过去几年，大家一提到VR、AR，很容易联想到“元宇宙”。那套叙事现在有些退潮。重型VR头显在游戏、培训、工业仿真、机器人遥操作等领域仍然有它的位置，但它并没有像手机那样快速进入每个人的日常。真正变热的，是另一种更轻的产品：AI智能眼镜，或者说，带轻度显示能力的AR眼镜。

这类设备看起来就像普通眼镜，里面藏了摄像头、麦克风、扬声器、低功耗芯片，有些还带了一小块显示区域。用户可以拍摄、语音问答、翻译、导航、做记录，也可以让AI根据眼前的场景给出提示。

这个变化的本质其实很简单：AI第一次有机会站到人的第一视角里。电脑是坐着用的，手机是拿在手里的，眼镜戴在脸上。它看到的，就是你正在看的世界。

一、眼镜为什么又热了

这一轮AI智能眼镜的热度，已经有比较明确的数据支撑。市场研究机构Omdia估算，2025年全球AI智能眼镜出货量达到870万台，同比增长322%。Meta仍然是这个市场的最大玩家，出货约740万台。中国大陆市场也开始快速起量，2025年出货接近100万台，占全球10.9%，已经是美国之后的第二大市场。

更值得注意的趋势是，带显示的AI智能眼镜开始冒头。2025年，带显示AI智能眼镜在全球AI智能眼镜中的占比从2024年的3.3%提高到了8.4%，出货大约73万台。其中Rokid、阿里、Even Realities等中国厂商占了较高份额。

这组数据说明，整个产业正在分出两条线。

一条线是无屏AI智能眼镜。它更像“戴在脸上的AI耳机加上摄像头”，核心功能是拍摄、语音交互、翻译、问答和记录。它重量轻，价格相对容易被接受，供应链也更成熟，所以最先放量。

另一条线是带显示的AR眼镜。它要做的，是把信息直接叠加到人的视野里，比如导航箭头、字幕翻译、维修步骤、会议提示、代码审阅摘要。它的体验更高级，但制造工艺也难得多。

可以这样理解：无屏AI智能眼镜负责打开市场，降低用户尝试的心理门槛；带显示AR眼镜则决定这个品类的长期天花板在哪里。

二、眼镜真正重要的地方，不只是多一块屏

如果只是把手机通知原封不动搬到眼前，这类产品很容易让人厌烦。眼镜真正有意思的地方，在于它有能力捕捉现实中的语境：你在看什么，你身处哪里，你正在做什么，你刚才说了什么，以及你此刻可能需要什么帮助。

举个例子，你看着一台陌生的咖啡机，问一句“怎么用”；你走进车库，问“我上次把工具放哪了”；你看到一段报错日志，问“这里为什么挂了”；你开完会，让它把白板上的内容整理成任务清单；你散步时想到一个产品需求，随口让它生成一条issue，并交给coding agent先去写方案。

这类交互跟手机时代完全不同。手机需要你掏出来，解锁，打开App，点进某个页面，输入指令，在不同页面间切换。眼镜更适合一句话触发任务，然后让AI在背后把一连串事情做完。

它跟AI训练数据之间也有天然的联系。过去，AI大量学习互联网上的文本、图片和视频，但真实世界里第一视角的数据非常稀缺。眼镜能记录“人看到什么、听到什么、如何提问、怎样操作、在什么情境下需要帮助”。这类数据，对多模态模型、空间智能、个人AI助手乃至机器人示教，都有不小的价值。

当然，消费级眼镜产生的数据能不能用于训练，必须看用户授权、隐私政策和监管规则。眼镜戴在脸上，信任门槛天然就比手机高很多。产品要想活得久，设计上就必须让旁人能明确知道你什么时候在拍摄，同时也要让用户清楚知道，自己的数据究竟去了哪里。

三、产业链其实很长

一副AI智能眼镜戴上去感觉轻巧，但背后的供应链一点不轻。

无屏AI智能眼镜主要是复用几条已经比较成熟的产业链条：手机的摄像头模组，TWS耳机的声学器件，智能手表的低功耗芯片，小容量电池，蓝牙和Wi-Fi连接，镜框结构件，充电盒，以及手机端的App和云端AI服务。这些东西在消费电子行业里已经很常见，整合难度相对可控。

但到了带显示AR眼镜这一步，难度就明显上去了。它还需要光波导、Micro LED或Micro OLED微显示器、光机模组、电子调光、处方镜片适配、复杂的校准工序和更好的热管理方案。

可以把它们想象成两代供应链：

第一代靠的是消费电子行业积累下来的能力，把摄像头、麦克风、扬声器和AI助手塞进一副外观普通的眼镜里。

第二代靠的则是半导体光学能力，要把显示系统、光波导和微纳结构做进镜片里面，还要求它足够轻、足够亮、成本可控，戴起来不能显得怪异。

这也是为什么，现在业内越来越多的人开始关注“光波导”和“微纳加工”这些听起来很上游的概念。

四、光波导：AR眼镜最难的一片“玻璃”

普通人看一副AR眼镜，看到的是镜片。工程师看的，则是镜片里面的光路。

光波导的任务，是把微显示器发出的图像耦合进透明的镜片里，让光束在镜片内部传播，再从合适的位置射进人的眼睛。现实世界的光线仍然可以透过镜片被看到，数字信息则像浮在视野当中。

这听起来有点像魔法，实际上依靠的是透明衬底上的微纳光栅结构。耦入光栅负责把图像光送进波导，扩瞳光栅把光在波导内扩展，耦出光栅再把光引到眼前。这些光栅结构的线宽、周期、深度、侧壁角度、表面粗糙度，都会直接影响画面亮度、色偏、鬼影、彩虹纹，以及最终的制造良率。

这也是AR眼镜长期难以大规模量产的一个核心原因。它要做的，不只是生产一片透明的镜片，而是要在镜片上做出半导体级别的微纳结构。传统光学加工的经验，到这里往往不够用，必须引入更精密的制造手段。

五、歌尔上海临港项目的信号

在国内产业链里，一个很值得关注的动向是上海临港12英寸透明衬底晶圆微纳光学项目的投产。

公开信息显示，这个项目落地在上海临港蓝湾，总建筑面积大约26.1万平方米，配套了百级和千级洁净车间，引入了ASML的高端光刻设备，总投资约32.8亿元。项目专注于生产衍射光波导、微透镜阵列、电致变色镜片等AR核心光学元件，运营主体是歌尔奥来光学（上海）。

这里面最关键的，是“12英寸透明衬底晶圆”这个提法。

过去很多AR光学器件还停留在尺寸较小的晶圆和比较高的成本水平上。有行业测算表明，6英寸晶圆大约可以加工出2副AR镜片，8英寸约4副，12英寸则可以做到约8副。晶圆尺寸变大以后，单片产出效率明显提升，成本才有继续向下压缩的空间。

这条产线的意义，远远不只是多了一个制造基地。它说明，AR光波导正在从传统的光学加工，一步步走向晶圆级的微纳制造。洁净室、光刻、纳米压印、刻蚀、检测、修复，这些以往更多出现在半导体工厂里的词汇，开始频繁地进入眼镜产业链。

六、AMAT为什么也进来了

如果只看品牌端，大家的目光容易落在Meta、苹果这些公司身上。但真正值得盯紧的，还有更上游的设备和材料公司。

应用材料公司最近在智能眼镜方向动作就很频繁。它发布了名为SENZ的集成视觉系统，面向下一代带显示智能眼镜。这个系统把光波导、光机、传感器、视觉矫正和电子调光整合到一个平台上，目标很明确，就是降低智能眼镜显示系统的集成复杂度，帮助产品更快走向量产。

应用材料还提到，与SENZ相关的合作方包括Global Foundries在新加坡的高量产晶圆厂、高通的Snapdragon START计划，以及依视路陆逊梯卡（Essilor Luxottica）的联合开发项目。

依视路陆逊梯卡是全球最大的眼镜集团，旗下拥有Ray-Ban、Oakley等品牌，也是Meta智能眼镜的重要合作伙伴。有报道称，依视路陆逊梯卡与应用材料签署了长期协议，共同开发AR显示技术和AI智能眼镜。要把数字图像自然地叠加到用户视野中，所需要解决的光学挑战，远远高于普通AI智能眼镜。

这个组合很有意思。依视路陆逊梯卡理解眼镜本身、镜片设计、分销渠道和佩戴体验；应用材料则懂材料工程、薄膜沉积、刻蚀和规模化制造。一副能日常佩戴的AR眼镜，最终要同时通过两道考试：普通人愿意把它戴在脸上，工厂能够稳定高效地把它做出来。

七、扫描电镜为什么会出现在眼镜工厂里

说到这里，就能理解一个看起来跟眼镜关系不大的设备为什么会进场：扫描电镜。

在普通眼镜厂里，扫描电镜从来都不是核心话题。但在AR光波导微纳加工厂里，它的角色很重要。

原因很直接：那些决定光路质量的光栅结构实在太小了。普通光学显微镜看不清，肉眼更是无从判断。光刻、纳米压印和刻蚀工序负责把这些结构做出来；扫描电镜则负责确认这些结构有没有做对、做得符不符合规格。

其中，CD-SEM，也就是关键尺寸扫描电镜，主要用于测量晶圆上精细图形的尺寸。日立高新在对这类设备的说明中就指出，它是专门测量半导体制造中晶圆细微图形尺寸的设备。

放到AR光波导的生产里，它要看的东西包括光栅的线宽、周期、残胶情况、刻蚀深度、侧壁形貌以及缺陷颗粒。任何一个参数差出几十纳米，最后反映到眼镜上，可能就是亮度损失、色偏、杂散光或者良率直接掉下来。

这一块已经能看到公开的产业证据。

卓海科技在北交所问询回复材料中披露，2025年6月末，公司存放在“舜宇奥来微纳光学（上海）有限公司”客户产线的设备中，包括了“无图形晶圆缺陷检测修复设备”和“条宽测量修复电镜”，材料中明确标注有合同支持，存放位置就在客户产线。在此之前，2022年末在舜宇奥来半导体光电（上海）有限公司的客户产线，同样出现过“条宽测量修复电镜”这样的设备。

这条证据相当有分量。它直接说明，电子束量测类设备已经切入了微纳光学产线。需要注意区分的是，这里所说的条宽量测、缺陷检测和修复相关电镜，指的是用于看清楚、量准确、查缺陷的设备，不是电子束曝光机。前者负责检测和修复，后者负责“写图形”，两者在产线上的位置和作用并不相同。

八、这条产业链会怎么演进

往后看几年，产业链大概率会分三步走。

第一步，无屏AI智能眼镜继续放量。这一步主要依赖成熟的消费电子供应链，摄像头模组、麦克风、扬声器、小电池、低功耗芯片和充电盒会最先受益。这个阶段的产品，看起来可能不会特别科幻，但形态容易被用户接受，市场教育成本比较低。

第二步，带显示AI智能眼镜开始扩大规模。产业的重心会进一步推到光波导、微显示、光机、电子调光、处方镜片适配和整机校准这些环节上。在这个阶段，谁能把显示做得自然、清晰、功耗低、成本可控，谁就离主流市场更近一步。

第三步，AR光学制造进一步半导体化。12英寸透明晶圆、纳米压印、刻蚀、镀膜、扫描电镜、缺陷检测、修复设备，这些要素会越来越像一条新的“光学Fab”生产线。到那时，AR光学元件的制造流程，从流程管控到设备配置，都更接近半导体制造，而非传统光学冷加工。

眼镜这个产业，过去很长一段时间更像时尚消费品行业，讲的是镜框材质、镜片镀膜、品牌定位和渠道网络。AI智能眼镜的出现，已经把它拉进了消费电子领域。而带显示AR眼镜的推进，又进一步把它拽进了半导体制造的门槛里。

一副看似普通的镜片，正在变成一条精度要求越来越高的产业链。

AI智能眼镜真正的机会，并不在于让人眼前堆满各种信息。信息太多，只会让人觉得累。

它真正有想象空间的地方，是让AI进入人的第一视角：看见你所见，理解你所处的场景，在恰当的时间提醒你、记录你、帮助你，甚至在获得授权的前提下替你去执行一些任务。

但这件事要真正成立，还需要跨过很多门槛。产品要做得好看、够轻、续航够用、能保护好隐私；AI要足够可靠，能准确理解场景，不能随意出错；供应链则要把摄像头、声学、芯片、电池、光波导、微显示、镜片设计和大规模量产良率全部揉在一起，缺一不可。

过去，电脑把计算带到了桌面上。手机把计算带进了口袋里。而眼镜想做的，是把AI带到你的视线里。这条路刚刚开始，热闹已经起来了。而真正的难点，还藏在那片看似透明的镜片里面。