消费级AR眼镜市场转折点或在2026年。
近日有市场消息称,Snap、Meta将于9月发布新款AR眼镜,前后相差仅一周,标志着智能眼镜再度迎来产品的密集发布期。
当前,市场对AI眼镜产业多持乐观态度,认为其有希望开启下一轮消费电子的创新周期,“AI+AR”的融合发展路线也开始受到业界热切关注。
近日,信息咨询公司六度智囊接到需求,多名客户希望就智能眼镜技术演进及市场前景对不同专家进行访谈,从而对行业动向有更深入把握。六度智囊是一家商业信息检索平台,为客户提供优质且领先的研究决策支持和专家知识共享服务。目前已实现海外专家50K+,业务覆盖北美、亚洲、欧洲、东南亚等地区。
根据六度智囊促成的访谈来看,不少专家认为,AR眼镜具备广泛的应用前景,但在内容生态与技术硬件方面仍待突破。
智能眼镜市场如今备受市场关注,与Meta第二代智能眼镜产品RayBan Meta的大获成功不无关系。
相比以往的“头盔式”AR/VR眼镜,Meta与雷朋合作打造的这款眼镜重量仅为49克,外观与普通太阳镜无异,但集成了AI功能,用户只需口头输入“Hey Meta”指令,即可和Meta AI智能助手互动。
且同为智能可穿戴设备,Apple Vision Pro起售价为3499美元,而Ray-Ban Meta摒弃了显示屏相关的技术投入和成本,售价降至299美元,成功打开了大众消费市场。
根据TheVerge数据,截至24年5月Ray-BanMeta的全球销量可能已经突破100万副;相比之下,根据VR陀螺数据,初代产品Ray-BanStories从2021年9月至2023年2月累计只售出30万副。
中信证券研报指出,AI智能眼镜作为可穿戴设备,在低成本的同时为消费者带来划时代高效率,是当前产业公认的AI最具性价比硬件落地方案,潜在空间巨大,2024年是AI智能眼镜领域的拐点时刻。
但在更多业内人士看来,AI眼镜对于消费电子产业而言,更大的意义在于AI眼镜是向AR发展的过渡产品,看好AI眼镜本质上是看好未来AI眼镜向AR的迭代。
图片来源:国金证券研报
事实上,在消费级XR市场整体低迷的大背景下,AR设备近年一直处于积极向上的发展态势。
洛图科技报告显示,2024年上半年,中国消费级XR设备(包括AR和VR)的全渠道销量为26.1万台,同比下降20.4%。其中,VR设备同比降幅达41%,AR设备销量增长了49%。
今年1月至6月,AR产品在线上渠道的月销量比去年同期均有增长,其中6月销量达到2.2万台,实现了60%的高涨幅,为上半年最高值。
在六度智囊促成的一次访谈中,前任字节跳动Pico Studios VR内容生态负责人表示,AR眼镜相比VR设备具有更大的市场潜力和更广泛的应用前景,其便携性使其更接近智能手机的使用场景,而VR则更像PC,需要较高的配置和固定的使用环境。
从应用的角度来看,增强现实主要提供信息提示和移动设备功能,这与智能手机的基本功能相似。未来,智能设备很可能会以AR眼镜的形式出现,提供AI辅助和多种实用功能,而不仅限于娱乐用途。这种发展趋势表明,AR技术在未来智能设备发展中将扮演越来越重要的角色。
AR眼镜似乎来到了爆发的前夜。2022年下半年起,国产头部AR厂商集中发力,头部梯队基本形成。亿欧智库数据显示,INMO、XREAL、Rokid和雷鸟创新四家公司占据国内消费级产品出货量的85%,被市场称作“AI四小龙”。2023年,四家公司出货量同比增长2倍以上。
2024H1中国AR设备线上市场品牌销量份额,图源洛图科技
进入2024年后,行业迎来了市场的新一轮热捧,公开信息显示,“AI四小龙”均已完成亿元级别融资并先后发布新品,其中INMO发布的INMO GO作为全球率先接入AIGC的无限AR眼镜引发追捧,以华为、星纪魅族为代表的玩家也在推进AR技术与智能眼镜的融合,抢夺中腰部的市场份额。
在产业的设想中,未来,AI智能眼镜将按照“AI语音眼镜→AI智能眼镜(增加摄像头)→AI+AR眼镜”的路径逐步迭代升级。但回归现实层面,消费级AR眼镜想要成为“下一个iPhone”,至少还要解决设备的便携性、计算能力、电池寿命以及用户体验等关键问题。
由于需要保持轻巧的特性,AR设备无法配备多个高性能处理器和高质量显示屏。这导致现有的AR眼镜只能运行基础生产力应用和简单的游戏,无法执行复杂的任务。也因此,除观影、游戏投屏两类主流使用场景外,目前AR眼镜迟迟未能找到“杀手级应用”,进一步抑制了消费市场的发展。
在六度智囊所促成的一次访谈中,前任Meta产品设计总监提出了相似的观点:“目前,AR眼镜面临的主要挑战是缺乏完善的交互手段,导致它们的应用主要局限于游戏和娱乐领域。人工智能虽然提升了增强现实的互动体验,但没有改变基本的互动方式。AR与AI结合后的具体应用场景也不够清晰。”
好的一面是,AR领域的开发环境已经开始发生转变。诸如亚马逊、微软、苹果这样的科技巨头已开始在Linux或Mac OS平台上进行增强现实(AR)和混合现实 (MR)的开发工作。随着开发者生态系统的不断完善和用户反馈的持续收集,未来两年内用户体验有望显著改善。
对于Meta即将发布的新一代AR智能眼镜,业内也不乏保守的声音。在六度智囊所促成的一次访谈中,前任深圳创维新世界科技有限公司高级产品经理提出,Meta与雷朋合作推出的眼镜销量受到国外医保报销因素的影响。在引入AR技术后,产品预计销量将下降到20-30万台。
前任深圳创维新世界科技有限公司高级产品经理在上述访谈中表示,预计直到2026年,消费级AR眼镜将迎来重大的发展转折点,单个公司的AR眼镜销量有望超过100万台,这将推动全球AR设备总销量突破1000万台的里程碑。“在此之前,苹果、微软等顶级科技公司将主要专注于技术研发,大多数公司也不会将重点放在消费者市场上,而是选择专注于企业应用。”
事实上,相比于消费级市场,企业市场对AR眼镜的需求稳定且增长迅速,年需求量已从20万台增至100万台。企业市场对眼镜的外观要求相对较低,更注重个性化方案和内容服务。
在工业应用方面,AR眼镜主要用于工厂的巡检设备。通常每个工厂有5到6条生产线,每条生产线最多需要一台巡检设备 ,因此每个工厂的总需求约为5到6台。这些工业巡检设备的硬件费用大约在十几万元左右。
值得注意的是,AR眼镜在工业用中的市场价值主要集中在后端数据平台和软件服务领域,包括定制软件开发、数据维护、数据分析和报告生成等服务。这种商业模式结合了硬件销售和持续的软件服务,为AR眼镜在工业应用领域创造了可持续的盈利机会。
针对AR眼镜的重量和技术挑战,业界正采取多项措施来改进产品性能和用户体验,努力平衡智能眼镜成本、重量、性能的“不可能三角”。
公开资料显示,AR眼镜产业链的核心环节包括光学与显示单元、计算单元、存储、电池、传感器、组装等。其中,显示器件、光学器件构成了硬件端技术难度最大,成本占比最高的组成部分。光学方案则包括棱镜方案、Birdbath方案、自由曲面方案、光波导方案。
前任舜宇光学(浙江)研究院有限公司市场项目经理在六度智囊所促成的一次访谈中谈到,以Rokid、Xreal和雷鸟为代表的主流玩家当前倾向于使用Birdbath方案。这主要是因为,波导技术的量产工艺不成熟、价格较高以及显示效果不尽人意,在消费者市场的推广上遇到了限制。预计在未来三年内,波导技术的渗透率不会有显著的提升。
不过,结合主流机构的观点看,未来,光波导技术的演进或有望继续引领行业未来的发展方向。
在六度智囊所促成的访谈中,不少专家也分享了对光波导技术发展路线的观察:
前任深圳泰思德光电副总经理表示,光波导技术因其轻薄和高透光率的优势而备受关注,有望实现厚度仅为3-4毫米的单目近视眼镜,在增强现实和虚拟现实领域的发展前景广阔。然而,市场上各种光波导方案在技术难题和成本方面存在差异,未来哪种光学显示技术会占据主导地位仍然不明朗。
图片来源:华西证券研报
据华西证券研报,光波导可分为几何光波导和衍射光波导,其中几何光波导以阵列光波导为主导,衍射光波导又分为表面浮雕光栅光波导(SRG)和体全息光波导(VHG)。
在前任深圳创维新世界科技有限公司高级产品经理看来,目前AR眼镜主要采用的衍射光波导技术只能显示单色信息。反射式列光波导或为最终的解决方案,但制造工艺仍需进一步突破。
“Lumus公司正在研发一种反射式阵列光波导,预计将在2024年12月推出样品。到2025年,工艺良率有望得到提升,单片量将控制在5-6克,并且能够支持720p的三合光显示。到2027年,反射式阵列光波导的单片重量可能会降至3克,整机重量约为40克。更令人期待的是,到2028年,我们有望看到重量仅为30克的AR+AI眼镜,具备空间定位和手势识别等功能,总重量不超过50克。
针对国内外企业在AR眼镜技术研发领域的进展,前任深圳创维新世界科技有限公司高级产品经理进一步分析称,现阶段,英特尔、三星和索尼等国际知名公司已经放弃了衍射光导技术,转而采用阵列光波导技术。
与此形成对比的是,国内研究阵列光波导技术的企业非常少,以舜宇为代表的传统光学公司进入AR眼镜领域的概率不到50%,他们专注于衍射光波导技术,这种做法也被认为相对保守。
综合专家意见,可以得出以下结论:
AR眼镜行业在2023年下半年至2024年上半年迎来了快速发展,但预计直到2026年,消费级AR才会迎来重大的发展转折点。在此之前,多数公司也不会将重点放在消费者市场上,而是选择专注于企业应用。
业界仍在采取措施改进产品性能和用户体验。光波导技术因其轻薄和高透光率的优势而备受关注,但其制造工艺仍需进一步突破。未来哪种光学显示技术会占据主导地位仍然不明朗。
文章来自于微信公众号“36氪品牌”
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
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【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
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【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
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项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI