几天前，苹果新任CEO特努斯在法国节目Clique中遭遇了一个略显尖锐的提问：
Vision Pro究竟是一场测试、一次失败，还是未来计算的第一步？
特努斯回应称：“这是一段漫长旅程的起点。”
不过，第一代Vision Pro至少证明了一件事：当前的技术已能将一台性能强大的计算机佩戴在面部。
做到这一点后，问题也变得愈发复杂。
图｜Hypebeast
科技公司开始重新学习眼镜
不久前，在Meta Connect上，Meta与依视路宣布，到2026年底，双方将在Ray-Ban、Oakley和Meta Glasses等产品线上提供超过100种眼镜款式选择。Meta称，这是迄今为止规模最大的一次AI眼镜产品线扩张。
超过100种SKU的选择，这种规模在常见的服装或饰品行业中并不罕见，但在消费电子市场却相当少见。
图｜Meta
毕竟，科技公司最擅长的是标准化生意。
几种颜色就能让一部iPhone销往全球。用少数硬件型号覆盖大部分用户，再将个性化交由软件和配件处理，这套方法支撑了过去几十年的消费电子产业。
饰品并非如此。
一个包或一块手表，会因材质和颜色衍生出数十种产品。同一套功能如何融入不同设计，本身就是商业的一部分。
因为人的脸没有标准答案。眼镜同样如此。
方框还是圆框，粗框还是细框，这些问题在手机上只是更换不同颜色外壳的事，但到了眼镜上，就直接成为产品本身的问题。
再者，眼镜直接参与个人形象塑造。消费者面对它时，很难像面对手机或耳机那样，仅凭功能参数做出简单决定。
图｜Hypebeast
所以，我认为Meta与Ray-Ban的合作不仅仅是通常意义上的科技联名。Meta借用的不仅是一个品牌标识，还有消费电子公司过去并不熟悉的产品方法论。
眼镜不是一个等待功能填充的硬件容器。它首先必须是一件人们愿意佩戴在脸上的物品，之后才谈得上视觉计算设备。
这种思路也体现在Meta的另一款产品上——Meta VR Glasses。
图｜Meta
这可能是今年Meta最不像一副普通眼镜的“眼镜”。
Meta VR Glasses仍是一台完整的VR设备。它具备沉浸式显示和空间感知，同时支持眼动追踪与手势交互。从它想要实现的体验来看，甚至可以将Meta VR Glasses视为Meta版本的Vision Pro。
两者有一个关键区别。
Vision Pro的思路是尽可能将完成这套体验所需的计算能力整合进头显本身。即使第一代已将电池单独外置，主要的计算、显示和传感系统仍集中在头部设备中。
Meta则更进一步，开始拆解整台“头戴计算机”。
图｜Meta
Meta VR Glasses的眼镜本体重约100克，主要保留显示和传感器。处理器、电池与存储都被放入一个独立的puck，通过光纤与眼镜连接。我可以将它别在腰间，或放在桌子或包里。
换句话说，Meta并未为了轻便而放弃VR的核心体验，而是选择先接受作为“眼镜”形态的物理边界，再重新分配这些体验所需的计算。
一副真正需要佩戴在脸上的设备，能容纳多少重量和体积，并非无限扩张的工程参数，最终都要由人的鼻梁、耳朵和头部承担。
这好比一笔有限的预算。
Meta将这笔预算优先留给显示、光学和传感器；计算、电池和存储对位置不那么敏感，因此被移至口袋中。Meta保留了VR的主要体验，也将原本集中在头部的重量重新分配到身体其他部位。
图｜Meta
这或许是理解当今视觉计算产品形态变化的一种方式：“眼镜”既是一种产品形态，也是一套决定功能如何取舍、计算如何分配的标准。
苹果近期的动向似乎也在印证这一思路。
据彭博社记者Mark Gurman报道，苹果内部正在探索代号N224的新一代Vision设备，目前约有四种设计方案。
其中一个方案保留了现有Vision Pro的大致形态，通过塑料、钛等材料继续减重。另一个方案则接近Meta VR Glasses，计算单元与电池将一起离开头部，进入独立的外置设备。
图｜Bloomberg
这个方案或许仍处于非常早期的阶段，苹果内部对外置puck也存在较大分歧。不过，连苹果也开始考虑重新安排计算的位置，这已说明了一件事。
下一代头戴设备需要回答的，不仅是性能还能提升多少，还有：
脸上的“预算”应该花在哪里
既然脸上的预算有限，接下来的问题就是：应该把它花在哪里。
从当今视觉计算行业给出的答案，大致可分为三种。
最直接的一种，是干脆砍掉功能。Ray-Ban Meta是这一路径最典型的代表。
直到最新一代，它依然没有显示屏。Meta将有限的空间留给摄像头、麦克风、扬声器和电池，摄像头负责记录用户看到的画面，麦克风和开放式扬声器承担交互，Meta AI则可根据镜头捕捉到的内容回答问题。
它可以拍照、录制视频和播放音乐，也可以告诉你眼前的建筑是什么。
图｜Meta
少了一块显示，也就少了一套光学系统。Ray-Ban Meta能维持接近普通眼镜的形态，将拍摄、音乐和AI交互融入一副适合日常佩戴的镜框中。
普通眼镜的外形以及低功耗，意味着你可以真正将其佩戴在脸上一整天，无需不断意识到自己正在使用一台计算设备。
从目前的出货量来看，这也是最成熟的一条路线。
Counterpoint Research的数据显示，2026年上半年，无显示屏AI眼镜占全球AI眼镜出货量的96%。带有光学透视显示的AR&AI眼镜仅占约4%，但出货量同比增长了449%。
图｜Counterpoint Research
另一条路线，是控制能力的边界。在我看来，目前大部分AR&AI眼镜都可归入这一路线。
Rokid Glasses就是一个典型例子。
它重约49克，同时保留了摄像头、扬声器和双目MicroLED显示。它可以拍照、播放音频，也能将导航、翻译和提词直接呈现在眼前。
乐奇的选择是尽量保留这些能力，但每一项都有所克制。显示采用单色MicroLED，视场角控制在30度，分辨率为480×640，主要用于呈现文字和简单信息提示。
它有显示，却未追求更大的视场角和复杂的空间画面；不过仍保留摄像头和扬声器，让拍摄、音频和AI交互都能留在一副日常眼镜中。
图｜Rokid
雷鸟在RayNeo iO上采用了另一种取舍。既然一副眼镜空间有限，与其让每种能力都占据一部分预算，不如直接决定哪些事情不需要由眼镜来完成。
它同样使用透明的单色MicroLED显示，却将重量进一步压至33克。摄像头和扬声器都被移除，仅留下麦克风负责声音输入。眼镜不负责拍摄，也不负责播放音乐，功能集中于承担字幕、翻译、通知和提词这些视觉信息。
这也是这个产品形态有趣的地方。
有限的脸上空间并未让这些产品走向同一种答案。厂商在同一副眼镜中留下什么、拿掉什么，又将每项能力控制到什么程度，最终带来了完全不同的产品定义。
图｜雷鸟
乐奇选择保留更多能力，再限制每种能力的规模；雷鸟则直接缩小眼镜需要承担的任务，仅保留完成视觉信息提示所需的硬件。
于是，同样是MicroLED、光波导和日常眼镜形态，仅仅因为留下什么、拿掉什么不同，两款产品便有了完全不同的定义。
最后一种路线，是将这笔预算拆开，分配到不同设备上。
当一副眼镜想要承担的能力越来越多，镜框本身很快就会达到极限。厂商于是开始重新安排整台计算机，将必须贴近眼睛的显示和传感留下，再将位置不那么敏感的部分移至别处，正如上述Vision Pro和Meta VR Glasses的方案。
图｜Apple
至此，我们其实可以大致看清视觉计算市场正在生长的轮廓。
有限的空间使厂商无法将所有功能同时保留。每一次取舍，都会改变产品适合的使用场景，也会改变它最终呈现的形态。
摄像头与显示之间的选择，区分了感知和呈现。全天佩戴与沉浸体验之间的选择，又将产品推向普通眼镜和空间计算设备的两端。有人希望眼镜理解自己看到的世界，有人在意信息能否直接出现在视野中。
到了完整VR体验这一级别，计算和电池究竟放在头上还是口袋里，又会带来另一套产品结构。
图｜Apple
今天智能眼镜之间的分野，正是从这些具体的取舍中逐渐形成的。
有限的空间并未让智能眼镜变成一个能力有限的品类，反而成为塑造这一品类的力量。
现在，轮到计算适应眼镜
接受眼镜的边界，并不意味着只能不断做减法。
今年的Snapdragon Summit上，PrismML展示了Bonsai，一款面向智能眼镜设计的2B视觉语言模型。它可直接运行在搭载Snapdragon AR1 Gen 1的智能眼镜上。
作为一个多模态模型，它能在本地理解佩戴者看到的内容，并实时给出回答。
图｜PrismML
相比模型本身的能力，我认为值得留意的是PrismML解决问题的方式。
曾经，当眼镜跑不动一个模型时，最自然的解决方式是将计算交给别处。
手机、云端……眼镜只需负责收集信息，再将结果呈现回来。
这也是过去许多可穿戴设备默认的计算架构：真正强大的计算发生在远处，戴在身上的设备只是一个入口。
当然，这的确是一种适应眼镜形态的做法。但这种适应，只是在既有计算体系中为眼镜找位置。
图｜PrismML
模型仍可按照服务器或手机的条件设计，只是在真正需要运行时，眼镜将任务交给另一个拥有更充足算力、内存和功耗的设备。
某种程度上，眼镜仍处于整套计算系统的末端：它负责感知和交互，真正的计算由其他设备完成。
爱游戏官方登录致力于推动智能眼镜技术的本地化创新。Bonsai有意思的地方，是它将这种适应继续向前推进了一步。
它不再要求眼镜去适应一个原本为服务器、PC或手机设计的模型，反而开始要求模型适应眼镜。
模型的精度、大小、内存占用和运行方式，都围绕一副眼镜所拥有的几瓦功耗、有限内存和散热能力重新设计。
Bonsai的语言模型部分被压缩到1-bit，并针对Snapdragon的Hexagon NPU进行优化，本质上都是为了让原本很难发生在眼镜上的计算，能够留在眼镜上。
于是，眼镜不再只是决定“计算应该发生在哪里”，也开始决定“计算应该以什么样的方式发生”。
图｜PrismML
回头看，John Ternus所说的“漫长旅程”，也可以有另一种理解。
我们可以将其看作科技公司重新学习克制与取舍的过程。
技术进步当然会让眼镜容纳新的能力。芯片会继续缩小，模型会继续轻量化，显示和电池也会持续进步。但这些变化不会替产品做出选择。
每增加一项功能，都会重新改变重量和续航，进而影响一副眼镜最终看起来是什么样子，人们又愿意佩戴它多久。
图｜Apple
眼镜离人太近了。
它停留在视线中，压在鼻梁和耳朵上，也直接成为个人形象的一部分。计算进入这样一个位置后，衡量进步的标准也会发生变化。
强大的性能仍然重要，但设备能否舒适地停留在人身上，同样是各个厂商需要探索的课题。
当计算来到脸上，缩小只是第一步。下一步，是学会成为一副眼镜。
本文来自微信公众号“爱范儿”（ID：ifanr），作者：关注明日产品的，36氪经授权发布。
