文/VR陀螺 Wiz

“中科创达真的很会找赛道。”这是高通副总裁颜辰巍对这位合作伙伴多年来发展历程的归纳评价。

从公司创立至今，中科创达似乎能够一直踩对时代的风口，业务布局从 IoT、VR/AR以及AI眼镜、智能汽车再到现在的智能终端，可以说没有落下任何一个科技热点。

而在 4 月 21 日中科创达南京智能汽车产业园举行的 ThunderWorld 2025 端侧智能技术大会上，中科创达选择再次押注前沿赛道，选择发力已有燎原之势的端侧智能。

究竟是什么原因，让中科创达能在技术、产业发展的洪流中一直稳定选择正确方向？为了解决这一困惑，陀螺君专门对话了中科创达 XR 产品负责人王真，试图从中科创达的 AI 眼镜发展史中，窥见中科创达产品战略的核心。

图源：中科创达

 追赶 Meta，中科创达想做性价比版本的 Ray-Ban 智能眼镜 

“Meta Ray-Ban 智能眼镜绝对是目前行业 TOP1 的存在，直接带火了 AI 眼镜这一终端设备品类。”

从软硬件配置上看，Ray-Ban 智能眼镜几乎已经是行业产品配置的天花板：整机仅重 48 克，接近普通太阳镜重量，且搭载了高通骁龙 AR1 Gen1 芯片，并集成了 Meta Llama 3 模型，能够实现复杂场景交互以及多种 AI 功能，并与 Meta 旗下软件实现深度生态协同。

因此，Ray-Ban 智能眼镜上市首年销量突破 200 万副，不仅在 2024 年实现全球市占率超 60%，还推动了 2024 年全球智能眼镜出货量同比增长 210%，更是直接吸引小米、三星等巨头加速入场，让整个 AI 眼镜市场突然就变得热闹了起来。

尽管如此，中科创达依旧在其中看到了机会点——智能眼镜其实还可以做得更好。

目前，摆在 AI 眼镜面前的有两大难题。首先是续航问题。作为一款消费级智能终端产品，能否在日常使用中有良好的续航表现，做到一天一充甚至是两天一充，将直接决定用户的使用体验。

眼镜 AI 功能的实现离不开本地 AI 计算单元的大量计算，这也意味着，芯片计算能力越强，AI 眼镜的掉电速度就会越快，连续使用实时翻译等 AI 功能时，智能眼镜续航甚至可能骤降至 30 分钟。

其次是价格问题。高端智能眼镜产品目前零售价格都在2000元人民币以上，结合前面提到的续航等问题，这会限制AI眼镜的普及，让它现阶段还只是小众人的玩具，没法完全取代智能手表、耳机等产品。

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针对目前 AI 眼镜的难题，中科创达的 AI 眼镜解决方案想做的，恰恰是在尽可能接近行业标杆智能眼镜功能表现的情况下，实现更长的续航和更实惠的价格。

中科创达从去年 5 月份开始布局 AI 眼镜，并在不久前的 CES 2025 上推出了轻量化 AI 眼镜 Smart Glasses。在此次端侧智能技术大会上，中科创达还宣布推出覆盖全场景的 AI 眼镜一站式解决方案“TurboX”，其中包含两款产品设计：

一款是 Smart Glasses 采用的基于高通 AR1 Gen1 芯片的 AR1 眼镜参考设计，该方案我们此前已在 CES2025 上见过；另一款则是基于高通 5100 芯片+蓝牙MCU的 5100 眼镜参考设计，预计今年 7 月份发布。

图源：中科创达

在轻薄化设计方面，AR1 眼镜参考设计重量小于 50g，5100 眼镜参考设计重量更是将小于 40g，较行业标杆智能眼镜的 48g 重量更轻，接近普通眼镜 10-30g 区间。据介绍，当前 40g 左右的重量已经是 AI 眼镜的极限，想要继续推进 AI 眼镜的轻薄化趋势，或许还需要行业在硬件结构、材料方面做出更多创新。

在芯片架构方面，前者的高通 AR1 Gen1 芯片采用 4nm/6nm 先进制程工艺，集成多核 CPU、GPU、Hexagon NPU 等模块，支持复杂 AI 任务及手机级影像功能，在 Ray-Ban、雷鸟 V3 等产品中广泛应用，是当前 AI 智能眼镜领域的高端主流方案。

与此同时，为了平衡 AI 眼镜的性能与功耗，越来越多厂商开始采用双芯片架构，通过分工降低眼镜功耗。

中科创达的高通 5100 芯片+蓝牙MCU便是其中的主流之一。

此前，有消息传出小米 AI 智能眼镜以及阿里首款 AI 智能眼镜都将采用高通+蓝牙MCU双芯片双系统架构，以降低智能眼镜功耗，提升续航能力。

双芯片系统有助于通过功能分工优化系统效率，高通 AR1 作为主算力单元（15 TOPS 算力）主要负责视觉搜索、实时翻译等高性能计算，而蓝牙MCU芯片支持 4 TOPS NPU 算力，可独立运行轻量级算法，用于蓝牙播放等低功耗任务。同时，蓝牙MCU还支持 32 通道麦克风阵列，结合 RNNoise 算法可实现 95% 降噪，在 90dB 工业噪音中识别准确率 > 97%。

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据介绍，相较于与纯 MCU 架构，双芯片架构在芯片成本下降三分之二的同时能显著降低 AI 眼镜使用过程中的功耗，实现蓝牙高频场景功耗降低 30%、待机功耗直降 75%，在成本控制上可以优化 20%以上。

以听歌场景为例，在不间断播放音乐的情况下，中科创达 5100 眼镜参考设计的续航时间相较于行业标杆的智能眼镜要延长近一个小时，并且在我们实际使用情况中，很难达到这种重度使用情况，因此中科创达 5100 眼镜参考设计的实际续航表现还要更强。

此外，在保证用户使用体验的前提下，中科创达还选择对 AI 眼镜操作系统进行精简优化，去除冗余功能及模块，聚焦核心场景，以适配 AI 眼镜硬件需求并提升整体效率。

据介绍，TurboX 可帮助企业定义全功能的 AI 眼镜，方案不仅集成了摄像头、麦克风、扬声器、WiFi、蓝牙耳机等模块，还增加了单绿显示、双目眼动追踪等功能，具有高度的组合灵活性。目前，中科创达已经构建起了 TurboX 一站式交付全流程，在软硬件、系统生态、图像、降噪、语音等算法以及 AI/直播/视频服务方向，可根据客户需求及场景定制不同的交互方式，并实现灵活成本下的快速量产。

中科创达面向传统消费电子厂商、互联网厂商、渠道商以及行业客户开放眼镜整机设计、核心器件选型调优、定制眼镜 OS 以及手机端 SDK/APP 服务，在保障产品体验的同时还能降低研发成本、缩短眼镜产品上市周期。在竞争激烈的 AI 眼镜市场，时间就是竞争力，当市场对某种功能或类型的 AI 眼镜需求增加时，谁能快速推出产品，就有更大可能抢占市场先机。

“对于系统投入不大的企业来说，TurboX 作为一款对齐行业标杆智能眼镜的解决方案，可以为潜在客户提供更具性价比的系统级 AI 眼镜参考设计，方便其在系统表现、AI 能力、拍照水平等方向上快速达到接近行业标杆智能眼镜的水平。”

此外，定制化服务也有助于厂商在市场中打造出具有差异化竞争优势的产品。目前，中科创达已与多家智能眼镜厂商合作，通过为客户提供定制化的功能、外观设计等，使产品更好地满足骑行、拍照等场景的需求，从而帮助厂商将产品推向更广泛的市场，在市场中脱颖而出。

 为什么说在智能硬件风口，AI 眼镜最有可能成为“杀手级”产品 

当然，在人工智能概念火爆的当下，AI 眼镜并不是目前行业唯一的顶流。技术的飞速发展正在推动智能硬件从理论快速迈向规模化应用，并催生出覆盖生活全场景的硬件创新浪潮。

仅在 2024 年，京东平台就涌现出包括 AI 电脑、手机、键鼠、学习机等 12 大核心品类，成交额同比激增 150%，而根据 IDC 预测，到 2028 年，AI 手机渗透率将突破 54%，AI PC 则将在 2027 年占据 85%市场份额，智能硬件已经开始全面迈入“AI 原生”时代。

而这也引发了谁将成为智能硬件“一哥”的争论。

AI 手机依托智能手机的成熟生态，2025 年中国市场出货量预计达 1.18 亿台，渗透率超 40%，已成为消费级 AI 终端的核心品类。行业数据显示，2025 年全球 AI 眼镜市场销量将达到 350 万副，同比增长 230%，但与智能手机相比，AI 眼镜的普及率、使用频率及功能集成度不具备优势。

王真也认为，对于 AI 眼镜能否取代手机的争论，如果仅靠端侧算力，AI 眼镜还很难与手机抗衡。

但如果采用端云协同策略的话，通过将基础 AI 功能（如语音唤醒、简单指令识别）部署在端侧（眼镜本地），而复杂的大模型推理任务（如实时翻译、视觉问答）转移至云端处理，可以有效平衡算力需求与功耗限制，让 AI 眼镜也能达到接近手机、PC 的 AI 体验效果。

图源：中科创达

目前来看，端云协同是解决 AI 眼镜的续航-算力-成本核心挑战的重点之一，也是各家眼镜厂商在改善用户体验上的最终落点。

“现在并不是造不出纯端侧 AI 的智能眼镜，只不过该方案在眼镜续航、成本以及形态上都要做出更大的让步，这种以牺牲用户体验为前提的 AI 体验升级并非是眼镜厂商以及用户需要的。”王真谈到，智能硬件由模型、生态、算力、芯片等共同催生，技术的发展总是以解决需求为前提，当纯端侧 AI 眼镜成为用户需求之后，未来势必会出现仅靠端侧模型就能完成绝大多数场景任务的 AI 眼镜，当然从目前的芯片、电池等技术发展水平来看，这一愿景的时间可能还要需要十年时间以上。

也因此，受制于模型、生态、算力、芯片技术的制约，我们可以认为端侧智能还处在发展初期，当前 AI 眼镜行业因显示、交互等技术和成本制约，导致出现了大量以音频、拍照为核心功能的眼镜，这些产品虽然在功能上相较其他智能硬件终端并未做出更多新意，却能并凭借贴近日常使用习惯、价格亲民等优势因素，反而成为了眼镜市场中的热门产品，根据XR行业数据，在 2024 年全球 152 万台 AI 眼镜全球销量中，拍照 AI 眼镜就占了 94%以上。

中科创达的 AI 眼镜产品策略高度结合市场需求，在今年 7 月份即将推出的“TurboX 5100 AI 眼镜一站式解决方案”的首款产品，也将以拍照、音频功能为卖点，相较于行业标杆的AI眼镜，该方案深度优化了 Android+RTOS 双系统架构，Android 处理第三方应用，RTOS 保障语音唤醒（延迟 < 100ms）、眼动追踪（120Hz 采样）等实时任务，可实现开机速度提升 75%，支持 0 延时拍照，拍照速度提升 50%，更可以独立运行 AI、音乐应用，即可实现大部分功能，再加上 EIS、HDR、Low-Light Denoiser 等端侧 AI 图像增强算法，成像效果已经可以媲美行业标杆的AI眼镜。

王真透露，目前市面上已经出现的 AI 眼镜可分为三大类，分别为纯音频眼镜、拍照眼镜以及带显示模块的 AI+AR 眼镜。中科创达最早就在做 AI+AR 眼镜，而之所以选择在这个节点推出一款拍照眼镜，原因也在于当下还处在 AI 眼镜发展的前期，相关技术有待成熟，而拍照眼镜已经可以满足大多数人对于 AI 眼镜的需求，因此拍照眼镜在当前是一个比较具有潜力的市场。

当然，由于 AI 与 AR 眼镜的融合已经成为一个趋势，中科创达目前也在研究 AI 眼镜视觉追踪功能的可能性。

“单一功能的 AI 眼镜对于中科创达的产品策略来说过于狭窄，我们更倾向于将所有眼镜形态的智能硬件都归类到 AI 眼镜中去。”

中科创达将把 TurboX 解决方案打造成一套完整的产品矩阵，首款产品紧跟目前的 AI 拍照眼镜市场需求，后续还将以市场及客户需求为导向，推出更多包括 AI+AR 在内的可量产主流 AI 眼镜方案，在硬件、外观、功能上提供定制化服务，并基于通用大模型及用户数据，为定制方案同步进行模型的场景差异化封装适配。

为此，中科创达日前还宣布成立 AI 视觉研发中心，除了服务于智能汽车外，还将推动视觉技术在端侧智能设备、IoT、工业制造等领域的应用。这就又回到了前面提到的，中科创达多年来业务布局从 IoT、VR/AR 及AI眼镜、智能汽车再到现在的智能终端，公司发展的每一步几乎都踩在了时代的风口，现在，中科创达选择加大对 AI 眼镜的押注，必然也是认定 AI 眼镜将成为支撑起智能终端生态的下一个核心。

不过，已经在算力上落后于手机的 AI 眼镜，真的能成为“杀手级”的智能产品吗？

作为 XR 领域多年从业经验者，王真的答案是：AI 眼镜是 AI 终端赛道的重要载体，但出现特别爆款的时机可能没那么快到来。

为了更好进行对比，王真举了目前同样大火的 AI 玩具的例子。

目前，市面上的 AI 玩具多依赖云端大模型调用，硬件以语音交互模块为主，技术复杂度相对较低，部分玩具通过接入豆包等现有大模型即可实现 AI 功能，模组成本低廉。反观 AI 眼镜，需集成光学显示、传感器、算力芯片等复杂硬件，成本占比高，主流产品售价多在千元级别元以上，限制了其普及速度。也因此，两者相较之下，AI 玩具更易出爆款。

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这并非踩一捧一，王真表示，除了上述的原因之外，“AI 眼镜难做”更多还体现在系统优化上，其开发需跨越硬件集成、算法定制、供应链成熟度及用户体验优化等多重障碍，眼镜厂商需要投入大量的时间成本，像 Meta 也是投入了两年时间打磨眼镜系统。

AI 眼镜注定是一个长期项目，AI 技术发展日新月异，往往在几个月的时间内，行业格局、领先技术就会来一次洗牌，厂商需要持续跟进最新技术，并以此完善眼镜系统，才能让用户因为 AI 功能为 AI 眼镜买单，而不只是将其视作玩具。

这也意味着，AI 眼镜的发展方向与 AI 技术的趋势高度绑定，目前 AI 技术可以预见的应用领域其实就是 AI 眼镜的潜在应用领域。作为 AI 的现实世界接口，AI 眼镜相比于智能手表、手机更贴近我们的五官，可以以第一视角完成 AI 与现实世界的交互，已经成为在日常生活的一天中陪伴人类最长时间的 AI 硬件终端。

王真认为，目前从产品功能定位上来看，AI 眼镜已经可以在一些场景下代替运动相机，特别是在骑行场景，AI 拍照眼镜操作更方便，能实现的 AI 功能也更多，更重要的是，AI 眼镜改变了以往人机交互的形式，提升了“人找服务”的效率，目前，大部分 AI 眼镜都已接入 AI 助手，正在从“功能型硬件”向“场景化智能终端”转型，具备了成为“下一代通用计算平台”的潜力。

“目前智能眼镜的许多 AI 功能实现还离不开手机，而 TurboX 解决方案已经可以让 AI 眼镜在不依赖手机的情况下独立运行、使用 AI 功能。当 AI 眼镜系统打磨得越来越极致，使其在多个场景下完全取代手机功能，才可以完全释放 AI 眼镜成为杀手级产品的潜力。”

 结语 

回到最初的问题，为什么中科创达多年来能一直踩对时代的风口？这一点其实从 AI 眼镜的产品战略上就可以看出，中科创达的产业布局本质上是一场对智能终端终局的预判，从 IoT 到智能汽车再到 AI 眼镜，其战略始终围绕“用户需求”展开。

尽管行业仍面临技术研发、生态协同等挑战，但中科创达已通过 TurboX 解决方案证明，AI 眼镜的普及不是技术能力的单选题，而是成本、体验与需求融合的综合题。当模型、生态、算力、芯片足以完成深度耦合，让用户愿意为 AI 功能买单之时，贴近五官的 AI 眼镜才能真正成为“现实世界的智能接口”。

南京智能产业园开园后，中科创达除了宣布成立 AI 视觉研发中心，还将与高通合作成立机器人开放实验室，持续发力终端智能产品，完成对“端侧智能领域专业方案商”的守擂。

而对于 AI 眼镜产品线，中科创达也认为这是最好的入局时机。王真谈到，目前国内 AI 眼镜生态相比国外更具活力，不说专业的 AI 眼镜初创企业，就是跨行竞争的公司也并不少见，反观国外，目前 AI 眼镜还只是在几个大厂中立项，也只有 Meta 推出了现象级的消费端破圈产品。

也因此，王真对于 TurboX 的市场表现预期设想也十分朴实：在不断接近顶尖 AI 眼镜性能表现的情况下，做出更具性价比的 AI 眼镜方案，为更多受制于技术的潜在入局者提供更多选择。

“与其等待爆款的到来，不如自己去创造更多爆款的可能性。”这或许也是中科创达为 AI 眼镜普及的燎原之势贡献的一点星星之火。