编者按：当我们想喝可乐的时候，在极长的时间都只有两个选择：百事可乐和可口可乐。当我们选择手机的时候，有 90%的概率在苹果和华米 OV 等品牌里辗转。当我们买运动服饰的时候，曾经第一时间想到的，大概率是 Nike、Adidas。但世界之所以缤纷多彩，是因为在这些巨头之外，有一些不遵从传统，力求创造不同，注重设计和功能，着眼于明日的公司存在。它们有着非主流的商业模式，设计与产品能提供独特的用户价值，和足够的社交谈资。重点是，它们没有大公司的包袱，敢于不顾一切的进步。它们，是「多样性公司」。多样性，是开放世界的关键。爱范儿相信，只有真正关注和理解多样性公司才能比更多人更早地看见未来。在同名栏目中，爱范儿将以专访的形式，与你一同见证这些多样性公司，如何重塑未来，定义新常态。雷鸟创新（RayNeo）成⽴于 2021 年 10 ⽉， 致⼒于通过 AR 眼镜改变全球 10 亿⼈的⽣活。他们在近眼显示光学设计、⾃研 AI 算法模型，以及多模态⼈机交互上有深厚积累，也是业内唯⼀拥有核⼼光学⽅案全链路⾃研及量产能⼒的 AR 企业。同时，他们在智能眼镜领域有几乎最广的产品线，拥有 X 系列全功能智能眼镜，GT 和 Air 系列观影眼镜，V 系列拍摄眼镜，多条产品线。最近还带来了为 AI 而生的全新 iO 系列。首款产品雷鸟 iO 定位为人类增强 AI 眼镜，关键 AI 能力在于补强人类知识、强化人类表达、留存人类记忆。专为应对高信息密度、高认知负荷的效率人群打造全天在眼前的 AI 体验。在这副与普通近视眼镜几乎无异的智能眼镜里，雷鸟 iO 还内置了千问 3.7 Max 和 DeepSeek V4 Pro 版本模型，能快速准确回答问题，提供主动提醒、翻译提词、全天智记等全天 AI 能力。作为核心 AI 能力的全天智记以极低功耗持续运行，将用户全天的沟通与灵感统统记录。一天结束后生成每日总结，从海量对话中提炼出关键节点。雷鸟 iO 从日常碎片中逐渐提炼出用户的习惯、偏好与人脉关系，实现越用越懂用户。这是一款从产品定义上就把 AI 功能放在原点的产品，雷鸟创新也希望在这款产品上找到智能眼镜的杀手级应用，让智能眼镜成为对用户日常生活有所增益的一部分。在雷鸟 iO 眼镜发布前夕，我们与雷鸟创新创始人兼 CEO 李宏伟，雷鸟创新 AI 负责人程思婕聊了聊这个即将被 AI 重新定义的产品以及行业。▲ 雷鸟创新创始人兼 CEO 李宏伟AI 发展比我们预想的快，它改变了智能眼镜和雷鸟创新Q：你过去做过处理器、IoT、电视、OS，某种程度上一直在不同终端上寻找计算的入口。2021 年你判断 AR 会成为下一代通用计算平台。五年之后，站在 2026 年，你觉得当年这个判断里，哪些比你预想得发展得更快，哪些明显比预想慢？毕竟眼镜的风口提了很多年，但市场规模始终无法跟智能手机乃至智能手表相比。A：AI 的发展比预想快，但整体的发展比预想慢。在 2021 年的时候，我觉得智能眼镜的「iPhone 时刻」大概在三五年后，也就是 2025 年是不是差不多就来了？当时其实已经觉得 2025 年是个比较远的未来了，但是现在来看，这个「iPhone 时刻」可能要到 2027 年才到。其实在彼时彼刻，大家的判断都差不多，包括 Meta 这些公司也是这么认为的。造成这种延迟的主要原因还是核心技术的突破比预想的要慢一些，第一块就是光学显示，这是技术突破本身和产业互动的结果，如果产业的需求更强，那技术突破也会快一点。雷鸟创新目前是在 iO 眼镜上做到了无感显示，戴上去之后，看上去和普通眼镜基本没什么区别，彩虹纹几乎没有，透光率也很高，不会有其他一些光波导眼镜显示区域变黄的问题。AR 技术的发展依托芯片，这块的发展也不够快。AI 的底层技术发展比预想快，但 AI 应用的场景，所谓的杀手级应用其实也没有大家想象的那么快，大家广泛认同的只有 Vibe Coding，加一个搜索。所以整体来看，光学显示、芯片和空间计算，包括眼镜端的 AI 杀手级应用都还没有本质上的突破，但我们认为快了。雷鸟创新这块，希望能在光学显示上做到突破，在 AI 的杀手级应用上做到突破。Q：2022 年年底发生了一个很大的变量：大模型技术开始走向普通用户了。以前我们讨论 AR，核心是「把数字世界叠加到现实世界」；现在可能变成「如何让 AI 时时刻刻理解现实世界」。大模型的出现，有没有改变你对智能眼镜终局的定义？A：AI 技术的发展其实并没有改变我们对智能眼镜终局的定义。2021 年雷鸟创新开始创业的时候，我们就画过一个智能眼镜的象限图，横轴是 AI，纵轴是 AR，我们很早明确智能眼镜作为下一代计算平台的基石，就是 AI+AR。当时也定义了 3 大场景，一是手机场景迁移，而是 AI 助理，三是虚拟和显示融合。当时的判断如今变化并不大，只是说顺序有变化，以前会认为 AI 和 AR 发展速度差不多，现在看 AI 进度比 AR 快，那么眼镜上的第一个杀手级应用就该是 AI 助理。雷鸟创新现在有一个 40 多个人的 AI Native 团队，是有模型训练能力的，主要做两大类事情，一大类是偏重 Agent 能力，另一大类是我们也在做一个模型，核心是理解物理世界。如果智能眼镜要把物理世界和数字世界打通，光靠大语言模型还不够，基座模型的能力主要是理解连续的数据，但我们双眼看到的现实世界数据是大规模，不连续不规则的数据。比如我们下班回家的一段路，我也不说话，没有语言文字数据，但是画面在不断变化，这个画面数据有用吗？其实也没太大用，因为我每天上下班都走这条路。这种现实世界的数据怎么处理，是我们这个模型要做的工作。▲ 雷鸟 V4 AI 智能拍摄眼镜Q：雷鸟现在同时有 GT 观影眼镜、V 系列 AI 拍摄眼镜、X 系列 AR 计算平台，再加上 iO 眼镜。这其实意味着智能眼镜的产品形态到今天仍然没有像智能手机一样收敛。你认为现在是「不同物种共同进化」的阶段，还是它们最终一定会重新汇聚成一种产品？A：「不同物种共同进化」和「产品路线收敛」其实不冲突，我认为还需要一点时间，产品形态才会真的汇总成一个，2029 年甚至更远一点。相比于智能手机，智能眼镜的约束条件还是很大，最简单的道理，要性能和续航那就得做重，做重了戴起来就不舒服。眼镜产品形态能不能收敛，首先要一个个的解决这些约束条件。还有一个原因也可以讲讲，手机收编了几乎其他所有电子设备的功能，让它变成了一个不得不用的东西。现在你也可以用一个更小，存储更多，音质更好的 MP3，但大多数人不会再用 MP3，是因为手机本身就有很多杀手级应用，必须要有，在此基础上增加一个听歌的功能没有什么成本。现在的情况是，因为眼镜面临各种强约束条件，产品形态多样化，但我认为在 2029 年左右，眼镜上的杀手级应用们会让雷鸟 X 系列这样的全功能智能眼镜有让用户不得不用的理由。那么在这个前提下，用户使用别的眼镜的概率就会变低。在这个过程中，我们就得找到这些让用户不得不用的理由。中欧商学院有个案例就是在追踪雷鸟创新，现在还没有走到下结论这一步，就是看雷鸟创新的做法对不对。我可以先说为什么我认为雷鸟创新可能是对的，或者为什么我是这么选的。我自始至终都觉得智能眼镜这个赛道最后还是大厂的竞争，到最后的时候，会变成各个维度综合实力的竞争，所以在前面就不得不积累各种能力，各种资源，形成优势，让自己比较快地变成大厂。如果在智能眼镜赛道只做一类产品，会面临 2 个问题，一是在某个时间段发展还可以，但长远来看单产品无法累计足够的用户；第二个就是我说的大厂逻辑，到后面缺乏终局竞争的全面能力。所以说，智能眼镜最后会比较像智能手机一样，最终不会有很多品牌，但它又是个大方向，所以竞争很激烈，从创业赚钱的角度来看，它不是一个好的创业方向，我们如果不是有改变 10 亿人生活方式的理想，其实不该做这个的。Q：如果最终会收敛，你觉得那副「完全体智能眼镜」还缺哪几个最关键的技术突破？其中哪一个是最难靠堆钱和堆工程师解决的？雷鸟有没有为此做好准备？A：核心的需要 3 个技术突破，第一个是光学显示的技术，它做在眼镜里面，是一个技术含量占比和成本占比都很高的技术。第二个是 AI，眼镜上的 AI 和基础大模型还有区别，更需要第一视角的多模态模型，这个模型够不够聪明很重要。第三个是芯片电池以及伴随而来的空间计算技术。这三个核心技术分别代表了有没有很好的信息输出能力，有没有杀手级应用，以及能不能跑一个强大的系统进行虚拟和显示的融合。最难的我觉得还是 AI，虽然前面我说 AI 的发展比预期快，但眼镜端的 AI 有自己的复杂性，它跟数据关联很大，但需要的是新数据，这跟光学显示和芯片不一样。第一视角多模态数据，过去没有，不像大语言模型在过去的互联网上积累足够多的数据。其实跟具身智能目前的情况也有点像，用在训练机器人的数据也很少。这里也有关系，如果智能眼镜没起来，具身智能的大脑也没戏，这里有个循环的过程，眼镜，数据和模型三者的循环。我们已经在这里做比较深入的工作了，比如成立专门的多模态模型团队，开始在眼镜上收集数据训练模型，包括和机器人公司的合作。现在还是一个从 0 到 1 的阶段，虽然互联网上的视频数据很多很丰富，但是对于训练第一视角多模态模型帮助不大，因为他们大多是不连续。比如做饭的时候，你舀一勺盐拍下来了，把盐放锅里拍下来了，但是盐的移动过程没有拍。互联网上过去很少有这种按照人的视角去完整拍摄的视频数据。Meta 也在做类似的工作，Meta Reality 累计的数据量比较大了，他们也专门出了用作数据采集的眼镜 Project Aria。本质上来说，道理大家都认同，但区别是谁有能力？谁有足够多的用户戴你的眼镜去采集数据，谁有能力把数据处理好。归根到底，这又回到了大厂逻辑，数据和处理数据的能力，是有门槛的。为了让 AI 一直在场，雷鸟的 iO 眼镜先学会了「消失」Q：Google Glass 当年有很强的 Geek Fashion，它甚至刻意让别人知道「我戴着一台能拍照的微型电脑」，以至于当年有些时尚走秀也会戴着这个眼镜。雷鸟的 iO 眼镜却走向另一个方向，希望它看起来尽量像普通眼镜。你们什么时候得出这个结论：真正大众化的智能眼镜，首先要学会隐藏自己的科技感？A：如果我们的理想是要「改变 10 亿人的生活」，那么我们的产品就应该是一个大众能接受的样子，最终要符合大众审美。当然也有人会喜欢更有设计感，更特别的眼镜，尤其是墨镜，就会更个性，但大众层面大家还是喜欢简约的产品，当我们确定科技应该服务于人，应该隐于无声，那么产品就应该做成现在这个样子。不过这也不是我们做 iO 眼镜的出发点，我们的出发点是要在这款眼镜上打造一个「AI 的杀手级应用」，要达成这个目的，先决条件就是全天候佩戴，如果用户一会儿戴一会儿不戴，对于 AI 发挥作用会产生很重要的不连续影响。以此反推，就需要是现在适合长时间佩戴的这个形态。毕竟我们的出发点是打造「AI 的杀手级应用」，不是造一个时尚的智能眼镜。Q：当前做智能眼镜，一定要做取舍。显示面积、算力、电池、重量、摄像头、续航没有办法同时拉满。iO 眼镜最开始立项时，你们主动放弃了什么？比如 iO 眼镜就没有视觉能力，有哪些能力虽然技术上可以做，但你判断现阶段「不应该做」？A：首先主动放弃的是摄像头。核心原因有 2 个，第一个是我们看到还没有好的多模态模型能够支撑起杀手级应用，行业和我们都没有准备好，可能很快就有进展，但至少目前没有。同时，我们有希望眼镜是全时段佩戴，增加摄像头会带来隐私压力，以及功耗挑战。所以我们主动把摄像头放弃了。其次，我们放弃了大芯片，等于是我们在眼镜上放弃了非 AI 的部分。从能力上讲，我们可以放一个大芯片装 Android 系统，可以在上面搞出视频播放功能各种应用出来。但这个事情不符合我刚才说的逻辑，我们希望聚焦在 AI 上，希望它能有全天续航，所以大芯片和 Android 系统我们也放弃了。扬声器是我们非常纠结的一个点，我们的雷鸟 V4 眼镜的扬声器是和 B&O 合作的，音质业界第一档，但 V4 是墨镜的形态，镜腿可