端侧AI硬件新风口：智能眼镜与智能玩具的崛起之路

在人工智能技术深刻重塑消费电子产业格局的当下，AI 硬件赛道正迎来前所未有的爆发期。其中，AI 眼镜与 AI 玩具作为两大核心细分领域，凭借各自独特的产品形态与应用场景，成为产业资本与科技巨头竞相布局的战略性高地。根据行业研究机构的综合测算，2025 年作为 AI 硬件发展元年，两大赛道均展现出强劲的增长动能，市场关注度持续升温。

AI 眼镜作为可穿戴智能终端的重要形态，融合了微型显示、语音交互、边缘计算与多模态传感等前沿技术，面向消费级 AR、工业巡检、远程协作、医疗辅助等多元场景。Ray-Ban Meta 的成功推出不仅重新定义了智能眼镜体验，更掀起了全球智能眼镜市场的新一轮热潮。 而 AI 玩具则将人工智能技术与传统玩具深度融合，打造出兼具娱乐性、教育性和陪伴性的创新产品形态，正在打开一个规模可观的新兴市场。

从产业链视角审视，AI 硬件赛道正经历从技术概念向商业化落地的关键转型期。硬件端技术的持续突破与软件端生态的配套完善相互促进，共同推动行业驶入规模化发展的快车道。本文将从市场空间、竞争格局、发展趋势及投资机会等多个维度，系统梳理 AI 眼镜与 AI 玩具两大赛道的产业逻辑与投资价值。

2025 年 AI 眼镜市场呈现出爆发式增长态势，行业正站在从百万量级向千万量级跨越的关键节点。根据国际数据公司（IDC）发布的报告显示，2025 年上半年全球智能眼镜市场出货量达 406.5 万台，同比增长 64.2%。而根据 Counterpoint Research 的追踪数据，2025 年上半年国际智能眼镜市场出货量同比增长高达 110%，AI 智能眼镜占上半年总出货量的 78%，大幅超越整体市场增速。

具体到单一产品层面，Meta 与雷朋合作推出的 Ray-Ban Meta 眼镜成为绝对的市场主导者。2024 年该产品出货量首次突破 200 万台大关，同比增长 210%，Meta 在全球智能眼镜市场的份额超过 60%，成为该品类的全球“销冠”。 进入 2025 年后，Ray-Ban Meta 的强劲需求仍在延续，Counterpoint 估算其第三季度出货量约为 226 万台，全年出货量有望达到 900 万台左右。

基于上述数据，Omdia 发布最新研究预测，2025 年全球 AI 眼镜出货量将激增 158%，达到 510 万台；预计在 2026 年突破 1000 万台，到 2030 年将达到 3500 万台，2025 至 2030 年复合年增长率高达 47%。 艾瑞咨询则更为乐观，预测到 2028 年 AI 眼镜的全球出货量规模将触达两千万量级。

更值得关注的是Meta 的产能规划动态。有供应链消息显示，Meta 计划到 2026 年将 AI 眼镜 Ray-Ban 的产能翻一番，达到 2000 万件；另有消息指出该目标可能进一步提升至 3500 万件。 若该产能规划得以实现，2026 年全球 AI 眼镜出货量将有望突破 2000 万台，处于高速增长时期。行业估算若按放量后均价 1000 元左右测算，对应市场规模可达千亿级，长期成长潜力突出。

从对比视角来看，当前AI 眼镜产业规模仍相对较小。2025 年第三季度全球真无线耳机（TWS）出货量达到 9260 万台，而 AI 眼镜同期出货量约为 429.6 万台，仅为 TWS 的 4.6%。 然而，也正因如此，AI 眼镜市场蕴含着巨大的渗透率提升空间。轻功能、轻量级的 AI + AR 产品是 AI 眼镜发展的未来形态，到 2035 年 AI + AR 智能眼镜有望实现对传统智能眼镜的替代，与智能手机规模相当，预计 2035 年 AI 智能眼镜销量有望达 14 亿副，渗透率约 70%。

从行业竞争格局来看，AI 眼镜赛道的核心参与主体可分为四类，不同主体的业务属性与运营模式存在明确差异：

第一类是模型厂商，以AI 模型业务为核心支柱，布局 AI 眼镜硬件的核心目的是为自有模型拓展落地场景、扩大终端接入规模，硬件研发生产能力高度依赖供应链。典型代表包括 Meta、阿里、字节跳动等，均已推出或规划推出对应 AI 眼镜产品。模型厂商的核心优势在于拥有成熟的 AI 模型能力，布局硬件的目标清晰；劣势则在于硬件研发经验不足，硬件能力高度依赖供应链，较难推出极具惊艳性的产品。

第二类是传统硬件厂商，具备成熟的硬件研发、生产体系与供应链资源，属于拥有传统硬件基因的企业，布局AI 眼镜属于自身硬件产品线的延伸拓展。典型代表包括小米、华为、OPPO、vivo、苹果等，多数已有相关产品发布或明确的发布规划。传统硬件厂商的核心优势在于拥有成熟的硬件研发团队、多元的供应链资源，同时有其他成熟业务提供充足的资金与资源支撑，抗风险能力强；劣势则为自有 AI 模型能力不足，模型配套能力待提升。

第三类是AI 眼镜创业公司，从成立起就聚焦AI 眼镜赛道深耕，无其他成熟业务作为支撑，核心资源全部投入该赛道研发运营。典型代表包括雷鸟创新、Rokid、影目科技（INMO）、XREAL 等。创业公司的核心优势在于产品迭代速度快，OTA 升级频次高，可实现用户常用常新的使用体验；劣势则为资金储备不足、业务底蕴较浅，抗风险能力弱。

第四类是解决方案商与白牌厂商，主要为其他品牌提供AI 眼镜整体产品解决方案，成品可贴品牌方标识对外销售，也会推出自有白牌产品填补低价位市场。典型代表包括歌尔股份以及华强北白牌厂商，此外理想汽车这类跨界品牌也会与该类厂商合作，定制产品后以自有品牌名义对外销售。 该类厂商的核心优势在于产品成本低，可满足低价位市场的需求；劣势则在于仅能打造通用型产品，最多只能做到 80 分的产品水准，无法实现产品体验的极致打磨。

从当前行业竞争位势来看，传统硬件厂商的长期竞争优势更为突出，模型厂商次之，创业公司当前面临的竞争压力相对较大。这一判断基于以下逻辑：传统硬件厂商即便单代产品研发失误也可快速迭代调整，在产品外观创新、佩戴舒适度优化、时尚性设计、成本管控等方面具备更强竞争力。

AI 眼镜的发展需要硬件端技术突破与软件端生态配套协同推进。从当前行业技术迭代方向来看，硬件端已形成三大明确升级方向：

显示技术的持续迭代升级是首要方向。显示是AI 眼镜产品体验的核心构成，是后续需要重点关注的迭代领域。显示技术将沿着单色向彩色演进的路径发展，同时行业也在推进显示亮度的提升，以进一步优化 AI 眼镜的显示效果。目前 2026 年已有单彩显示方案及雷鸟推出的高价全彩方案，下半年将推出价格更低的全彩产品，显示体验将大幅提升。 从技术层面看，MicroLED 与硅基液晶（LCoS）混合显示可提升亮度与能效，是重要的技术突破方向。

产品轻量化趋势是核心升级方向的第二项。轻量化是AI 眼镜适配长期佩戴需求的核心升级方向，核心目标是让产品更适合用户长期佩戴，避免过重带来的佩戴不适问题。当前多款产品重量已降至 30 多克，部分产品甚至做到 30 克以下，能够较好适配日常长期佩戴的需求。高端芯片的定制化应用将进一步降低功耗，如采用更先进的纳米制程技术，芯片的体积将更小，有助于实现 AI 眼镜的轻薄化设计。

多功能集成镜片方案是第三项重要技术突破。针对近视人群的佩戴需求，三合一镜片方案当前正被重点推进。该方案的镜片分为三层结构：中间层为光波导层以实现显示功能，贴近人眼的内层为近视矫正层以满足近视人群的视力矫正需求，最外层为带档位调节的变色调光层，可实现近视镜片到墨镜的切换，能够同时满足调光、显示、近视矫正三类需求，针对性解决了传统AI 眼镜镜片难以覆盖多场景需求的痛点。 该方案目前为歌尔股份重点推广的技术方向，是后续镜片技术的重要突破点。

在软件与生态层面，随着AI 眼镜向支持定制镜片延伸，叠加中国消费者更换眼镜的频率不断缩短以及对“一人多镜”生活方式的追求，镜片的需求量有望增加。同时，AI 眼镜轻量化的设计特点及多模态的 AI 功能将加码镜片产品加速向高端化升级，驱动产品单价提升。中国镜片零售市场预计 2024 年至 2029 年镜片零售销售额将从 381.5 亿元增长至 537.1 亿元。

AI 玩具行业起步于 2024 年底，2025 年被定义为行业发展元年。从市场规模来看，多家研究机构的预测数据高度一致。2022 年全球 AI 玩具市场规模为 87 亿美元（约合 630 亿元人民币），预计将以 16% 的年复合增长率持续扩张，到 2030 年将突破 351.1 亿美元（约合 2550 亿元人民币）。

在中国市场，AI 玩具的表现尤为亮眼。2023 年中国 AI 玩具出口额达 23 亿美元，占全球市场份额的 37%。 根据《2025-2030 年中国 AI 玩具行业市场调查研究及投资前景分析报告》，2024 年中国 AI 玩具市场规模约为 246 亿元，2025 年将增至 290 亿元，预计 2030 年更有望增至 850 亿元。 这表明中国 AI 玩具市场在全球产业版图中占据重要地位，且增速显著高于全球平均水平。

从行业空间测算的视角来看，存在两类不同的测算逻辑：狭义测算逻辑将AI 玩具限定为传统玩具的细分赛道，认为 AI 玩具是对现有毛绒玩具等全品类传统玩具加装 AI 芯片实现的 AI 化改造，理论天花板为传统玩具市场整体规模。当前国内传统玩具市场规模约 1000-2000 亿元，全球传统玩具市场规模近 1 万亿元，该逻辑相对狭隘，仅覆盖偏低龄、陪护类玩具赛道。

广义测算逻辑则将AI 玩具范畴拓展至教育互动类对话载体、中老年医疗陪护类情感价值产品等，属于 AI 端侧消费电子赛道。若参考消费电子渗透率，以家庭为单位普及的情况下，行业较 2025 年的规模有几十倍以上的增长空间，整体成长性突出。 这也是当前产业资本更为关注的测算框架。

值得注意的是，2024 年国内市场玩具（不含潮玩）零售总额达 978.5 亿元，比上年增长 7.9%。基于这一良好的发展态势，预测 2025 年中国玩具（不含潮玩）零售总额将超过 1000 亿元。 传统玩具市场庞大的消费群体和坚实的市场基础，为 AI 玩具的发展提供了广阔的市场空间与可借鉴的商业模式参考。

AI 玩具赛道的核心参与主体同样可分为四类，不同主体的业务属性与业务模式差异明显：

第一类是布局大模型的科技巨头，核心为AI 玩具提供技术支撑，代表企业包括 OpenAI 以及国内的字节跳动、华为等。科技巨头输出大模型能力作为 AI 玩具的“智慧大脑”，优势在于拥有大模型技术与算力资源，能够支撑 AI 玩具实现流畅的普适性对话交互等核心智能功能，技术能力是其核心竞争力；劣势则为多数不直接下场打造终端产品，对玩具产业链、产品定义、终端分发渠道的理解不足，业务开展较为依赖下游合作伙伴。

第二类是传统玩具企业，原本深耕玩具细分赛道，典型代表包括国际市场的乐高，以及国内的奥飞娱乐、实丰股份等上市公司。传统玩具企业的核心模式是在原有玩具产品中植入AI 芯片等模组，为传统玩具增加可对话、可交流的智能属性。其优势在于对玩具赛道积淀深厚，熟悉不同玩具的定价策略、目标客群定位，拥有成熟的供应链配套、产能调配体系，以及完善的销售渠道网络，覆盖线下商场、玩具集合店，以及货架电商、兴趣电商等线上场景，经销商体系十分成熟；劣势则为对上游芯片等核心元器件的判断能力较弱，且传统玩具本身毛利率仅约 20%，增加 AI 模组会直接抬升产品成本，成本转嫁能力存在短板。

第三类是IP 方，核心通过IP 授权的方式参与赛道，典型代表包括迪士尼、上海电影等。IP 方的盈利模式较轻，仅收取授权费，分成比例约为 10%-15%。其优势在于 IP 具备用户情感粘性，IP 价值直接决定授权分成比例；劣势则为当前市场存在较多非独家授权的情况，容易导致相关产品同质化，反而会损害 IP 自身的市场价值。

第四类是技术起家的创业型公司，属于赛道最早的尝鲜者，兼顾技术研发与硬件探索。国内代表企业包括follow toy、bubble pop 等。该类公司的优势在于拥有自研技术能力，可将通用大模型与情感语料结合开发垂类大模型，模型能力与产品定义的结合度较高；劣势则多为初创企业，资金高度依赖一级市场融资，且供应链体系不稳定，可能出现产品销量火爆但产能跟不上的经营风险。

从当前竞争格局来看，国际品牌凭借先进的技术、卓越的品质和强大的品牌影响力占据了高端市场的主要份额；国内品牌则通过深入了解本土消费者需求和偏好迅速崛起，在中端市场形成差异化竞争优势。

AI 玩具行业呈现阶梯式分层发展趋势，用户画像随行业迭代逐步拓展。这一演进路径可概括为三个阶段：

第一阶段：低龄儿童市场切入（2024-2025 年初）。行业发展初期，多数初创公司及谋求转型的传统玩具厂商均切入低龄儿童细分赛道，产品形态为玩具加装 AI 芯片或外挂模块，主打少儿对话、教育陪伴功能。该类产品与智能音箱区分度较低，且存在付费方（儿童父母）与使用方（低龄儿童、K12 学生）需求割裂的问题，增长空间有限，产品定价多在 100 元以内。

第二阶段：泛潮玩方向转型（2025 年中起）。2025 年 5 月起行业进入第二阶段，逐步向泛潮玩方向转型，用户画像覆盖至全年龄层，核心客群包含付费能力较强的 20-30 岁女性群体。该类用户对价格敏感度较低，愿意为纯情感价值连接的产品付费，产品容错率较高，常规定价为 399-499 元，受国补等活动影响实际售价多为 200-300 元，对标潮玩产品二级市场定价普遍在 200-400 元，相比低龄类产品附加值更高、更易实现用户扩圈。

第三阶段：银发经济拓展（中长期方向）。下一阶段行业将向银发经济陪护类方向演进，产品可结合智能家居功能，具备老人陪护、视觉识别风险报警等监测属性。目前海外已有落地产品，日本同类产品折合人民币大几万，美国同类产品定价为小几百美金，该品类市场空间更大、成长属性更强。

从技术迭代维度来看，AI 玩具的技术路线持续升级。早期行业普遍采用端云结合模式，产品运行流程为语音或图片输入后，先转化为文字信息，再通过 TTS 技术转为声音输出。当前行业内越来越多企业选择端对端、本地化部署的技术路线，新产品可支持无 WiFi 环境，通过 4G 即可完成数据传导，使用场景限制大幅降低，是当前行业技术发展的明确方向。

尽管AI 玩具行业需求空间较大，行业整体产品量级仍然较低，尚未出现真正意义上的爆款产品。核心原因可归纳为以下三点：

技术层面的制约是第一重困境。AI 玩具主要分为面向低龄群体的寓教于乐类与面向成年群体的陪伴类两类。寓教于乐类产品目前存在响应时延问题，现有技术路径为语音输入转文字、再转语音输出，时延会影响使用体验，显得产品不够智能；陪伴类产品存在记忆能力不足问题，市面多数产品仅基于通用模型适配，记忆权重分配不符合真人记忆逻辑，长时记忆模式不够拟人化，情感陪伴价值不足。整体受限于前端大模型、垂类模型及情感模型的迭代进度，目前产品智能性仅为 60-70 分，尚未达到用户愿意高频交互的程度。

商业模式的矛盾是第二重困境。传统玩具采用一次性付费模式，而AI 玩具除硬件载体费用外，还需支付 OTA 升级等月度订阅费用，且音视频类交互消耗的 token 数量远高于文字，累计下来是一笔不小的开支。尤其是售价仅 99-100 元的低龄向产品，额外的订阅费用对价格敏感型用户的消费意愿负面影响较大。

数据安全与政策的顾虑是第三重困境。此前政策曾限制大模型在儿童向产品中的使用，虽目前对AI 玩具持鼓励态度，但产品敏感词设置、内容安全等仍存在未覆盖的问题。儿童家长普遍将隐私、安全问题放在产品功能之前，加上市面产品良莠不齐、内容分级机制不完善，也是影响产品普及的重要因素。

对应上述三大核心问题，行业未来的解决路径清晰。技术迭代层面，伴随多模态大模型的持续演进，AI 玩具的智能性短板将逐步补齐；同时大模型迭代过程中，token 的输入输出成本正不断下降，在产品能力提升的同时性价比将持续优化。商业模式适配层面，当产品智能性足够支撑用户的使用需求时，用户对边际订阅付费的敏感程度会自然下降。安全合规体系完善层面，需要逐步优化内容分级机制、安全屏障设置，同时配合相关政策的协调，解决用户对数据安全、未成年人内容安全的顾虑。

针对AI 端侧相关赛道的投资布局需求，核心围绕两类已上市主体方向进行筛选：

第一类是拥有IP 类授权相关业务布局的公司。该类公司具备成熟的IP 资源与授权商业模式，可通过授权参与 AI 玩具赛道而无需承担硬件研发与渠道建设的高昂成本。在行业快速发展期，IP 授权模式能够有效放大 IP 的商业价值，实现轻资产运营。

第二类是正在推进自身业务转型升级、切入相关赛道的原有玩具企业。该类公司在传统玩具赛道积累了深厚的供应链、渠道与产品运营经验，具备向AI 玩具赛道延伸的先天优势。通过在原有产品矩阵中植入 AI 技术模块，该类公司可在保持现有竞争优势的同时，分享 AI 玩具市场快速增长的红利。

在标的筛选标准与优先级排序的核心逻辑层面，应优先选择在泛年龄层陪伴类产品方向有明确业务布局的标的。此类标的与当前重点关注的赛道方向匹配度最高，在整体推荐序列中处于更优位置，是当前阶段该领域的核心关注方向。

从当前公开市场可投资标的来看，符合前述投资方向与筛选标准的核心推荐上市公司主要包括上海电影、奥飞娱乐等，均为该领域内业务布局匹配度较高的上市主体。

上海电影作为国内重要的影视文化集团，拥有丰富的IP 资源储备与成熟的授权商业模式。在 AI 玩具赛道，公司可通过自有 IP 授权参与市场，分享行业增长红利的同时降低硬件业务风险。

奥飞娱乐是国内知名的玩具上市公司，主营业务涵盖动漫玩具、动漫影视等泛娱乐内容产品的研发、生产与销售。公司在玩具赛道积淀深厚，拥有成熟的供应链体系与渠道网络，具备向AI 玩具方向转型的资源禀赋与业务基础。

需要特别说明的是，当前阶段深耕AI 眼镜与 AI 玩具赛道的科技类公司与初创型公司多数尚未完成上市，暂不具备公开市场的可投资条件。因此，当前阶段针对该领域的公开市场投资布局，主要围绕上述两类已上市主体方向进行筛选。

AI 眼镜与 AI 玩具作为 AI 端侧硬件的两大核心赛道，正站在从概念验证向规模化发展跨越的关键节点。从市场空间来看，AI 眼镜 2026 年出货量有望突破 2000 万台，中长期向亿台量级迈进；AI 玩具 2025 年市场规模接近 200 亿元，中长期向千亿级市场空间演进。

从竞争格局来看，AI 眼镜赛道呈现模型厂商、传统硬件厂商、创业公司、解决方案商四类主体并存的格局，传统硬件厂商凭借资金、资源与供应链优势具有更强的长期竞争力。AI 玩具赛道则呈现科技巨头、传统玩具企业、IP 方、创业公司四类主体差异化竞争态势，其中 IP 授权模式与转型中的传统玩具企业具备相对稳健的商业模式。

从技术趋势来看，AI 眼镜的显示技术、轻量化设计与多功能集成镜片方案三大硬件升级方向明确，将为产品的大规模普及奠定硬件基础。AI 玩具则从端云结合模式向端侧本地化部署演进，交互流畅度与离线能力持续提升。

从投资视角来看，当前阶段公开市场可投资的AI 硬件标的相对有限，主要集中于 IP 授权类公司与传统玩具转型企业两类。在行业快速发展期，建议持续关注具备明确 AI 业务布局、泛年龄层陪伴类产品方向的优质标的，把握 AI 硬件赛道成长红利。

（AI基于《AI眼镜与AI玩具深度分析》分析，图片由AI生成）

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