元级融资事件 。

● 二级市场：AI眼镜概念在二级市场表现强势。自2024年8月“AI眼镜指数”推出后，截至同年12月11日，其累计涨幅远超大盘 。成分股主要为消费电子零部件、半导体、光学元件等产业链上游企业。

三、 产业链全景分析

AI眼镜产业链可分为上游（核心软硬件）、中游（整机厂商）和下游（用户与应用场景） 。

3.1 上游：核心软硬件

● 芯片：AI眼镜普遍采用SoC（System-on-Chip）芯片方案，因其能将CPU、GPU、NPU等多种功能模块高度集成，以满足设备小型化和低功耗的需求 。目前市场存在从基础的蓝牙音频SoC到高性能专用SoC等四种主流方案，以适应不同产品定位 。

● 显示方案：主要由“微显示屏幕+光学方案”构成。屏幕方面，Micro OLED 是当前AR/AI显示眼镜的主流选择（2022-2024年约60%的AR眼镜采用），其性能均衡。

Micro LED 在亮度、功耗方面优势更明显，但技术尚未完全成熟 。光学方案方面，

光波导技术 因其轻薄、美观的优势，被认为是未来主流方向，目前已与传统的Birdbath方案在市场中并存 。

● AI大模型：多模态大模型是实现AI眼镜智能交互的核心。厂商通过原生多模态模型或拼接多个单模型的方式，赋予眼镜理解文本、语音、图像并进行智能反馈的能力 。

3.2 中游：整机厂商

市场参与者背景多元，主要分为四类 42：

● XR企业（如雷鸟创新、Rokid）：拥有深厚的技术积累，尤其在光学显示和B端应用经验方面具备优势 。

● 移动设备制造商（如华为、小米）：凭借在硬件制造、供应链管理、销售渠道和生态系统方面的天然优势，快速入局 。

● 互联网企业（如百度、阿里巴巴）：核心优势在于海量的数据资源、完善的云基础设施以及领先的自研AI大模型 。

● AI眼镜初创企业（如李未可、闪极）：专注于AI眼镜垂直赛道，以创新产品和差异化定位切入市场。

3.3 下游：应用场景

● B端应用：已在工业制造（操作指导 ）、医疗健康（手术辅助 ）、仓储物流（库存管理 ）、文博展览（智能导览 ）等多个领域展现出提升效率的价值。

● C端应用：满足用户在工作（信息提示 ）、学习（辅助理解 ）、运动（数据监测 ）、娱乐（沉浸体验 ）等多元化生活场景中的需求。

四、 消费者洞察

4.1 用户画像

调研用户以

31-40岁男性为主（61.3%为男性 ，43.0%为31-40岁 ），多居住在高线城市，个人月收入集中在6000-18000元 。值得注意的是，近七成（69.5%）的受访者本身就是眼镜佩戴者 。

4.2 购买行为与偏好（已购用户）

● 核心驱动因素：功能是首要购买驱动力（51.5% ），其次是外观设计（36.8% ）。用户最关注音频通话、摄影摄像和AI交互功能。

● 价格与渠道：实际花费集中在2000-4000元区间。电商平台是主要购买渠道（61.5% ），但线下体验店（38.1% ）的重要性凸显，表明“先体验后购买”的决策模式。

● 使用体验与评价：用户粘性较高，超三成用户每天使用 。总体满意度高（超90%的用户感到满意或比较满意 ）。用户对佩戴舒适度和音频效果满意度高 ，但对电池续航能力（50.0% ）和功能丰富性（41.7% ）存在较多不满。

● 复购与推荐意愿：复购意愿强烈，超半数（51.9%）计划在一年内复购 。同时，他们也是有力的传播者，近九成（88.7%）用户愿意推荐给他人 。

4.3 购买顾虑与期待（兴趣用户）

● 主要顾虑：价格不亲民（50.9% ）、软硬件效果有待提升（46.2% ）和隐私数据安全（40.5% ）是潜在用户最大的三大顾虑。

● 购买催化剂：产品迭代（55.1% ）、更高的性价比（53.7% ）和促销优惠（53.7% ）是促使其购买的关键条件。

● 品牌偏好：对国产品牌有明显偏好，华为（47.2%）和小米（43.7%）是他们最想购买的品牌 。

五、 未来趋势展望

5.1 供给端：技术迭代与产业融合

● 产品升级：未来产品将向功能更融合（AI与AR/VR深度结合 ）、性能更强大（轻量化强芯、长续航 ）、显示更卓越（Micro-LED商用 ）的方向演进。

● 产业链完善：核心零部件的国产化替代将持续加速，进一步降低成本 。厂商将通过开放平台构建开发者生态，打造“硬件+软件+服务”的闭环 。

5.2 需求端：场景拓展与体验提升

● 场景多元化：应用场景将从单一功能向“AI+X”的融合场景（如AI+办公、AI+运动）拓展，覆盖更多日常高频需求 。

● 体验驱动增长：更轻量化的设计、更长的续航、更自然的交互方式将降低用户的使用门槛，推动AI眼镜从“小众极客”产品走向“大众刚需” 。

5.3 零售端：渠道整合与体验式营销

● 线上线下融合：未来零售的关键在于构建“线下体验，线上成交/服务”的闭环。线下门店提供不可替代的真实体验以促进转化，线上平台则承载内容营销、用户运营和便捷购买的功能 86。

● 数据驱动：打通线上线下的用户数据，形成“痛点反馈 -> 产品迭代 -> 精准营销 -> 体验提升”的价值飞轮，驱动市场持续增长 。

报告结论：

中国AI眼镜行业正站在爆发的前夜。技术、产业、资本和市场需求已基本就位。下一阶段的竞争核心将围绕*“场景定义产品”

和“生态构建护城河”展开。能够精准捕捉用户痛点、提供极致轻量化体验、并成功构建开放应用生态的厂商，将有望在这条通往下一个“iPhone时刻”的道路上占据领先地位 。