当AI大模型的浪潮席卷而来，AI+AR眼镜被视作继智能手机之后最具潜力的智能终端，一时间成为资本与科技巨头追逐的焦点。消费电子展会上的频繁亮相、互联网企业的密集布局，让“百镜大战”的说法甚嚣尘上。
然而，街头上少见的佩戴者、线下眼镜店的冷淡态度，却撕开了这场狂欢的伪装—— 真正实现量产落地的产品寥寥无几，多数停留在概念发布或小规模试产阶段。
这种“雷声大、雨点小”的现状，折射出行业的集体困境。从技术研发到批量生产，从成本控制到市场接受，AI眼镜仿佛被一张无形的网层层缠绕。即便部分品牌宣称实现了量产，其实际出货量与市场预期也相去甚远，同时高昂的价格，也让消费者望而却步。
更值得关注的是，目前市场上已出现的产品中，要么退货率居高不下，要么交付周期过长。第三方统计显示，2024年整个AI眼镜行业的平均退货率达到惊人的50%—60%，反映出用户对产品体验的普遍不满。这场看似热闹的赛道竞争，实则陷入了“投入高、产出低、落地难”的困境。
量产瓶颈的深度探讨
量产能力的不足，并非单一环节的问题，而是产业链各环节矛盾的集中爆发。AI+AR 眼镜作为集芯片、材料、光学、算法等多领域技术于一体的精密产品，对供应链的协同性要求极高，但当前产业链尚未形成成熟的量产分工体系、成本调控难题等，成为制约量产的首要障碍。
首先芯片层面，大多数采用双芯片结构，导致续航短、发热严重、调适难度大，且需要外挂很多模块，眼镜本身无独立操作系统及大存储空间，独立性相当差。而芯片成本价格的高昂，也导致整机价格昂贵，消费门槛居高不下。
材料及光学方面，模组的适配范围有限，现有的光波导技术方案面临着要么光损严重、漏光明显、光效欠佳，要么材料及量产成本极高的尴尬窘境，而定制化生产因规模不足导致成本又进一步飙升。这些短板，直接影响了产品的稳定性与整机价格，也使得大规模量产难以实现。
在生产环节，由于市场规模尚未打开，上游供应商缺乏为 AI+AR 眼镜单独搭建生产线的动力，导致生产效率低下，成本难以降低。同时，AI+AR眼镜的组装工艺复杂，对精度要求极高，传统生产线的改造升级需要巨额投入，这对于尚处成长期的行业而言，无疑是沉重的负担。量产能力的不足，反过来又制约了市场教育与用户习惯的培养，形成恶性循环。
破局之路：AI+AR眼镜进入千元时代
要让AI+AR 眼镜真正迈入千元时代，量产能力的质变是第一道必须跨越的门槛。这意味着行业需要在核心技术领域实现突破性创新，其中光学模组作为成本占比较高的部件之一，其材料与工艺的革新将直接决定价格下探的空间。通过新型光学材料的研发与量产工艺的优化，有望将单块镜片的成本压缩至原有水平的三分之一甚至更低，而这需要企业在材料科学与精密制造领域持续投入，建立起专属的生产线与品控体系，并有效把控好良率。
有了低成本、高良率的量产能力，不仅降低整机消费门槛，更能让交付周期大大缩短，保持消费者对产品的新鲜感，规模化效应才能逐步显现，AI+AR眼镜才能从“概念”走向“现实”。
马上，CIOE 中国光博会，作为全球极具规模与影响力的光电行业盛会，即将于今年9月10日-12日，在深圳国际会展中心（宝安）盛大举行。光学领域能否一举破解量产与成本的瓶颈，唯有实地探访方能揭晓。
