从机器人到眼镜，具身智能如何改变我们&

2025年智能眼镜突然成了科技圈的香饽饽，Meta的Ray-Ban智能眼镜销量悄悄破了百万，国内这边阿里夸克、百度小度、小米、理想汽车的Livis也都赶着趟儿发布新品。

IDC预测今年全球能卖出1451.8万台，中国占了290.7万台。

热闹归热闹，有个问题一直没人说透，这玩意儿到底靠什么真正走进普通人生活？雷鸟创新的AI负责人程思婕，这位30岁出头的清华计算机博士，可能藏着答案。

程思婕的职业轨迹挺有意思，本科时赶上BERT语言模型爆发，一头扎进NLP研究，后来去美团、上海人工智能实验室实习，再到腾讯RoboticsX搞机器人，绕了一圈，2023年落脚雷鸟创新做智能眼镜。

问她为啥转方向，她半开玩笑说，"本来想做通用机器人改变世界，但后来发现商业化周期实在太长。"

机器人行业有个绕不开的坎硬件控制瓶颈，程思婕见过太多实验室里的"完美机器人"，一到真实场景就掉链子。

机器人要学人类动作，得先'看见'人类怎么动。

但它的'眼睛'装在身上，视角跟人差太远。

反观智能眼镜，往鼻梁上一架，天然就是第一人称视角，跟着脑袋动，看见的世界和人眼几乎同步。

全球玩家的打法很不一样，Meta的Ray-Ban能卖爆，靠的不是啥黑科技，而是基础体验扎实。

用户反馈最多的是"蓝牙连得稳""续航能撑一天"，这种稳定性在消费电子里太重要了。

国内厂商则集中在翻译、会议纪要、导航这些共识场景，功能都大同小异。

程思婕觉得，"现在大家基础功能都能做到80分，真正的机会在90分以上的体验找到那个'哇，没它不行'的场景。"

智能眼镜的战场，表面是功能比拼，实则是对"第一人称视角"价值的理解差异。

Meta赌的是"无感佩戴"，国内厂商抢的是"效率工具"，但程思婕团队想的是更深层的让AI真正"理解"人是怎么看世界的。

"第一人称视角的核心不是'拍下来'，是'同步感知'。"

程思婕拿起雷鸟X2演示，转头时镜片里的画面跟着动，低头看桌子，视角自然下移，"这跟手机拍照完全两码事，它得跟你的头部姿态、甚至眼球运动保持一致，这才叫具身智能。"

眼动追踪技术就卡在这儿，理论上追踪眼球能准确定位注意力，但人眼其实一直在无意识抖动，这些"噪声"让数据变得混乱。

我们试过让用户盯着一个点不动，结果发现哪怕刻意控制，眼球每秒还是会颤动好几次。

现在团队的折中方案是"眼动+头部姿态"双判断，虽然复杂，但至少数据干净些。

交互方式也得重新设计，智能眼镜不可能像手机那样划屏幕，语音成了主力。

雷鸟X系列的麦克风做了专门优化，两米外说话也能听清，还能分离背景噪音。

有次在咖啡厅测试，旁边有人打电话，眼镜居然准确把我的声音摘了出来。

程思婕对这个技术细节挺得意，硬件和算法得绑在一起琢磨。

雷鸟的AR1芯片专门为智能眼镜设计，算法团队得跟着硬件参数调模型。

以前做纯软件，模型精度差点还能靠数据补，做硬件就不行，摄像头角度偏1度，识别准确率可能掉20%。

这种"敬畏硬件"的思路，让他们和阿里通义千问的合作也很特别不是直接用现成大模型，而是根据眼镜的硬件特性做定制化微调。

技术落地的难点，往往藏在用户没注意的细节里。

比如镜片反光，阳光下看不清字幕，比如说话时的气流，会让麦克风产生杂音。

程思婕团队有个不成文的规矩，每周必须有半天戴自家眼镜出门逛，"你得真把它当日常用品，才能发现那些实验室里测不出来的问题。"

聊到智能眼镜的未来，绕不开两个敏感话题，隐私和替代手机。

程思婕团队设计了三级防护，物理提示灯（拍照录像时亮红灯）、图像预处理打码（默认模糊人脸）、端侧计算（敏感数据不上云）。

你想想，别人不知道你眼镜开没开，这种心理隔阂怎么消除？"这可能比技术难题更难解决。

他们也在做一些"技术向善"的尝试，给视障人群开发的障碍物识别功能，把时延压到了200毫秒以内，"再慢半秒，用户可能就撞上了"，给听障人群的实时字幕，特意优化了方言识别。

团队还留了20%的时间，专门研究少数群体的需求。

"商业上可能不划算，但做技术的总得有点理想主义。"

至于会不会取代手机，程思婕挺谨慎，现在说替代还太早。

手机的大屏幕、强算力，眼镜短期内比不了。

但未来一定是'多设备协同'，眼镜负责'看见和交互'，手机当'算力后盾'，各干各的强项。

智能眼镜这波热潮，与其说是新品类爆发，不如说是AI终于找到了离人类最近的"眼睛"。

程思婕和她的同行们正在做的，可能不只是造一款新设备，而是重新定义人和机器"共同看见"这个世界的方式。

这条路肯定不好走，但至少现在，越来越多的人开始相信，未来的计算平台，或许真的会架在鼻梁上。