文 | x研究媛
中國從不缺工業「標品」，而是缺少從0到1能迅速擊穿技術、場景的原始創新。
中國頂尖科技公司代表，江湖多年名聲顯赫的bat，不像ar四小龍朝不保夕一度面臨生存問題，擁有創業公司所饑渴的充足現金流，更有強大的生態自建、號召開發者、撬動各種資源的能力，一呼百應。
它們不做重要產品創新，親自下場攢一個odm眼鏡的意義在哪？
產品平平，幾乎毫無亮點
「ai眼鏡是真正開啟ai時代人機交互革命的智能設備，它的重要性不亞於手機。作為第一視角的頭部設備，它能夠捕捉80%以上人體感官輸入，這是手機無法做到的。」
發佈會這段開場白，是很好的洞察。
實時的、真實世界數據流，第一視角的多模態輸入，它能夠與ai深度嫁接，成為用戶的另外一雙眼睛、耳朵以及第二大腦，成為整個人機交系統的感官中樞。在ai眼鏡上面搭載ai助手，才能做到真正的懂用戶，才能在更大的範圍內給用戶提供價值。
但是，承載這些宏大願景的創新在哪？
完全貼合定製近視鏡片，1.8折射率的高透玻璃，26度fov的衍射波導顯示（來自vr陀螺的數據），雙目合目單綠色micro led的光引擎，隱私消音speaker，熱插拔電池...幾乎全是odm已經成熟的東西，有些還借鑒了來自像ar四小龍「友商首發創新」：
比如相位消音的隱私speaker，三年前由雷鳥創新air 1s「首發」。
熱插拔電池，充電倉，所謂的「無限續航」，是inmo影目go3最先想到的產品創新。
整場發佈會下來，我唯一有點印象的是「合像距離調節技術」，虛擬成像距離遠近可調節，不同於傳統 ar 眼鏡固定的虛像距離，s1 支持 2-10 米的多檔位調節。
我還以為實現了magic leap多年研發都難以落地的多焦面顯示，在ar/vr根本性的難題視覺輻輳調節衝突（vergence-accommodation conflict, vac）取得一些進展。
然而後面了解到，這個功能「對於輕微近視或者老花眼用戶友好」，大概率是軟件層面的調整，而非物理上虛像固定距離的「可調」。
這家大廠可借鑒的，有很多
面對ai+ar 下一代消費電子，國外meta、谷歌、微軟、蘋果都是高築牆，廣積糧，緩稱王。都有不懈怠的多年研發，併購micro led、新式傳感&人機交互的關鍵技術公司，專利池儲備深厚，可能中途一度迷茫，但絕對不會趕工湊風口。
即使是ar四小龍，以及名聲不顯的even realities、viture，它們「可借鑒的東西」也不少。
關於顯示。雙目顯示要求的圖像合目精度，畫面同步，光引擎光線準直耦入在實際量產中並不容易，稍有瑕疵即是重大產品缺陷。
兩個jbd單綠色micro led光機雙目合目方案，之前遍地都是，而無論rokid glasses還是inmo go 3 ，現在都轉成了光舟的一拖二方案。
由特殊設計的光柵結構將其光機輸入的光一分為二，不僅同樣實現了合目顯示，大幅降低雙目融合複雜度，沒有潛在的量產風險產品瑕疵。還省掉了一個光機，顯著降低功耗，能量利用率更高、更巧妙，而且釋放了鏡腿空間，結構設計更友好，id自由度更高。
一拖二光機同樣雙目顯示的inmo go 3，鏡腿做到了8mm寬度，這是不是一副最接近正常形態的ai+ar眼鏡？
夸克 s1 號稱交出了 7.5mm（最窄處）的驚人數據，來自vr陀螺的說法，為了達成這一厚度，「團隊在內部結構上進行了特別的設計，其將原本側面變厚的設計轉變為了從俯視角度才能看出的楔形設計。」
下圖s1對比rokid glasses，s1把光機放在鏡腿鉸鏈處，一眼突兀的光機「腫塊」等於在社交場合直白地告訴對面，這是一副ar眼鏡。而且這種「標準」設計也早就不新鮮了。
對比使用一拖二光機方案inmo go3，把光機置於鏡框中心橫樑，是不是更能被消費者接受，更顯正常？
使用雙目雙光機，還不如升級到最早雷鳥x2開始用的jbd x-cube方案，rgb三個微顯面板合光的全彩色光引擎。全彩色相比單綠色顯示，對於不同場景下的信息提示，是真正的降維打擊，ui設計、文字顯示、圖標，可以立即鮮活起來，更像是一個現代消費電子該有的。
某大廠是不是搞不定全彩色光引擎的波導layout，rgb光線準直對齊耦入波導片的難題，以及這個方案如何降低彩虹紋和規模量產，都毫無頭緒？
關於重量和整體工業設計。同樣是雙目雙光機方案，來自even realities最新的even g2 眼鏡足夠輕巧，幾乎看不出來與普通眼鏡的區別，續航有一天半。他們也實現了近視鏡片與顯示鏡片合二為一全貼合，用戶不再需要插一個額外的屈光鏡夾片。
某大廠對s1整機重量控制在51g沾沾自喜。even realities 最新g2重量為36克，相比前代even g1的38克進一步減輕了5% ，鏡片較g1薄了30%，覆蓋近視1200度到遠視1200度屈光矯正範圍；even realities g2的視場角（fov）為27.5°，在軟件上even g2全新的hao 2.0空間顯示系統，較第一代g1眼鏡屏顯尺寸增大75%，也同樣支持「雙層空間顯示屏」。
ai+ar眼鏡，even realities g2沒有集成攝像頭和揚聲器所以更輕，這麼對比s1好像不公平。但這個團隊敢站在主流方案的反面——沒有攝像頭、沒有揚聲器，他們明顯有着自己的獨立產品思路，敢於打破常規進行「首創」。
「智能眼鏡得先是一副好眼鏡，even realities 是把這一點貫徹得最徹底的公司。」
來自《晚點lastpost》對even realities創始人王驍逸的採訪，這個團隊的思路是：
「現在包括 meta 在內很多公司，給消費者兜售的是謊言，或者說是夢境，讓很多人以為現在的眼鏡就是一個全知全能的 ai，能幫你做很多事，不戴眼鏡的人也應該買。 但如果連第一步都沒做好就提前去兜售終點，往往會帶來反面效果」。
這個團隊認為，一副好眼鏡標準只有三點：佩戴舒適，光學視覺舒適，好看。在功能上，「顯示最重要，其它全砍掉」。
「第一是讓現在所有戴眼鏡的人開始戴上智能眼鏡，跟傳統眼鏡比體驗不輸，還有一些額外的智能體驗。 第二步是智能化後的 ai 化。因為 ai 的加持，眼鏡能做的事越來越多，實現了自然語言的交互，讓越來越多的人戴上眼鏡。」
但如果連第一步都沒做好就提前去兜售終點，往往會帶來反面效果。even realities的設計負責人強調，「我們做一款眼鏡，一定先要讓自己願意戴。」
其他智能眼鏡公司一般是自己做智能化部分，眼鏡上往往選擇聯名合作，比如 meta 找 ray-ban 聯名，國內的公司找暴龍、博士聯名，而 even 不僅自己做鏡框設計，還自己做光學，與溫州醫科大學眼視光醫院集團聯合研發了鏡片。
「丹麥高端眼鏡品牌 lindberg 前 cmo 兼亞太區執行總裁尼古拉·施努爾（nikolaj schnoor），德國高端品牌 mykita 和 ic! berlin 的聯合創始人、首席設計師菲利普·哈夫曼斯（philipp haffmans），都是 even realities 的成員。眼鏡相關的結構、光學工程師，與軟件、智能化工程師的比例是 1:1。」
even realities 更像是一家眼鏡公司，而非一家消費電子公司。even g2這種設計感更強、更輕量化的ai顯示眼鏡，是不是更容易打動用戶？
關於人機交互。s1有按鍵觸控壓感語音，大雜燴一股腦全上。
s1 在右側鏡腿上集成了四個交互區（相機區、顯示操控區、媒體操控區和電源鍵），看似功能劃分明確，但不知道用戶需要學習多久才能實現更本能的盲操，它的誤觸概率高不高，有沒有更簡潔、整合度更高的人機交互方案？
人機交互對於ai+ar眼鏡，是真正的大問題。meta、蘋果公司在這方面的前沿研究，可以說把國內拉開了一大段差距。
當國內的ai+ar眼鏡還在普遍使用指環輔助操控、三維定位的時候，meta給出的創新方案是——emg腕帶，表面肌電圖。
你的大腦通過神經系統發送一個信號，即指令，它傳遞到手和手臂，激活肌肉。肌肉的收縮會產生微小的電信號，如果你有足夠靈敏的傳感器來拾取這個信號，你就可以逆向工程，弄清楚你的手試圖做什麼。
來自meta技術負責人jinsong yu 的分享：
使用emg腕帶，就像戴手錶一樣把腕帶戴在手臂上，它沒有侵入性，沒有任何東西刺入你的皮膚，emg腕帶只是從皮膚表面拾取電信號。由於皮膚上的電信號實際上極其微弱，它們是超級微小的、微伏級別的電信號，emg腕帶有多個傳感器，傳感器超級敏感，可以從不同的肌肉群拾取信號。當emg收到信息並且放大後，再進行大量信號處理，輸入到機器學習模型中。
機器學習模型將弄清楚你試圖使用什麼手勢。這裡有一個挑戰：在數據中心訓練一個運行良好的模型並不難。但將模型提煉到能在腕帶上以微瓦級的功耗運行，並且仍然能夠進行所有的機器學習推理和分類，這真的很難。為了縮小模型、提高模型能效，同時保持高精度，meta投入了大量的工程和科研工作。
還有更前沿更徹底的解決方案。比如如果能隨手拿起身邊的物體臨時當作有形控制器（tangible user interfaces），這類概念被稱為機會型界面。
meta 研究團隊曾提出 atui 自適應可觸用戶界面（adaptive tangible user interfaces）的願景：不需要專門設計的硬件，而是通過識別環境中的物體及其特徵，將這些物體臨時轉化為輸入設備或控制器，從而為用戶提供觸覺反饋和物理操作感。比如我想旋轉 3d 模型，只需用手旋轉附近的杯子即可。
camille dupré 等人在 sigchi 2024 會議上展示了他們的 tripad 技術，僅通過手部跟蹤將任意普通表面轉化為觸控板，其工作原理是通過 3 個指尖與表面接觸來創建平面。之後，用戶可以隨意使用這個表面進行觸摸輸入。
atui這類技術並非天方夜譚遙不可及。atui之前可能需要額外的手勢識別、多種傳感、slam等功能集成，如今隨着大模型的發展，可能大大簡化甚至去掉原來必需的複雜軟硬件和算法，用模型去直接感知、實現。
而一旦實現意味着，可以在空白的桌子上創建一個任意大小的虛擬鍵盤，在桌子的表面「虛擬打字」，實現三維空間精準定位、觸控、輸入。直接解決目前多範式的人機交互難題，也非常科幻吸睛。
終極ai+ar眼鏡，國內大廠距離「同量級」的meta差距多大？
meta 開始orion項目在什麼時候，10年前。
orion使用了電氣性能極佳的碳化硅，作為功率半導體器件被特斯拉率先應用在高性能電動汽車上。碳化硅有着非常高的材料折射率，碳化硅晶圓做成波導材料基底，襯底、生長、切割分離、測試、封裝、成品，運用在眼鏡上，一步步試錯，重整和開闢供應鏈，這背後不知道meta有多大投入，耗費了多久時間去打磨。
碳化硅並不新，但使用碳化硅來製造鏡片和波導，這完全是新的。meta技術負責人jinsong yu 在最新演講中強調：
我們花了數年時間完善這項技術、工藝，使其真正可行。
最終的結果是我們擁有了這個非常大的視場角，70度視場角。每個試戴眼鏡的人都對此印象深刻，感覺就像你真的把增強內容放在了現實物體上。
對比某大廠的s1，你的波導顯示fov是多少？你的眼鏡跟odm的差異性在哪，有什麼創新？
波導方案光學顯示，比如全彩色顯示，還不如華南的那家。jbd擺在你面前現成的x-cube合色方案不用，為什麼？是rgb光線準直，精準耦入、耦出、擴瞳，再加上波導layout上消除彩虹紋太難了吧？仿真計算，波導layout一點一點的調整試錯，還有裝配工藝、良率，這些設計和製造的困難根本繞不過去？
有沒有野心進行更底層的創新？去定製芯片，在芯片層面去優化無線連接、slam計算，甚至運行端側模型？
在這家大廠早早造勢之前，我曾展開想像：這家公司既然能持續迭代在中國首屈一指、在全球被廣泛使用的qwen開源模型，它能不能直接在眼鏡端集成一個1b參數量以下、超級高效的端側小模型，以及再開發一款存算一體芯片運行它。
集成定向研發的端側模型，不依賴網絡運行，而且能把存儲和算力的問題解決，真正的獨立ai終端。這在ai眼鏡上絕對是全球矚目的重量級創新，也十分有用。
事實是我想多了。也許我不應該把某大廠的ai眼鏡放在meta所在的維度對比，它本質上是一個蹭熱點的趕工產品，一個受益於中國全球最發達的供應鏈odm速成眼鏡。
某大廠找康耐特，實現近視鏡片與波導片一體化貼合這樣的「技術突破」，宣發文章號稱「全球只有三家能做」。
背靠至格科技，「在納米光柵上跳舞」，在限定的開發周期，趕工實現0.7mm厚度、4000尼特入眼亮度（存疑）、非波導片區域98%透光率，以及二維光柵擴瞳。但1.8折射率的玻璃基底，單綠色顯示而非全彩衍射波導才有26度的fov，有啥特別困難，才能艱辛落地？
還有，jbd全球唯一量產硅基micro led，不斷縮小體積的單綠色光引擎又跟你有啥關係。7層柔性fpc，真的「不明覺厲」？
本分
如果無意模仿meta 「軟硬一體」，做好你的本分，做好模型廠商，扮演ai眼鏡時代的android，這樣不好么？
ai眼鏡如果是下一代消費電子，作為全新硬件平台，它的交互方式、ui、應用生態可能會意想不到，現在明顯還是移動生態的複製。就像ai有潛力重構操作系統重塑搜索一樣，這種範式創新才是ai眼鏡需要的。這也是ar四小龍這樣溫飽線掙扎求生的小公司沒有能力做的。
能力越大，責任越大。要麼不做，要麼找准自己的定位，去創造點真正的價值。深耕底層的核心技術，或者聚焦系統和應用生態，為何要蹭熱點發佈一個平平無奇的odm硬件？
後話：一家有充足現金流且富有商業遠見的公司，如果強調「戰略」，它肯定願意為了某個更終局的vision持續投入，深耕技術，嘗試構築真正的護城河。
短期不確定和長期確定性的交織是常態，當「變數」到來的時候，市場理應獎勵真正的價值創造者而非有錢大戶。即使是投機者，發力也要找准方向。
註：本文部分引用了公眾號【交互技術前瞻】楊天翼《meta最新研究 | 在任意物理表面進行快速文本輸入》以及晚點lastpost《對話 even realities 王驍逸：怎麼把 599 美元的智能眼鏡賣給 ceo 們》內容，特此說明。
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