AI眼镜行业现状与挑战 - 行业普遍认为AI眼镜正处于"iPhone时刻"，但关键挑战才刚开始显现 [1][2] - 主要技术瓶颈包括：每天需充电2-3次的续航问题、常在线能力不足、国内厂商易被Meta带偏技术路线 [3][7] - 行业平均电池容量仅300毫安，单SOC模式下续航问题更突出 [10] - 用户期望的即时响应、持续感知与续航存在根本性矛盾 [10] 技术解决方案 - 小米Vela推出异构双芯融合系统，分为内核层、服务框架层和应用层 [10] - 任务卸载技术覆盖显示/音频/连接模块，显示功耗节省90%，音频节省75%，蓝牙节省60% [12] - 快应用框架启动时间400毫秒，单应用内存占用仅450KB，覆盖设备超15亿台 [12] - 百度智能云构建云脑框架，端侧SDK仅300KB，音频延迟1.3秒，视觉处理2秒内 [23][24] 市场格局与产品定位 - 市场参与者分为三类：音频耳机厂商、整备型企业和营销渠道企业 [20] - 语音摄像及轻交互路线是未来2-3年主流方案，目标替代手机20-30%场景 [18] - Ray-Ban Meta系列销量已达400多万副，年底目标1000万副 [15] - 国内AI眼镜用户接受度比去年提升3-5倍，影目GO2销量同比翻5倍 [56][57] 创业公司差异化路径 - 李未可转向音频眼镜市场，构建ZeroAgent智能体系统实现多模型路由 [30][32] - 影目科技推出全球首款1080p一体式智能眼镜INMO AIR3 [40] - 虚拟名片系统实现AI社交，AI导览打造"实体元宇宙"场景 [41][43] - 创业公司需在硬件设计领先3-5个月，深度理解大模型软硬结合 [68] 价格与市场预测 - 专家预测AI眼镜3年内可实现全民标配 [60] - 大众市场定价需在2000元以内，音频眼镜走量可能比摄像头产品多一个数量级 [107][110] - 眼镜市场将呈现高度差异化，不会出现手机行业的同质化竞争 [71][73] - 中国眼镜年替代量达2.8亿副，存在巨大存量市场机会 [106] 内容生态与开发者机遇 - 2024年是内容开发者最佳入局节点，影目拨5000万孵化AI+AR原生内容 [119][120] - 未来应用形态将转向分布式网络服务，而非具体APP [19] - 百度智能云将搜索/地图等服务打包为MCP协议开放能力 [127] - 服务变现路径更短，海外已出现高收入小型工具案例 [130]

AI Agent技术演进 - AI服务架构正从"模型即服务"向"Agent即服务"跃迁 2025年被视为AI Agent"元年" [1] - AI Agent基于目标驱动 具备环境感知 自主决策 任务执行和学习能力 以大语言模型为核心大脑 [2] - 主流分类包括基于规则 传统机器学习和LLM-based三种技术路径 [3][4] AI Agent功能分类 - 按功能分为信息获取 任务自动化 个人助理 决策支持 创作生成和娱乐交互六大类 [6][7] - 应用场景覆盖客户服务 金融 教育 医疗 零售 内容创作 软件开发和智能制造八大领域 [8][9] AI Agent产业链 - 底层基础设施包括算力 数据和网络存储三大要素 [11] - 核心层由大语言模型和规划 记忆等算法构成 [12] - 中间层提供组件化和平台化服务 终端层分为通用型 垂直行业和嵌入式三类产品 [13][14] 行业发展历程 - 萌芽于20世纪50年代的理论探索 80年代进入符号主义与连接主义发展期 [16][17] - 2000年代机器学习与互联网推动应用落地 2020年后大语言模型驱动爆发式增长 [18][19][20] 中国出海企业案例 - HeyGen专注AI视频生成 海外ARR达3500万美元 估值5亿美元 [22][23][24] - 来也科技提供RPA+AI解决方案 累计融资超1.6亿美元 [26][27][29] - 波形智能开发长文本生成工具 布局多语言市场 [30][31][32] 行业痛点与解决方案 - 面临算力成本高 供给不足和能耗大三大挑战 [33] - 通过算法优化 专用芯片 边缘计算和绿色算力等路径应对 [34]