2024年AI智能眼镜白皮书

iellsennXRiellsennXR 维深信息技术有限公司 AI智能眼镜 白皮书 全球领先的XR产业研究机构AlsmartglassesReport 深圳市维深信息技术有限公司 AllRightsReserved 关注公众号扫码加入交流群 中国.深圳 MellsennXRMellsennXR 编制单位：前言 深圳市维深信息技术有限公司人工智能是一类广泛的技术，自1956年发展至今，人工智能技术早已深入到各行各 编写成员单位：业，衍生出许多基于人工智能算法的应用。随若人工智能技术的发展，生成式人工智能则逐渐成为人工智能技术中的焦点。 深圳市增强现实技术应用协会生成式人工智能的部署，离不开相关硬件的支持，大型语言模型的竞争，推动若人工智 深圳市眼镜行业协会能硬件载体的送代，各路商品不断推出，有从传统消费电子上发展生成的硬件载体，如AI手 机、AI电脑等；有从传统消费品上发展生成的硬件载体，如AI智能镜子、AI智能枕头等； 编写负责人：还有基于人工智能应用发展生成的专用硬件载体，如AI智能眼镜。 何万城钟建辉蔡斌AI智能眼镜作为基于传统眼镜上发展的送代品，具有传统眼镜所具备的视力辅助效果，同时嵌入了耳机、摄像头、WiFi蓝牙模块等相关硬件，同时具备音频、拍摄、无线通讯等功 编写小组成员：能，再基于嵌入的生成式人工智能模型应用，依靠眼镜长时间侗戴的属性，能够极大地发挥 李浩斌王颖生成式人工智能模型的优势。 AI智能眼镜融合了多种硬件的优点，作为传统眼镜上发展出的智能穿戴产品，具备信息 获取和交互的便捷性，相比于手机、电脑等传统电子终端，AI智能眼镜能够解放用户双手，提供更具沉浸式的交互体验，是未来发展下A部署的最佳载体。 眼晴作为人类日常生活交互的主要感官之一，其衍生的眼镜是极具重要性的物品。无论是近视眼镜还是太阳镜，在全球的范围内都有成熟的产业链以及庞大的市场规模，根据维深信息调研数据显示，2023年全球传统眼镜销量超15亿。而作为在传统眼镜上发展而成的AI智能眼镜，同样具有庞大的市场规模。 维深wellsennXR专题报告：Al智能眼镜白皮书维深wellsennXR专题报告：Al智能眼镜白皮书 目录 一、AI奇点临近三、AI智能眼镜趋势与展望 (一)AI推动人类进入第四次工业革命01（一）传统智能眼镜行业基数庞大、市场广阔25 (二）从简单工作到深度学习，AI能力越来越强021、全球人口及视力受损人群规模庞大25 1、人工智能发展历程022、全球近视眼镜销量及规模26 03 2、从判别式人工智能到生成式人工智能3、全球太阳眼镜销量及规模26 3、大模型帽起，从单一模态到多模态4、全球眼镜市场销量及规模27 (三)AI产业快速发展045、中国人口及近视人群规模28 1、ChatGPT发展开启大模型竞争开端046、中国近视眼镜销量及规模29 2、海外大模型引领AI产业进化057、中国太阳眼镜销量及规模29 4.大模型竞争意演愈烈 06 9、传统眼镜产业链结构成熟完善 31 5、大模型竞争带来价格竞争，促进商业化落地 07 10、AI智能眼镜产业链结构成热完善 32 （四）从简单工作到深度学习，AI能力越来越强 07 （二)AI眼镜发展趋势 32 1、AI赋能一切 07 1、在基础眼镜上做加法 32 2、A函需寻找硬件载体落地 60 (1)基础眼镜 （1）AI赋能传统消费电子 09 (2)音频· 34 (2)A赋能新型消费电子 10 (3）图像 34 3、AI智能眼镜，AI最好的载体 11 (4)交互 35 (1)与眼晴视觉结合 11 (5)传感器 36 (2)与耳朵听觉结合 12 (6)显示 36 (3)与嘴巴语言结合 12 2、AR+AI眼镜是下一代通用计算终端 37 (4)赋能视觉、听觉、语言、大脑 13 3、AI+AR智能眼镜场景落地展望 38 4、AI智能眼镜的销量规模和预测 39 二、AI智能眼镜未来已来 3、中国大模型快速跟上058、全球传统眼镜规模庞大，为AI智能眼镜提供了广阔的土壤30 （一）AI智能眼镜的关键技术特征 13 1、基础服务 13 2、独立生态 14 3.融合感知 14 4.多模态交互 14 5、超级智能体 15 6、端云协同 16 7、隐私安全 17 （二）AI智能眼镜发展进度与分类 17 1、AI智能眼镜发展分类 17 2、AI智能眼镜功能对比 18 （三）带摄像头AI智能眼镜方案 19 1、MCU级别SOC 19 2、系统级别SOC 20 3、带摄像头智能眼镜方案 21 (1)系统级SOC方案 21 (2）MCU级SOC方案+ISP 22 图支1：A推动人类进入第四次工业平命 图表28：SOC+MCU方案 图表2：人工智能发展历程图表29：AI智能眼镜方系能力对比 国表3：从判到元人工智丽利生就式人工智国表30：带摄仪头智能限镜基本功能和构造 国表4：从羊一模态大模型到多模态大模型国表31：全球人口及视力受指人群规模 团表5:ChatGPI发展开启大核型竞争开部围表32：全球近视限领销量及规模 国表6:海外大模型引领AI产业进化图表33：全球太阳限镜销量及规模膜 国安了：中国大模重快速跟！ 国表B：大快军意学息演您烈 图表10:AI赋能一切 图表11:AI赋能传统清费电子 区表34：全球限段市场销量及规积 图表35：中国人口及近视人群规！ 医表38：全球近视眼德+太阳德销鱼图表39：全球近视眼德+太阳德销量 图表13:AI最好的款体AI智能眼镜西表40：传超取键产业销 用表14二A|智能明镜与股视觉结合图表41：A智能眼镜产业链 图表15：AI智眼镜与耳朵听觉结合 智能眼镜联能视觉、听觉、大陷 还础眼镜发展方向 图表17：AI智带眼镜关键技术特征图表44：音频功能发展方向 国表18:AI智谐限交互方式国表45：图保功能发展方向 图表19:AI智选限镜构江超频智能体 国表20：AI邮署端云协同区表47：代传器发展方店 压表48：显示功蓬发展方息 图表22:AI智盗限顿功能时比 国表49:AR智能限镜集成多种更件属性 国23:MCU统别S0C国表50:AI+AR智请限领销量规和预测 图表24:系统级别50C图表51：传统限镜销量与智能限镜钥量 (3)SOC+MCU方案22图表25：带摄像头智能取德方案 图表27:MCU级SOC方案 4、AI智能眼镜方案能力对比23因表26:系统级50C方案 （四）带摄像头AI智能眼镜基本功能和结构24 维深wellsennXR专题报告：Al智能眼镜白皮书维深wellsennXR专题报告：Al智能眼镜白皮书 MellsennXRellsennXR 、AI奇点临近（二）从简单工作到深度学习，AI能力越来越强 （一）AI推动人类进入第四次工业革命 1、人工智能发展历程 人工智能发展经历了多个阶段，有浪潮，有低谷，人工智能发展至今，用于构建实现的 第四次工业革命硬件、用于应对任务的能力都发生了翻天覆地的变化，较成熟的商业模式也已经推动落地。智能化 第三次工业革命●人工智能，新能款，物款A发展历程 网、生物技术、XR等为 信息化 第二次工业革命 、在原子能、电子计算机*人工智能力主要起站力， 德电子技术，航天技术，款损现为量更生产要素 自驾语言处理桦超网路游戏人工智族人形机器人作基理力 L61-99615omuo联携Urimot,wABOT-1 电气化分子生险学和造传工程等 *A逐步解效人类的购力和 人工智专用机器处理地单经务 领域取得量大突派体力适陷，进一步提高生 第一次工业革命*电力成为主要能源*以计算机、互联网为基璃，1774-1980符号人工暂能PARRY天机器人CNN案构持经认知机EKC9.8双硅镇主动式系人外骨糖 *生产力透超英汽机 机械化●信息传验效率报高，电报 无线电通讯等 电子计算机管代部分陷力 勇劳动，互联网大幅提高信 1980-1987卸识革伞、专惠系院 WABOT-2专用计算机 ?机器替代人力惠传维效率DeepThought ●工业生产台代个体手工生产 处理特定任务 18世纪19-20世纪20世纪后期 1967-1995 21世纪数学工具，智胎代理 鲁积神经网络 本田E系列取尼机器谨用计算/工作站 图1：wellsennXR整理 第一次工业革命机械化，机器替代人力，机器生产方式代替手工生产方式，生产力大幅 1993-2010worsn-gromie言模型富士酒HOAP-1处理复杂任务 2010-生波式人工暂能AiphgGoSophia人形机器人等费/新型清费电子处理通用性任务 度提升，劳动方式以体力劳动为主，机器是主要生产力。图2：wellsennXR整理 第二次工业革命电气化，电力成为主要能源，生产力远超蒸汽时代，工业更心由轻工业1956-1980年，受限于理论基础以及硬件基础的发展，人工智能应用只能处理简单的应 转为重工业，电力大幅度提升生产效率，同时促进新的信息传输方式出现，如电报、无线电用，如对军队地图上的符号进行分类，识别Fortran编码表上的手写字符，基于预设的回复 通讯等，信息传输效率显著提高。或其他用户的输入实现的语音聊天等。这阶段的人工智能由人主导，机器只是执行指令完成 第三次工业革命信息化，原子能，电子计算机、微电子技术、航天技术、分子生物学和任务。 遗产工程等科技发展，信息传输效率大幅度提高，信息成为重要资源，以信息技术为主导的1980-1993年，得益于计算机技术的发展，理论基础的推成出新，处理相对复杂任务所 工业体系出现。劳动生产率进一步提高，社会生产力进一步发展，大量脑力劳动出现。社会需的算力、存储、方法都得到了保障，人工智能应用可处理特定的任务。用知识库中得出的 结构和生活方式也发生极大改变。逻辑规则来回答问题或解决有关特定知识领域的问题，如通过光谱仪读数识别化合物，诊断 第四次工业革命智能化，信息化的发展促进数据成为重要资源，以数据展开的机器人传染性血液疾病等。这阶段的人工智能由人主导，机器辅助完成住务。 学、人工智能、量子电脑、生物科技、（工业）物联网、分散式共识、5G、全自动驾驶汽车1993-2010年，基于互联网技术的发展，互联网终端的送代升级，算力、存储等硬件基 和虚拟技术等新兴科技的突破成为工业转变的下一步方向。础发展，人工智能应用可处理复杂的任务。利用数据库训练得出决策依据，以此实现分类、 以数据为中心，各学科交叉融合，脑力需求大幅度提高，提供大量脑力成为迫切需要，识别、预测等能力，如图像识别、语音识别、人脸识别等。这阶段人工智能应用由人辅助，解放替代人类体力和脑力的智能化技术成为主导因素，现阶段，人工智能技术是智能化的主机器主导完成任务。 要体现，也是第四次工业革命的主要中心点。2010年后，人工智能技术高速发展，人工智能应用可处理复杂的任务并生成新的数据 利用数据库训练得出决策依据和生成模型，实现创造性的生成能力，如文字编写、图像创 作、视频生成等。这阶段的人工智能由人监督，机器可自主完成任务。 01维深wellsennXR专题报告：Al智能眼镜白皮书维深wellsennXR专题报告：Al智能眼镜白皮书02M MellsennXRellsennXR 2、从判别式人工智能到生成式人工智能生成式模型是大语言模型建立✁基石，通过生成式模型，大语言模型可生成并输出文 人工智能✁发展主要有三个 生活式人工智制本、图像、视频或其他类型✁数据。 阶段：规则型人工智能阶段、判 1990-20142014 1960-1990t 基于生成式模型✁人工智能应用为生成式人工智能。生成式人工智能可以是单模态✁， 别式人工智能阶段以及生成式人只接受一种类型✁输入，如大语言模型GPT-3等，也可以是多模态✁，可接收多种类型✁输 工智能阶段。入，如GPT-4等。 早期大模型崛起时，是单模态✁大模型，且几乎都是文本类型，通过自然语言处理，基 图3：wellsennXR整理于生成式模型输出特定✁文本数据。随若技术✁发展，单模态✁大模型不足以满足用户✁需第一阶段