今年的 CES，注定離不開兩個關鍵詞，XR 和 AI。
就在開幕前兩天，1 月 8 日，蘋果宣布将于 2 月正式發售去年推出的混合現實頭顯産品，Apple Vision Pro。
這讓 XR 産品再次成爲了今年 CES 的焦點，過去數年，所有人都在等待 XR 的「iPhone 時刻」。随着蘋果正式入局，期待被帶向一個至高點。
目前 XR 市場的熱度很高，資金和關注度的熱潮高漲，但依然鮮有一款産品能做到「一錘定音」。從幾百元的音頻眼鏡，到數萬元的 Apple Vision Pro，廠商都還處于探索的階段。并沒有出現一款産品，像 iPhone 之于智能手機一樣，定義一個明确的未來形态。
市場等待的，與其說是某一個品牌的某一款産品，不如說是一個真正可用、有用、好用的産品範式。
過去十年，XR 領域的焦點一直集中在 VR 頭顯上，AR 眼鏡的技術路線，在幾家大廠嘗試并失敗之後，一直處于被忽視的行業「背陰面」。
但随着技術和市場的發展，AR 産品範式的輪廓正逐漸浮出水面，變得愈發清晰。就在今年的 CES 上，雷鳥創新展示了旗下最新一代的 AR 眼鏡産品雷鳥 X2 Lite，不僅實現了雙目全彩顯示，還将整機重量降到了 60g 左右，幾乎達到了普通墨鏡的水平。
雷鳥 X2 Lite | 來源：雷鳥創新
與此同時，AI 大模型技術的湧現，也爲 AR 眼鏡的未來，提供了一些全新的應用思路。
重回正軌的 AR 眼鏡
自 2015 年，上一波 XR 熱潮開始，頭顯設備的主旋律就一直是 VR。
無論是早期的 Steam VR、PS VR，還是後來被 Meta 收購的 Oculus，他們産品的核心應用都是遊戲，要把用戶置于一個虛拟世界。
2020 年，随着居家辦公、娛樂成爲一大趨勢，「元宇宙」概念開始流行，并最終導緻 Meta 決定 all-in 元宇宙，掀起了第二波 XR 熱潮，影響了一整代 XR 産品的設計思路。
到今天，大部分具備 AR 能力的頭顯，包括 Oculus、Pico 的産品，以及 Apple Vision Pro，采用的都是「攝像頭拍攝，頭顯内屏幕顯示畫面」的 VST（video see-through）方案。
這類 MR 産品盡管具備一定的 AR 能力，但從設計上，它們全都以「頭顯」的形态呈現，依然是「僅限于在室内使用」的設備。
與此同時，也有不少廠商在探索 AR 的另一條路——OST（optical see-through）方案，嘗試打造一款真正的「全天候 AR 眼鏡」。
與 VST 是将外面的物理世界以視頻化的方式投入人眼不同，OST 是讓物理世界以光學透視的方式進入人眼，并通過設備上的光機疊加數字信息，從而實現增強現實的效果。顯然，從硬件的終極形态上看，OST 才是 AR 的最優解決方案。
AR 的本質是虛實融合，OST 以高透過率的光學方案，讓虛拟畫面直接投映在現實世界中，可以大大減少了對設備的延遲、坐标定位、傳感器、算力、功耗等方面要求。
十幾年前，最早将 AR 概念帶入大衆視野的谷歌眼鏡采用的便是 OST 方案，此後包括微軟的 HoloLens，以及明星創業項目 Magic Leap，也沿用了這一方案。
但這些曾被寄予厚望的 AR 項目都在消費市場遭遇了困難，最終轉戰 B 端。其原因，不僅是成本過高、售價動辄數千美元，且顯示、佩戴等體驗差強人意，應用場景也非常有限。
OST 方案最大的難題在于光學顯示。
早期谷歌眼鏡采用的棱鏡方案，投射出來的圖像尺寸小、亮度低、存在較大畸變，棱鏡鏡片的厚度、重量也很大。之後也出現過 Birdbath、自由曲面、全息透視等光學方案，各自都有優點，但也都各自存在視場角、亮度、清晰度、重量等方面的短闆，無法支撐一款真正能夠達到「通用級」的設備。
在各種光學方案中，天花闆最高的還是光波導方案。簡單來講，其原理是通過在透明的鏡片内部構建可供光線傳播的通路，将微型顯示模塊發出的光，引導至鏡片的顯示區域，疊加在用戶的視野上。
除了光學系統，顯示更是一大技術難題。它必須足夠小、功耗足夠低，但同時又必須提供超高的亮度，才能保證在戶外超強的背景光下，用戶也能看清眼鏡上顯示的内容。普通的 LED 顯示技術難以微型化，矽基 OLED 則達不到足夠的亮度。能達到 AR 眼鏡要求的光機，MicroLED 是最優解。但 MicroLED 全彩化方案方面整體技術難度較高、且量産良率低，目前市面上的産品基本隻能做到單色。
雷鳥是最早開始嘗試将全彩 MicroLED 技術應用到消費級 AR 眼鏡上的公司之一。通過将紅、綠、藍 3 個單色 MicroLED 屏幕合成彩色顯示方案，雷鳥打造了出了第一代超小型全彩 MicroLED 光引擎，并實現了全畫幅像素微米級的高精度對齊。2021 年 10 月，雷鳥發布了第一代雙目全彩 MicroLED AR 眼鏡——雷鳥智能眼鏡先鋒版。
此後，雷鳥又自研了全彩 MicroLED 量産解決方案，并陸續在全彩顯示、光波導亮度、全自研光引擎精密及小型化等關鍵技術上進行攻堅，将 OST 顯示技術從實驗室推向市場。
消費級 AR 眼鏡的産品新範式
這一系列 OST 顯示技術的創新，集中體現雷鳥旗下的兩款真 AR 眼鏡上——雷鳥 X2 和雷鳥 X2 Lite。
雷鳥 X2 是雷鳥創新去年發布的産品，也是全球首款量産和發售的雙目全彩 MicroLED 光波導 AR 眼鏡，它能實現＞85% 的鏡片透光率、1500 nits 的峰值入眼亮度，和 3D 全彩顯示，即便在晴朗的室外，也能清晰顯示内容。
而雷鳥 X2 Lite，是 X2 的叠代版，整機輕量化有了全面提升。全彩光引擎經過新一輪極限縮小，重量降低了 30-40%，結合波導設計、材料創新上的突破，以及全新的工業設計，雷鳥 X2 Lite 的整機重量從前代的 119g，降低到了 60g 左右。這個重量已經低于很多時尚闆材眼鏡，對用戶來說，則意味着它可以實現全天候的無負擔配戴。
光學顯示系統的改進，爲 AR 眼鏡提供了一次「重回正軌」的機會。今天的 AR 眼鏡不再笨重，顯示效果也有了充分保障。
而在應用層面，伴随着硬件形态的确定和芯片算力的提升，AR 眼鏡應用場景的定義也在變得越來越清晰。從面對面翻譯、AR 導航，到 Widgets 小組件和擡頭顯示…… AR 眼鏡的使用場景并不像 MR 頭顯一樣，與手機、電腦互相排斥，而是可以全天候佩戴，融入用戶當下的數字生活，與手機電腦協同工作，互爲補充。
如果與此前的個人計算設備相比，MR 頭顯更像是「台式機」，AR 眼鏡則像一款移動設備。在經曆了十幾年的沉寂，長期被忽略之後，AR 眼鏡終于回到了發展的正軌上。
除了大幅改進光學方案，雷鳥 X2 Lite 還有另一項關鍵的技術，是其搭載的與高通合作的新一代 AR 芯片——骁龍 AR1。
AR1 是高通專門爲 AR 眼鏡打造的芯片平台。考慮到 AR 眼鏡産品極緻的輕量化需求，AR1 把能效控制作爲一個關鍵的指标進行了優化，芯片本身的體積也大幅縮小，這也是 X2 Lite 能相比前代産品減重一半，并依然能保持良好散熱的原因之一。
此外，AR1 搭載了高通的第三代 NPU Hexagon，大大提升了神經網絡的計算能力，這幫助 X2 Lite 更好地優化圖像和光學的算法，從而降低延遲并提升了最終的佩戴體驗。
大模型爲 AR 帶來新的可能性
除了硬件本身，雷鳥 X2 Lite 的另一個重大的更新是 AI 能力的加持——雷鳥 X2 Lite 加入了 AR 眼鏡的大模型語音助手 RayNeo AI。
Reyneo AI 将傳統的系統語音助手與 AI 大模型打通，加入了多輪自然語言對話、上下文理解、行程規劃、百科回答等能力，極大擴增了 AR 眼鏡的應用場景，讓用戶能夠以一種更加自然的方式，與現實世界進行信息層面的交互。
舉例而言，以往規劃旅遊行程時，用戶需要通過多個軟件，查詢天氣、交通等信息，而有了 RayNeo AI 的加持，隻需要戴上眼鏡，即可一次性完成天氣、出行交通、景區景點等信息查詢，快速規劃個人行程。據雷鳥介紹，未來，RayNeo AI 還将加入視覺理解能力，進一步探索多模态信息交互能力和場景，幫助用戶實現「所見即所知」。
大模型擁有的，是革命性的「處理信息」的能力，而 AR 眼鏡能颠覆的，則是「輸入輸出」的效率。AR + AI 的化學反應，還存在更多可能性。
作爲一個全天候佩戴的産品，AR 眼鏡可以将大模型能力帶入真正的高頻場景。不隻是語音助手會變得更好用，翻譯、識圖識物、導航等等應用，都可能通過與大模型能力結合，得到體驗的躍升。
AR 眼鏡作爲一個架在用戶眼前耳邊的設備，它距離用戶所感知的信息，天然是最近的，也更便于大模型發揮它的多模态處理能力，讓大模型成爲用戶的「信息處理前端機」，實現很多無感的交互設計。
打個簡單的比方，現在用戶拿到一份紙質材料，或許要用手機拍照，圖片轉文字，再輸入到 GPT App 裏，讓 AI 進行翻譯，生成摘要。而如果通過一款具備大模型能力的 AR 眼鏡，可能當用戶看向這份材料的時候，大模型就已經完成了信息的提取、處理，把結果顯示在 AR 眼鏡上了。
對于 AR + AI 的化學反應，雷鳥創新 CEO 李宏偉也表示，關鍵在于處理和交互的效率提升：「AR 眼鏡實現了跟感官系統的高度一緻性，可以做到看你所看，聽你所聽，在你眼前，在你耳邊，你不需拿起手機就可以實現所有的信息交互。」
雷鳥創新 CEO 李宏偉在極客公園創新大會舞台上演講 | 來源：極客公園
從這個角度來說，AR 和 AI，正迎來一個互相成就的機會，有機會定義一種全新的，未來的信息終端。它可能會成爲用戶一種新的「外腦」，與用戶眼睛、耳朵同步接收一樣的信息，通過大模型能力進行處理，給到用戶有參考價值的結果。
在經曆了 11 年的沉寂之後，AR 眼鏡終于迎來了一個「翻身」的機會。對 AI 行業來說也是一樣。畢竟當下大模型發展的一大難題，就是所有公司都在卷參量和規模，而罔顧了應用場景、效率和成本。想要實現成功的應用、商業轉化，大模型必須進行更細的場景劃分，與産品更緊密結合。
這種新的硬件範式與新的大模型能力結合，帶來的全新使用場景，将不隻改變雷鳥一家企業的命運。就像 iPhone 和 App Store 開啓了整個移動互聯網數代一樣，AR + AI 有潛力颠覆的，将會是整個行業。
