千问AI眼镜想让更多用户真正用起来|界面新闻·科技
“百镜大战”一年，AI眼镜的出货量在快速增长，但用户真实的使用率并不高。
肖芳XF · 来源：界面新闻
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界面新闻编辑 | 文姝琪
千问 AI 眼镜发布一年之后，正式对外发布了升级之后的新品千问 AI 眼镜 N1 和 N1 Pro 。
其中， N1 系列支持 4K 超清录像、多重防抖、智能构图成片及实况照片，支持全天候环境感知，开启相关功能后，眼镜可在车站主动向用户提示检票口、发车时间等信息。
N1 Pro 可监测心率、血氧、皮肤温度等指标，是行业首个具备体征实时监测功能的 AI 眼镜。同时， N1 Pro 还支持眼动交互和虹膜核身，用户在看到某个物体询问“这是什么”时，眼镜即可锁定对应内容，给出答案。在此之前，用户需要给眼镜描述想要询问的物体。
阿里巴巴集团千问事业部副总裁宋刚在发布会现场分享了千问 AI 硬件理念： AI 驱动、交互创新和持续在场。在他看来，这三个理念回答了三个非常直接的问题： AI 能不能从等待指令走向主动服务？用户能不能更自然地表达意图？一件设备能不能真正融入我们每个人的日常生活，在需要的时候随时出现？
实际上，这是对用户为什么要使用 AI 眼镜作出的更为深入的思考。“百镜大战”一年， AI 眼镜的出货量在快速增长，但用户真实的使用率并不高。 AI 眼镜距离成为 AI 时代全新的用户入口，还有很长的一段路。
IDC 数据显示，今年一季度无显示 AI 眼镜出货 225 万台，几乎追平 2024 年全年总量。但一些 AI 眼镜从业者透露， AI 眼镜长期真实使用率不足 6% 。
艾媒咨询 CEO 张毅对界面新闻表示， AI 眼镜用户接受度不如预期是必然的，主要是因为其在用户需求洞察和产品创新上做得不够。
在他看来， AI 眼镜最大的问题是交互悖论，即在视觉和语音交互过程中的私密性不足，还会给用户带来较大的社交压力。
除此之外， AI 眼镜目前能够满足的用户需求痛点，其他产品都几乎能满足，可替代性非常强。
AI 眼镜发烧友小王购买并体验了市场上几乎所有的 AI 眼镜产品。他对界面新闻表示，他长期佩戴 AI 眼镜，最常用的场景只有出差住酒店记录房间号，而拍照、录音、导航等 AI 眼镜的绝大部分功能，目前都可以用手机、录音笔等设备替代，用户使用的动力不足，即使购买了，也会在尝鲜之后长期闲置吃灰。
在张毅看来， AI 眼镜在现有的形态下去堆砌功能是没有意义的，其真正需要做的是深挖消费者日常生活工作中的痛点，并去解决这些痛点。
从此次千问 AI 眼镜新品推出的新功能来看，其正是在试图寻找手机等硬件无法解决的用户需求痛点。
在影像方面，阿里巴巴千问事业部 AI 硬件产品总经理吴建军透露，千问 AI 硬件团队过去一年跟踪用户的使用情况发现，有些画面是计划好的，但更多的只发生在一瞬间。用户需要的，不是另一台随身相机，是一种不必离开当下的记录方式。
简单来说，千问 AI 眼镜想要抢占的场景是用户需要抓拍的场景，记录不可重来的画面。为此，千问 AI 眼镜升级了其在暗光环境中的进光和信噪表现，让画面更有质感且层次分明。
在交互方面，千问 AI 眼镜提升了主动服务用户的能力。让 AI 真正做到根据用户的眼色行事。比如，在逛博物馆的场景，很多用户迫于社交压力，不好意思开口说“千问帮我介绍一下这个展品”，而 N1 Pro 支持眼动交互之后，用户只需要盯着想要了解的展品眨眨眼，它就知道用户意图并开始讲解。
Counterpoint 在今年 9 月发布的报告认为，当前 AI 眼镜的第一波增长由拍照 + 被动语音助手驱动；下一轮增长将由具备智能体特性的 AI 眼镜带动。智能体眼镜不再等待用户主动提问，依靠端侧感知、操作系统与智能体软件，实现主动感知场景、预判需求、自主完成多步骤任务，带来情境化交互体验，需要超低功耗传感与端侧计算能力支撑。
这正是千问 AI 眼镜所押注的方向。但目前，行业仍处于技术爬坡期，在多重全新功能下，如何把轻量化、续航与显示之间的“不可能三角”解决，仍然是 AI 眼镜厂商需要探索的核心问题。
在吴建军看来，难点在“持续”上，如果让一颗高性能芯片一直全速看世界，电量撑不住，机身也会热。
为此，千问 AI 眼镜给出的解决方案是，轻量场景轻处理，复杂任务再调动重算力。在传统拍摄链路之外，千问 AI 眼镜搭建了独立的低功耗视觉感知链路：由专用低功耗视觉芯片承载，工作功耗低至 5mW ，通过灰度帧采集环境信息，搭配定制视觉模型识别场景。系统采用分级唤醒机制，仅当捕捉到关键线索时，才调用高性能算力。
除了影像、交互等方面的功能创新之外，张毅还给出了另外一套创新的思考路径。在他看来，智能手表解决了用户运动、健康监测方面的需求痛点，智能眼镜也可以从用户眼睛方面的刚需问题出发去思考，并在此基础上叠加很多新功能。
在产品设计思路上，目前 AI 眼镜 还存在诸多非共识之处，但目前从业者形成的基本共识是，只有当某项任务戴上眼镜才能更高效地完成， AI 眼镜才能真正摆脱手机外设的身份。
而想要让更多用户真正用起来，至少先要让用户出门时是否会习惯性地戴上 AI 眼镜。