近年來，AI眼鏡市場迎來了爆發式增長，吸引了眾多互聯網巨頭、手機廠商以及XR創業公司的積極參與。然而，在這片繁榮景象背后，關于AI眼鏡的發展路徑與場景定位，依然困擾著所有市場參與者。AI眼鏡，究竟是要復制一個“臉上的手機”，還是要開創一種全新的AI交互模式？

為了解答這一問題，我們深入剖析了AI眼鏡的功能矩陣，試圖從中找到市場的真實格局與趨勢。我們將AI眼鏡的功能分為“基礎功能”與“進階功能”兩大類?；A功能主要依賴硬件原生能力，技術成熟度高，已成為市場標配；而進階功能則需要深度整合AI大模型、云服務或復雜算法，更能體現產品的差異化與核心競爭力。

在基礎功能方面，“AI對話”以100%的場景滲透率遙遙領先，成為AI眼鏡區別于傳統藍牙眼鏡的關鍵。用戶通過語音與設備交互，不僅支持普通的AI問答，還能執行系統級指令，如播放音樂、拍照等。為提升拾音效果，3-5個麥克風成為眾多AI眼鏡的標配，音頻算法同樣至關重要。

“藍牙音頻”則以96%的場景滲透率緊隨其后，讓用戶在接收AI內容、聽音樂或通話的同時，仍能感知周圍環境，這是眼鏡形態相較于耳機的核心優勢。而在我們調研的24款產品中，主打AR提示的EVEN G1雖無藍牙音頻，但在顯示上彌補了人機交互的不足。

“同聲傳譯”功能則以83%的場景滲透率位列第三，既能依靠傳統翻譯API實現，也能利用AI大模型精準輸出，成為出國旅行、商務交流等場景下的剛需能力。對于廠商而言，這一功能能夠基于現有硬件配置進行高效場景延伸，構成極具吸引力的產品賣點。

AI對話、開放式音頻與同聲傳譯，以其高滲透率，共同構成了AI眼鏡市場的“最大公約數”。在此基礎上，我們看到了第一個重要的分化方向——視覺能力的引入與深化。

“攝影攝像”功能在AI眼鏡中的搭載比例為58%，自Ray-Ban meta引發市場關注以來，攝像頭逐漸成為AI眼鏡的標配，解放雙手，“第一視角”拍攝與記錄的概念深入人心。然而，攝像頭的加入也推高了BOM成本，形成了千元級別的價格分水嶺。

“AI識圖”功能同樣搭載于58%的AI眼鏡中，當眼鏡搭載攝像頭后，基于多模態AI大模型的圖片識別功能便成為自然延伸，如AI圖片翻譯、物體識別等。

“通知提醒”功能搭載比例為54%，本質上是基于手機配件的產品邏輯，實現跨終端信息同步。在開車、運動等場景下，該功能能保證信息實時接收的同時，減少注意力分散，提升安全性。部分手機廠商的產品還支持快捷回復。

超過60%的場景重合度，共同勾勒出AI眼鏡當前的基礎形態——一個以“語音交互”為核心，以“視聽感知”為主要入口的智能設備。然而，真正的差異化與價值創造，在于進階功能的場景博弈。

在進階功能方面，“AI會議紀要”搭載比例為50%，主要依托麥克風進行語音記錄，其后端處理包括聲紋識別、語音轉文字等。AI眼鏡的核心優勢在于解放雙手下的無感記錄與便捷操作，在商務會談等高信息密度場景下尤為突出。

“AR導航”搭載比例為38%，將虛擬路線指引與真實環境融合，讓用戶無需頻繁低頭查看手機，提升導航體驗。在騎行、跑步等高速場景下，擁有更好的應用效果。

“AR提詞器”同樣搭載于38%的AI眼鏡中，將預設文本以半透明形式懸浮于用戶眼前，實現“看著觀眾讀稿”的效果，是一種輕量但高效的生產力工具。

在滲透率不足20%的“未來場景”中，直播與支付功能尤為引人注目。直播功能高度綁定于內容創作者經濟，但受限于平臺API接口、硬件續航與算力等因素，目前滲透率極低。支付功能則是所有場景中最稀缺、最大膽的探索，雖然尚未有AI眼鏡真正實現支付功能，但已有廠商在積極探索聲紋支付等方案。

在深度體驗多款產品后，我們發現AI眼鏡的功能并非越多越好，場景的精準契合遠比功能的盲目堆砌更能打動用戶。AI眼鏡，本身就沒有統一的產品形態與場景標準。受限于供應鏈技術、市場規模等因素，AI眼鏡雖在某些應用場景上呈現趨同性，但整體來看，依然是“百花齊放”。AI大模型的注入，為這一賽道帶來了前所未有的想象空間，但一個僅重50g的硬件，終究無法承載用戶對手機、PC的同等性能預期。這并非AI眼鏡的缺陷，而是其生來就應遵循的克制。

相較于傳統耳機、手表等“手機配件”，AI眼鏡已展現出截然不同的交互范式和信息維度。它不僅是傳統視力工具的功能增值，更是大模型時代下，一個極具代表性的硬件新物種。