AI眼镜行业发展趋势 - AI眼镜将成为AI原生入口 彻底重构数字生活服务模式[4] - 服务形态从平面感知走向空间认知 数字信息与物理环境深度融合[4] - 交互方式从线性指令走向感官交互 基于多模态交互实现更自然高效的沟通[4] - 体验模式从垂直场景走向生活服务 通过环境感知提供个性化主动式服务[4] 行业当前挑战 - 端到端软硬件能力碎片化 基础设施薄弱且缺乏统一标准[6] - 原生应用严重缺乏 难以满足多元化场景需求[7] - 移动互联网服务向智能化服务升级难度大 延缓技术普及速度[7] gPass技术框架核心能力 - 基于生物核身实现可信身份流转 建立设备与用户唯一可信绑定关系[10] - 构建硬件可信根的端到端安全通信连接 打造全链路跨多端软硬结合可信方案[10] - 在手机端和眼镜端建立可信隐私沙盒体系 保障数据传输机密性和完整性[10] gPass交互技术创新 - 提供视频图像声音多模态理解技术 声纹作为核心验证因子[11] - 首次实现智能眼镜端支付功能 通过持续语音交互完成无感核验[11] - 研发跨Android与RTOS渲染解决方案 弥补基础设施不足[11] - 探索手势识别技术 实现跨端精准同步的消息推送[11] gPass连接生态构建 - 实现多端互联 顺畅连接手机/智能汽车/智能家居/可穿戴设备[12] - 支持多模态大模型原生交互 无缝融入AI能力[12] - 接入蚂蚁生态海量智能体 覆盖支付/出行/文旅/金融/医疗等高频场景[12] 应用落地与行业合作 - 已应用于rokid/小米/夸克/雷鸟等眼镜品牌 实现"看一下支付"功能[15] - 在医疗健康场景提供健康咨询/AI问诊/就诊提醒/药品解读等服务[15] - 通过与全产业链伙伴协作 推动AI眼镜从单一工具到完整生态的质变[15]