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AI眼镜的痛，Meta也治不了

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AI眼镜的痛，Meta也治不了

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AI眼镜的痛，Meta也治不了

对于全球科技从业者而言 ， Meta Connect大会是一年一度的重要时刻 。
不少人早早守在电脑前 ， 想知道扎克伯格此次会带来哪些前沿技术产品 ， 更对会上即将亮相的新款AI眼镜充满关注 。
事实上 ， AI眼镜这类消费电子产品 ， 在过去一年里已快速从“小众科技产品”走进大众视野 ， 但看似火热的市场背后 ， AI眼镜当下的发展却陷入了明显瓶颈 。
此前 ， 国内AI眼镜市场曾掀起“百镜大战”的竞争热潮：中小厂商凭借精准的线上营销 ， 快速在细分市场打开局面；头部品牌则依托供应链整合优势 ， 推出定价千元左右的低价AI眼镜产品 ， 试图以“性价比”抢占用户心智 。
然而 ， 这场热闹的竞争并未推动行业快速发展 ， 反而暴露了产品的普遍短板 。
一方面 ， 部分厂商受限于核心零部件供应不稳定、生产线产能不足等问题 ， 难以实现大规模量产；另一方面 ， 更多产品栽在了“体验”上 ， 行业退货率居高不下 ， 也让消费者对“高质量AI眼镜”的需求愈发迫切 。
正是在国内市场陷入“低价低质”困境的背景下 ， 作为AI眼镜领域的早期探索者 ， Meta被寄予了“行业破局者”的厚望 。 从业者普遍期待 ， Meta此次发布的新款AI眼镜 ， 能在核心技术上实现突破 ， 同时在产品销量上打开新空间 。
这次 ， Meta一口气推出三款AI眼镜 ， 展现出在硬件创新、AI融合及生态构建方面的布局 ， 并且在续航、拍照等功能上都有显著进步 ， 但不足的是 ， 新款AI眼镜并未展现出颠覆性的技术升级 ， 还在现场演示中频频翻车 。
【AI眼镜的痛，Meta也治不了】一边是消费市场对优质AI眼镜的需求 ， 一边是行业技术与产品体验的滞后 ， 一个核心问题开始出现：AI眼镜 ， 前景到底怎样？

Meta最新的AI眼镜 ， 实力如何？本次Meta一共发布了三款AI眼镜：Ray-Ban Meta Gen2、Oakley Meta Vanguard ， 以及Meta Ray-Ban Display 。
三款产品共同组成了Meta AI眼镜全家桶 ， Ray-Ban Meta Gen2是对原有Ray-Ban Meta进行的迭代升级 ， Oakley Meta Vanguard针对运动人群 ， Meta Ray-Ban Display则瞄准目前热闹的“AR显示”市场 。
整体来看 ， 三款眼镜在像素、防抖 ， 以及电池上都做出了升级 。
拍摄效果提升 ， 前代摄像头为1200万像素 ， 拍摄2K视频 ， 当前普遍升级为3K视频；加强了防抖功能 ， 即便是在越野跑、滑雪等特殊环境 ， Oakley Meta Vanguard也能拍出高清画面；电池性能大幅提高 ， 新一代的Ray-Ban Meta ， 配合充电盒使用可达30小时的超长续航 ， Oakley Meta Vanguard能做到9小时 ， 意味着跑完一段马拉松没有问题 。
三款产品的定价差别不小 。
Ray-Ban Meta Gen2和Oakley Meta Vanguard相对便宜 ， 起价分别为379美元、499美元 ， Meta Ray-Ban Display则达到了799美元 。 但这一定价比预想中的低 ， 比如 ， 国内同样带显示的AI眼镜雷鸟X3 Pro官方首发价为8999元（约合1265美元） 。
目前三款产品均处在发布并发售状态 。
在三款产品中 ， Meta Ray-Ban Display作为最高端型号 ， 受到行业重点关注 ， 核心亮点集中在两方面：
一是具备显示功能 。
与不带显示的AI眼镜相比 ， 带显示的AI眼镜实现的功能更多 ， 但软硬件也更为复杂 。
从技术参数来看 ， Meta Ray-Ban Display处于行业主流水平：显示屏分辨率为600×600 ， 视场角（FOV）达20度 ， 像素密度（PPD）为每度42像素 ， 显示屏刷新率90Hz、内容刷新率30Hz ， 亮度调节范围覆盖30-5000尼特 ， 屏幕漏光率低于2% 。
以上参数表明 ， 这款眼镜在兼顾清晰度、流畅度与隐私保护的同时 ， 还能范围适应不同环境 ， 兼顾了实用性和隐私性 。 比如亮度既能满足昏暗环境下的低功耗需求 ， 又能在强光下保持清晰显示 。
同时 ， 它采取右眼全彩单目显示设计 ， 核心优势在于平衡“信息获取”与“现实观察” 。 相当于将手机通知等信息“悬浮”于视野中 ， 既避免双目显示对现实场景的遮挡 ， 又能实现轻量化信息交互 ， 以及有效避免他人窥探 。
结合目前曝光的技术参数及官方案例来看 ， 该款产品综合表现优于行业平均水平 。
二是交互方式 。
Meta Ray-Ban Display配有Meta Neural Band（神经腕带） ， 用户无需触摸眼镜或掏出手机 ， 腕带通过细微的手部动作便可控制眼镜 。 官方表示 ， 该腕带的灵敏度很强 ， 腕部肌肉较弱的伤者也能使用 。
不过 ， 市场对这一设计还存在争议 ， 有人觉得加入腕带属于AI眼镜行业的创新之举 ， 能减少用户“掏手机”的次数 ， 但也有人担心会影响用户体验 。 AI眼镜行业资深从业者小名指出 ， AI眼镜的初衷是方便用户 ， 因此应尽量简化配件 。
虽然硬件参数和官方展示案例不错 ， 但本次Meta发布会的多次翻车现象 ， 也暴露出了产品弊端 。
先是实时AI功能出现Bug 。
现场演示中 ， 使用者在询问Meta如何调制“韩式牛排酱”时 ， 其回答是用酱油和芝麻油来调制 ， 并没有给出具体操作步骤 。 紧接着使用者反复追问应该先做什么 ， 但AI直接无视 ， 最终导致演示中断 。
其次是扎克伯格通过腕带发送视频通话请求 ， 多次尝试也出现失败 。
现场将这两大问题归因于WiFi网络稳定性 。 但在小名看来 ， 一方面可能受网络稳定性影响 ， 另一方面也能看出产品交互与硬件协同上的不成熟 ， 这也是AI眼镜行业的一大痛点 。 后来Meta平台公司首席技术官通过其Instagram账号解释 ， 并非WiFi所致 ， 而是资源管理规划环节出现了失误 ， 以及出现了程序漏洞 。
综合来看 ， 本次Meta发布的三款AI眼镜 ， 虽在性能参数与场景定位上有所优化 ， 但整体未超出市场预期 ， 甚至有部分行业观点认为 ， 其产品体验尚处于“半成品”阶段 。

Meta出招 ， 国内厂商慌了吗？虽然Meta整体不及预期 ， 但作为AI眼镜行业的风向标 ， 它的一举一动仍然会影响国内外从业者 。
自从2023年发售的Ray-Ban Meta在一个季度之内卖出30万台后 ， 国内各大厂商便纷纷将AI眼镜看作是取代手机的下一代智能入口 ， 并在去年上演“百镜大战” 。
但各家都基于自身优势布局 ， 导致产品形态和技术亮点缺乏统一标准 ， 不过也大致可分为两类：纯音频款 ， 以及结合音频、摄像头、AR显示的复合款 。 随着Meta三款新品的发布 ， 「定焦One」发现 ， 目前市场竞争已逐渐聚焦于两大主流形态和三个核心维度的较量 。
两大形态：AI+摄像头、AI+摄像头+AR显示；三大维度：重量、价格、智能化 。
基于这些维度 ， 「定焦One」将Meta AI眼镜和国内几款具有代表性的AI眼镜进行对比 。
市场较为一致的观点是 ， AI眼镜想要吸引消费者 ， 首先它得是一副好眼镜 ， 用户佩戴舒适 ， 外观好看 ， 这也对重量提出了要求 ， 而“重量、续航、算力”一直是AI眼镜还没攻克的不可能三角 。
在整体重量排名上：带显示的AI眼镜无显示的AI眼镜 。
在更轻的无显示AI眼镜中 ， 国内魅族的StarV Snap仅有39g排第一 。
带显示的AI眼镜又分为两类：全彩显示的AI眼镜和单色显示的AI眼镜 。 前者支持丰富的色彩呈现 ， 视觉体验更接近大家习惯的屏幕 ， 后者通常为单一淡绿色 ， 主要用于显示文字、简单图标或导航信息 。
从业者解释 ， 与单色显示相比 ， 全彩显示需要的电池容量更大 ， 整体也会更重 ， 比如单色的Rokid Glasses和Halliday都在50g以下 ， 全彩的雷鸟X3 Pro和Meta Ray-Ban Display则在70g左右 ， 其中Meta Ray-Ban Display更轻 。
其次聚焦价格 。
目前在不带显示的AI眼镜中 ， 国产AI眼镜都比Meta更轻更便宜 。 但和同类型的带显示AI眼镜相比 ， Meta Ray-Ban Display（799美元）的价格高于Rokid Glasses和Halliday ， 低于同为全彩路线的雷鸟X3Pro 。
这么来看 ， Meta在全彩路线中获得了全胜 。 但小名认为 ， Meta Ray-Ban Display的性价比并不高 ， 他也不认可这款眼镜为了追求全彩显示而舍弃优化重量和成本的做法 。
“对于AI眼镜厂商来说 ， 全彩不是技术门槛 ， 部分厂商没有走这一路线是因为全彩会使眼镜重量增加、所需成本更高 ， 而且现有的显示内容没必要做全彩 。 ”他表示 。
最后是智能化水平 。
AI眼镜的“智能化”取决于软硬件的构成 。 从业者晴晴将Ray-Ban Meta（非最新的Ray-Ban Meta Gen2）和国内AI眼镜 ， 进行硬件指标和功能效果对比 。
硬件方面 ， AI眼镜最重要的部件是芯片 ， 承担“大脑”的角色 ， 负责完成图像识别、语音交互、实时翻译等各种任务 ， 同时也要管理设备的整体运行 ， “国内外主流中高端AI眼镜主要采用的是骁龙AR1芯片 ， 包括本次的Meta Ray-Ban Display也没有进行升级 ， 还是这一芯片 。 ”他表示 。
再看软件 ， 主要体现在大模型的应用上 。 各家大多用的是自研大模型 ， 小厂多基于大厂的开源大模型（比如DeepSeek、通义千问等）进行二次开发 。 另外 ， 操作系统和交互方式也会影响AI眼镜的智能化水平 。
晴晴表示 ， “由于各家的技术并没有完全公开 ， 很难对性能高低做出准确评估 ， 但从市面上AI眼镜能调用的功能和实现效果推断 ， 各家产品差异有限 ， 整体仍处于初级阶段 。 ”
也就是说 ， 国内外AI眼镜的差距并没有想象中大 ， 这也为接下来的市场表现提供了参考 。

卖得多、退得多 ， AI眼镜还没爆发如今的AI眼镜市场 ， 还处在“高热”状态 ， 多项数据体现了这一趋势 。
京东发布的智能眼镜半年报显示 ， 2025上半年 ， 智能眼镜成交量同比暴涨超10倍 ， 入驻品牌数量实现3倍增长 。 IDC数据也显示 ， 2025年第二季度全球智能眼镜市场出货量255.5万台 ， 同比增长54.9% ， 中国智能眼镜市场出货量达66.4万台 ， 同比增长145.5% 。
然而 ， 高销量的光环下 ， 却面临着“高退货率”的尴尬 。
行业媒体XR Vision曾报道 ， 智能眼镜的退货率 ， 京东和天猫在30%左右 ， 抖音在40%-50% 。 国内头部品牌小米的案例具备代表性 ， XR Vision估算小米AI眼镜在抖音的退货率高达40%左右 。 但一位从业者也指出 ， AI眼镜为新品类产品 ， 用户需要试戴才能知道是否符合自身需求 ， 因此电商渠道退货率高也属于正常现象 。
“现在AI眼镜行业热度高、实际销量却一般 ， 几乎所有厂商都在烧钱 ， 小米已经算是行业里‘活得比较好’的了 。 ”资深AI眼镜从业者小鱼向「定焦One」透露 。
不少从业者认为 ， AI眼镜的高退货率反映出这一行业的共性挑战 。
图源 / pexels
多位用户反馈 ， AI眼镜普遍在佩戴舒适度、功能实用性和使用便利性上存在明显不足 。
例如 ， 连续戴1小时便会感觉压鼻梁；拍照清晰度不如手机 ， 听音乐的音质和便携性不如无线耳机；语音和视频结合的功能也不够精准 ， 以最简单的“食物卡路里查询”操作为例 ， 其不仅会出现识别不出物体的情况 ， 响应延迟也十分严重 ， 不如直接拿手机搜索方便 。
用户花上千元 ， 却只能用到“耳机+基础拍摄”的功能 ， 这导致很多用户尝鲜下单后 ， 用几天就干脆退了 。
小鱼直言 ， 从功能成熟度来看 ， 目前AI眼镜更像是科技发烧友、自媒体博主的“尝鲜工具” 。 即便是想要通过降价策略 ， 让更多普通用户使用的可能性也不大 。
从供应链角度看 ， 芯片成为制约行业发展的关键 。 他举例 ， 目前AI眼镜大多采用手机或平板的通用芯片 ， 不仅功耗高 ， 成本也居高不下 。 据了解 ， 一款售价2000元左右的AI眼镜 ， 通用芯片成本大约为600元 ， 接近整机成本的30% ， 这直接限制了厂商在重量、续航和功能上的优化空间 。
同时 ， 渠道与售后体系的局限又进一步增加了用户的顾虑 。
一方面 ， AI眼镜的推广集中在线上（如京东、抖音） ， 线下体验店不足；另一方面 ， 售后维修难度大 ， “镜片刮花、镜腿断裂这类小问题 ， 很多都要寄回原厂维修 ， 手机维修随便找个线下门店就能解决” ， 这也让不少用户望而却步 。
此外 ， 隐私问题也是行业老生常谈的一项隐忧 。 AI眼镜的摄像头、麦克风在使用过程中会持续采集环境数据 ， 稍有不慎就可能引发隐私泄露 。 比如戴着AI眼镜出现在地铁、商场等公众场合 ， 拍摄周围人的人脸、动作 ， 如果数据保护不到位 ， 很容易被滥用 。
从热度到销量 ， 从用户体验到退货率 ， 从业者们期待的AI眼镜大爆发尚未到来 ， 这注定是一场长跑 。 但作为一个潜力巨大的新兴品类 ， 正如Meta在发布会上不断释放的信心 ， 它的未来依旧值得期待 。
本文来自微信公众号“定焦”（ID：dingjiaoone） ， 作者：王璐 ， 编辑：魏佳 ， 36氪经授权发布 。

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