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5、大爆发元年,不过，按照当下应用生态厂商的逻辑，对于一款真正的AI硬件产品来说，特别是像AI眼镜这样的新兴品类，核心不仅仅是硬件的单一方面，而是软硬件的深度融合。具体来说，硬件提供了基础的计算和感知能力，而软件特别是AI大模型，则赋予了这些硬件更多的“智慧”。,一般来说，轻型眼镜的重量通常在15克左右，而普通眼镜的重量通常在20-30克之间。这就意味着现有的AI眼镜，几乎全部存在长时间佩戴体验欠佳的问题。,事实上，业内人对AI眼镜的认知是极其统一的，它其实不是一个特别创新的产品，因为它核心的功能点，它有耳机很方便、可以拍照、AI提智等，这些其实不是那么新的技术。在企业眼中，这只是新的增长点，或者是AI落地的应用之一，不能落后同行才是重点。,不过，区别在于，Meta AI眼镜因为最先推出拍摄功能，得以大火。而华为、魅族、蜂巢科技的产品更多的是支持音频翻译等，销量也并不理想。
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“Google Glass什么都能干一点，但是什么也没有做好”，十年前，百度智能眼镜BaiduEye产品团队的一名成员坦言，“我们想至少在一点上做好，能把它用起来”。,换句话说，目前市场上尚没有一款AI眼镜在重量、功能上达到完美匹配用户需。AI眼镜说到底首先要是一副眼镜，如果舒适度和美观不够，那也只能是一个小众的电子产品。,AI眼镜第一次让厂商们看到了大模型在终端的雏形，包括小米、三星、OPPO在内的多家厂商已经入局或探讨项目的可能性。据VR陀螺多方核实，不完全统计，目前已公开、被披露入局 AI 眼镜的厂商高达36家（含海外），产品数量预计超过50+。,百度已打响AI眼镜第一枪，可以断定，2025年将成为AI眼镜爆发元年。
今年10月，OpenAI高级研究科学家、德扑AI之父Noam Brown，曾在美国旧金山举办的TED AI大会上提出了一个惊人的理论——让AI模型思考20秒所带来的性能提升，相当于将模型扩大100，000倍并训练100，000倍的时间。,System1，所谓的“快思考”，是一种自动化的、迅速的思维模式，几乎不需要消耗大量的认知资源，也不需要个体付出明显的努力。,所以对于AI产品来说，销售渠道变得尤为关键。然而，硬件销售能力薄弱是传统互联网企业的通病，另一大厂字节也是在软件生态技术上不差，但仍旧频频折戟硬件。在这种情况下，如果没能有传统的眼镜售卖渠道助力，或是很难将潜在用户转化。
在人工智能快速发展的背景下，Kimi公司与清华大学MADSys实验室合作推出了基于KVCache的Mooncake推理系统，旨在解决高推理负载和降低推理成本的问题。Mooncake项目在GitHub上开源，致力于构建高性能内存语义存储的标准接口。,大卖的原因也十分简单，就是摒弃了显示屏相关的技术投入和成本，售价降至299美元，成功打开了大众消费市场。所谓“AI眼镜”是在普通眼镜基础上，增加AI功能，被认为是从传统眼镜向AR眼镜迭代的一款过渡产品。不同于将重点放在虚拟与现实结合的AR眼镜，AI眼镜更加注重通过AI提升语音交互能力。
像人类一样思考——快、慢思维,也是在这样的背景下，给了国内一众AR智能眼镜厂商一个打开第二增长曲线的机会。据不完全统计，目前国内至少有50个新、老团队在搞AI眼镜。也是这种趋势，让百度在AI眼镜上的机会更多。,据官方介绍，这款眼镜搭载了通义千问大模型可以在用户在参观博物馆时，立即提供该展品的历史背景及相关知识介绍;在旅行途中遇到不认识的植物或动物时，用户同样可以通过这种方式轻松获取信息，还可以实现用眼镜支付等功能。
当下的AI眼镜是否能够大卖，更重要的还是价格。在定价策略上，Ray-Ban Meta299美元的定价并不算高，因为其常规售价在200-300美元之间。并且在美国购买Ray-Ban Meta时，还可以用医疗保险覆盖部分费用，降低了用户更换眼镜的成本。,在AI眼镜的软件储备方面，各家企业过去一年已经提前做了准备。中小厂纷纷抢先与传统眼镜厂商达成合作;从手机厂商们近来的发布会来看，基本都重构了操作系统、语音交互范式，从底层打通与多模态模型、AI应用的兼容，而操作系统、大模型、语音交互，也正是AI眼镜上不可或缺的软件体系。
“Google Glass什么都能干一点，但是什么也没有做好”，十年前，百度智能眼镜BaiduEye产品团队的一名成员坦言，“我们想至少在一点上做好，能把它用起来”。,不过一个现实是，目前国内外AI眼镜行业本质上还处在爆发初期，而国内的公司基本也都想抄RayBan Meta的作业，而如果站在RayBan Meta的角度来看，这款小度AI眼镜能成为爆款的几率并不算大。
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Tech星球统计发现，从去年9月Meta发布第一款AI眼镜开始，陆续有10家国内厂商都在布局相对应的产品，目前实现交付的只有Meta、魅族、华为和蜂巢科技，其他厂家虽然发布了产品，但交付大都推迟到了明年。,System2的特点在于其能够对信息进行细致的分析和评估，从而得出更加准确和全面的结论。然而，由于这种思考方式需要消耗较多的认知资源，所以比System1要慢得多。,📚 整合超过14亿份专业文档，涵盖多个领域，确保信息的真实性和专业性。,谷歌DeepMind团队推出的Generative Omnimatte AI模型，将特效制作从电影领域带入普通用户的生活。该模型能够将视频分解为多个图层，轻松实现物体与背景的分离，甚至可以处理被遮挡的部分。用户只需简单操作，就能创造出各种炫酷的视觉效果。,📹 用户可自定义视频语音，使用多种声音生成创意视频，增强互动体验。