摘要：2024年是AI硬件元年的全面爆发。随着多模态大模型快速下沉至终端设备，以AI眼镜为代表的新形态产品正加速走向大众视野。从Meta与Ray-Ban的联名款到小米、雷鸟、Rokid等厂商的迭代发布，轻量化的智能眼镜正在逐步接棒智能手机，成为“贴身AI助理”的重要
引言
2024年是AI硬件元年的全面爆发。随着多模态大模型快速下沉至终端设备，以AI眼镜为代表的新形态产品正加速走向大众视野。从Meta与Ray-Ban的联名款到小米、雷鸟、Rokid等厂商的迭代发布，轻量化的智能眼镜正在逐步接棒智能手机，成为“贴身AI助理”的重要入口。
但从“有AI”到“可用”“好用”，仍横亘着一条技术鸿沟——显示交互能力。尤其是“看得见”的信息如何被自然地投影到用户眼前，成为影响AI眼镜产品化体验的第一瓶颈。这一关键能力，正是由“光学模组”所承载。
光学模组曾长期隐于AR/VR整机背后，被视为上游基础组件。如今，随着AI眼镜向C端转型，光学模组不再只是视觉成像单元，更是产品形态、交互体验、成本结构的决定性因素。一方面，光学模组决定了投影亮度、成像清晰度与佩戴舒适度；另一方面，它也拉开了中外厂商之间的“工艺鸿沟”与“成本差距”。
值得关注的是，中国厂商正快速积累自主能力，从波导光学、自由曲面透镜到MicroLED投影系统，国产替代正走向深水区。在AI浪潮带动终端出货量增长、产业链重构的背景下，光学模组正从幕后走向台前，成为投资人与产业上下游普遍关注的新焦点。
本报告将聚焦于消费级AI眼镜中的光学模组系统，从行业定义、核心技术路径、需求演进、竞争格局到资本趋势进行全面梳理。我们试图回答以下关键问题：
光学模组在AI眼镜中扮演怎样的角色？它真的是“卡脖子”的核心器件吗？
主流技术路线各自优劣几何？中国企业机会在哪里？
当前行业正处于怎样的资本周期？值得关注的项目与方向有哪些？
在AI眼镜的产业推进中，光学模组正从幕后走向前台。它不仅仅是一个成像组件，更是一套决定终端形态、用户体验与硬件上限的综合显示系统。从技术分类、产品路径到应用边界，光学模组这一环节本身也在经历一轮深度重构。
（一）定义：光学模组是AI眼镜的“显示引擎”，融合光路设计、材料工艺与投影系统我们将“光学模组”定义为AI眼镜中负责图像生成、传导与最终显示到人眼的系统性组件，通常包括以下关键模块：
相比AR/VR头显强调沉浸式体验，AI眼镜更注重日常佩戴与实用交互，这要求光学模组在实现视觉能力的同时，也要兼顾体积、重量、功耗、舒适度等多重指标。
（二）边界：聚焦“AI+轻量化眼镜”下的光学模组发展当前光学模组的应用场景横跨多个智能终端，包括：
工业级AR头显（如HoloLens 2、Magic Leap 2）；
消费级XR头戴设备（如Quest、Vision Pro）；
消费级AI智能眼镜（如Ray-Ban Meta、小米眼镜探索版、Rokid Max）等。
本报告聚焦于第三类，即“面向C端市场的AI智能眼镜”中所用光学模组的发展趋势，其技术、工艺与商业模型正逐步独立于传统AR设备。与工业/专业设备相比，消费级AI眼镜对光学模组提出了截然不同的需求侧逻辑：
AI眼镜正处于从“概念爆发”向“量产验证”的窗口期。头部厂商开始在整机设计中反向推动光学模组创新，形成了典型的“整机拉动→组件优化”反馈链路：
小米、Rokid、自研轻量化波导模组以降低体积与成本；
雷鸟光学则自研MicroLED方案，提升户外亮度表现；
极溯光学等国内新兴厂商已进入主流品牌核心供应链。
随着消费级AI眼镜销量逐步爬坡，光学模组不再只是底层技术组件，而是C端体验构建的核心模块。其市场特征也正在发生以下转变：
光学模组的本质，是在“有限空间”内实现“可感知信息”的高效投影。对消费级AI眼镜而言，这一过程的难点远不止于图像成像，更在于如何在亮度、清晰度、视场角、重量、成本与功耗之间取得系统性平衡。
本部分我们将聚焦当前主流的三条技术路径——波导系统、自由曲面透镜、投影源系统（LCoS/MicroLED），结合材料、工艺与量产可行性进行深入拆解，重点指出国产替代机会与“卡脖子”点。
（一）波导系统：最具“未来感”的路径，也是最难打通的壁垒波导显示的核心思路是利用光学耦合和全内反射机制，将微投影图像通过“光波导”传导至用户眼前，实现“悬浮式信息投影”。
主要技术类型包括：
优劣与国产现状
目前，中国企业在“几何光波导”方向已逐步实现量产，如极溯光学已进入小米等头部客户供应链。衍射波导方面仍有较大差距，关键设备（如纳米压印机）和光学结构设计能力仍依赖海外。但在低成本几何波导+自研耦合片方向，中国企业已有明显突破。
（二）自由曲面光学：追求轻量化设计的“结构平衡器”技术原理
自由曲面光学通过引入非对称曲面透镜，在小尺寸空间内实现图像畸变校正、焦距优化等效果。它可作为波导系统的补偿模块，也可用于替代传统镜头组，推动整机轻量化。
应用价值
提升视场角：优化投影路径，减少光损。
降低体积重量：适配窄边框、小型镜头。
降低畸变、提升图像清晰度：关键于加工精度。
国产发展阶段
自由曲面本身并非新兴技术，但在消费级AI眼镜中应用，仍是一个高精度与量产难度并存的环节。目前国内主要难点在于：
精密模具与多轴CNC工艺的加工良率；
纳米贴合、光轴对准等工艺集成能力；
透镜材料国产化替代（部分仍依赖进口光学塑料/玻璃）。
但好消息是：自由曲面属于“工艺可积累、壁垒不绝对”的方向，国内厂商正通过与整机联调提升成品率。
（三）投影系统：显示源技术进入拐点，国产迎来替代窗口路线简介
关键观察
当前消费级AI眼镜主要仍采用LCoS作为图像生成源，但头部厂商如雷鸟、OPPO正积极试点MicroLED路线。中国在MicroLED方面虽有起步早的项目（如京东方、视涯光电），但整体良率、封装精度、耦合损耗仍为最大挑战。
投影系统是光学模组中“最容易被关注、最难被攻克”的子系统之一，同时也是决定亮度、功耗的关键瓶颈。其高度集成性也决定了：厂商若能实现自产，将极大提升议价能力。
（四）技术指标权重：三大核心维度决定C端成败我们将光学模组的关键评价指标按以下权重划分：
对于C端AI眼镜而言，过度强调极致性能往往得不偿失。真正的突破往往来自找到“够用+可量产”的折中解。例如，部分国产厂商采用“几何波导+自由曲面+LCoS”组合，在牺牲部分视效的同时，换取了成本与结构上的可控性，实现了首次规模化商用。
AI眼镜作为新一代AI终端形态，其核心价值在于实现信息的“视觉外设化”与“随身化”表达。在这一过程中，光学模组不仅承担显示功能，更深度参与了用户交互、信息沉浸与设备形态控制等多维体验。
随着生成式AI与多模态感知的快速发展，光学模组正在成为连接“AI智能”与“人眼认知”的第一接口，是C端普及过程中无法回避的“刚性能力”。
（一）场景需求牵引：AI能力外化，依赖“视觉交互”窗口AI眼镜的多数核心功能，均依赖光学模组实现信息的“主动式视觉呈现”，主要包括：
过去，AI助手通过语音合成“输出”；今天的AI眼镜，正在让AI通过视觉“主动表达”。这一变化直接推动了对光学模组的性能需求全面升级：从分辨率到延迟，从亮度到FOV，每一项指标都影响最终的人机交互效率。
（二）用户体验驱动：从“功能可用”到“日常可穿戴”相比AR/VR，AI眼镜最大的挑战不在显示质量，而在长时间佩戴下的“存在感压制”。光学模组作为体积、重量与热源最集中的子系统，其设计直接影响终端的“佩戴可接受性”。
我们调研发现，C端用户对光学模组的关注集中在以下五个维度：
目前消费级产品中，小米、雷鸟等通过“自由曲面+几何波导+LCoS”方案，将整机重量控制在100g以内，支持白天使用，但亮度与遮光性仍是短板；而Ray-Ban Meta等则更注重形态拟真与佩戴舒适，但牺牲了主动视觉投影能力。这些权衡反映出光学模组仍处于探索最佳“体验平衡点”的阶段。
（三）B端特殊需求：功能优先，光效与精准性为王在To B市场，光学模组的应用场景集中在远程协作、工业巡检、安防可视化等任务型需求。相比C端，B端更强调信息效率与使用稳定性，关键诉求包括：
由于B端用户对成本相对不敏感，因此部分产品仍使用高价但性能优越的衍射波导或混合式Pancake结构。但随着消费级AI眼镜带动模组成本下降，未来C端路线如“几何波导+MicroLED”也有望向工业市场渗透，形成C带B的反向推动机制。
光学模组作为AI眼镜中“难而重要”的技术组件，长期被少数海外厂商主导。但随着消费级AI眼镜兴起、整机厂商前置光学布局，中国厂商正在从光波导材料、设计能力到投影源系统逐步破局，形成“局部突破—集成提效—生态绑定”的卡位节奏。
当前的全球光学模组产业格局，正呈现出以下三大趋势：
光学技术路线分化加剧，波导自由曲面逐步主导轻量化方向；
海外厂商主导关键材料、设备与高端波导设计；
中国厂商在工艺整合、成本控制与快速交付上形成独特优势。
（一）海外厂商：掌握核心设计&工艺材料，仍占据高端路线主导权目前全球范围内主导光学模组核心能力的企业主要集中在以下几类：
上述厂商主要在高通透率、多层扩瞳设计与波导镀膜技术上保持领先，广泛服务于工业级AR、车载HUD与部分高端C端AR眼镜项目。
（二）中国厂商：从“配套加工”迈向“设计+量产”一体化路线
中国厂商近年来在光学模组领域取得显著突破，尤其在波导设计、自由曲面加工、MicroLED显示源整合等环节逐步形成产业配套。核心企业包括：
部分整机厂商（如雷鸟、小米、Rokid）也开始在模组层自研光学系统或绑定上游供应链，强化整机与光学协同迭代能力。
随着消费级AI眼镜销量逐步释放，主流终端品牌开始从“外采光学模组”转向“战略绑定”或“局部自研”，主要动因包括：
降低光学物料成本占比；
提升模组与整机在FOV、结构、重量上的耦合度；
控制产品节奏，避免供应链瓶颈。
例如：
这意味着光学模组厂商若无法形成“快速交付+深度定制+成本控制”三位一体能力，将难以长期稳定绑定C端品牌。
光学模组作为AI眼镜生态中的“卡位部件”，技术壁垒高、产业周期长，长期被认为是“资本不敢轻易下注”的技术型环节。然而，自2023年以来，随着消费级AI眼镜的多点爆发、终端品牌的前置绑定需求，以及国产替代的政策加持，光学模组正在重新回到部分专业投资人视野。
整体来看，2023–2024年该领域融资呈现出“三少一多”特点：
少：融资事件仍不密集，尤其是C轮之后项目稀缺；
少：明确聚焦“光学模组”的专业化团队较少，仍处早期；
少：估值超过10亿人民币的公司不多，一级市场较为理性；
多：投资人多倾向“整机厂+模组厂绑定”机会，优先押在系统协同团队。
（一）融资事件：结构性升温，集中在天使～A轮阶段过去两年，围绕“AI眼镜/AR硬件光学模组”方向的融资呈现出结构性升温的特征。根据不完全统计，已有极溯光学、Optix、xGlass 等一批初创企业完成了不同规模的融资，资本热度主要集中在天使轮至A轮阶段。
从投资方构成和项目特征来看，融资事件呈现出以下几方面特点：
投资机构以产业资本或具硬科技背景的基金为主；
项目普遍强调“已绑定客户”、“已交付样机”、“具备模组试产能力”；
纯图纸型光学设计企业融资难度显著上升。
（二）投资人偏好：三类能力成为资本下注核心依据从我们与一线机构交流来看，当前投资人判断光学模组企业价值，主要看三大方面：
尤其在消费级项目爆发初期，投资人普遍将“是否进入小米/雷鸟/OPPO等眼镜项目供应链”作为商业化的关键信号，而不再单纯以科研能力作为估值锚点。
（三）风险与泡沫：过度技术导向型企业面临三重挑战虽然资本开始重新关注光学模组，但市场也存在一些值得警惕的“过热路径”或潜在泡沫，主要体现在：
过度强调技术而脱离市场
例如单纯做高复杂度衍射波导但无法压缩成本/体积，难以进入C端整机
依赖进口核心材料/设备
光波导核心图案刻蚀设备、高均匀性基材仍受制于海外，部分项目技术上可行但量产不可控。
路线落点过远、无短期交付能力
如纯MicroLED模组开发企业，若无足够融资支撑过2年以上窗口期，容易陷入“熬不下去”的困境。
投资人普遍更倾向于具备“3年内可见市场化路径”的模组企业，而非赌长线“科学突破型”团队。
万创视角与建议
国产替代中的结构性机会，需聚焦“量产+协同”型能力构建
光学模组是AI眼镜赛道中极具工程难度、技术密集度与资本耐心要求的“硬件卡点”。在服务消费级AI硬件项目过程中，我们发现，光学模组相关企业面临的最大挑战不在“科研能力”，而在于“工程闭环”和“交付韧性”。
基于我们过往服务经验，万创认为：光学模组领域虽非热钱密集赛道，但却是最具“长坡厚雪”价值穿透力的硬科技节点之一。其早期打法与估值节奏，需区别于一般消费电子类项目。
（一）融资困境：早期项目卡在认知差+验证成本高的双重夹层中大多数光学模组创业项目，会面临如下典型“融资夹层”困境：
解决上述问题，需要早期团队形成“三明晰”能力：
技术明晰：哪块是你的核心know-how？是图案设计、模组封装，还是系统协同？
路径明晰：你最早绑定哪个整机厂客户，计划在第几代产品上实现稳定供货？
融资节奏明晰：天使轮需要证明什么，A轮打通什么，B轮准备什么壁垒？
（二）未来三大结构性机会：从“路线优选”走向“国产闭环”我们认为未来3–5年光学模组创业最大的结构性机会将集中在以下三类路径上：
高性价比波导模组的国产闭环打通
痛点：当前衍射波导多依赖海外材料/图案库，中国方案仍不稳定；
机会：若能实现自研图案库+良率提升+结构协同设计，即可成为AI眼镜中国品牌的核心战略组件；
建议打法：绑定头部整机品牌（小米、Rokid、Inmo等）进行联合验证+逐代替换。
小型化自由曲面+LCoS/MicroLED融合路线
痛点：自由曲面镜组工艺壁垒高、投影显示与镜片协同不佳；
机会：若实现系统级优化（如小尺寸LCoS+定制自由曲面），可获得极大空间压缩+重量优势；
建议打法：拿到2–3家头部客户PVT阶段样机订单，压缩打样周期与BOM成本。
工艺设备与国产材料替代
痛点：当前波导刻蚀、镀膜等关键设备仍依赖进口；
机会：成为“光学设备+材料国产化”的隐形冠军，将获得政策与龙头品牌双重扶持；
建议打法：与材料研究院/产业基金协同切入，提供配套产线/贴合/镀膜等一体化工艺方案。
（三）报告结论：光学模组是AI眼镜的卡脖子器件，更是国产替代的机会之核在本报告结尾，我们希望能够给到大家以下三点核心判断：
未来5年，光学模组不会是一个“爆发式”的赛道，但却可能诞生下一批真正有产业话语权、具备全球竞争力的“技术型中坚公司”。在AI+硬件长周期趋势下，它将成为国产技术体系中不可忽视的关键拼图。
结尾在AI眼镜、XR终端全面加速的窗口期中，光学模组不再是幕后配角，而正在成为决定体验上限、量产速度与国产替代深度的“关键路径依赖”。尽管当下关于AI硬件的关注多聚焦于大模型上眼、系统操作、生态闭环等话题，但我们认为：在没有稳定、轻量、量产可控的光学模组体系之前，所有“AI+终端”叙事都无法真正落地。
光学模组不是一场“硬件升级”的技术节点，而是一次跨材料、跨设计、跨工程的系统博弈。它需要的不仅是理论突破，更是长期协同、产业耐心与工程体系的磨合能力。好消息是，中国光学团队正在不断缩短与全球领先水平的差距，尤其是在波导、自主图案库、自由曲面镜组结构等环节，已经有企业实现小批量交付、客户验证、甚至产业绑定。
万创判断，未来3–5年内，这一环节将诞生数家深垂领域的国产核心供应商，它们也将构成中国AI终端产业能力中最隐秘、但最不可替代的一环。我们期待并持续关注那些，敢于走入光学“深水区”、勇于构建系统闭环的硬科技创业者。光学模组赛道的机会，不在于短期热点，而在于对“工程深度”的长期穿透。
来源：乔布斯北京分斯
