摘要
本報告深入剖析 AI 眼鏡產業崛起及投資機遇。 AI 眼鏡作為人工智慧與穿戴科技的革命性結合，正重塑人機互動模式並提升多產業效率。報告首先深入探討 AI 眼鏡的核心技術、市場定位及其在醫療、教育、工業和零售等高價值場景的創新應用。
進一步，我們全面解構 AI 眼鏡產業鏈，從關鍵硬體技術（高效能 AI 晶片、先進感測器、輕量電池模組）到核心軟體（深度學習演算法、智能數據處理平台）及全球化製造布局，並精準盤點美、中、台三大科技陣營的領先供應商。
AI 眼鏡是什麼？為何會成為下一波產業革命關鍵？
AI 眼鏡的基本概念與功能
AI 眼鏡是一種整合了人工智慧（AI）技術與先進穿戴式裝置的新型產品。它不僅具備擴增實境（AR）或混合實境（MR）的視覺呈現能力，更透過內建的 AI 功能，實現語音助理、即時翻譯、場景識別、視覺導航等智能化應用。
透過 AI 技術的深度學習能力與邊緣運算能力， AI 眼鏡能夠根據使用者的行為模式與所處環境，即時提供相關資訊、輔助決策，甚至自動完成特定任務，大幅提升了資訊獲取與任務執行的效率。這使得 AI 眼鏡從單純的顯示設備，轉變為具備「理解」與「決策」能力的智慧型助理。
與傳統智慧眼鏡的差異
傳統的 AR 或 MR 眼鏡主要側重於虛擬影像的投射與使用者互動，其核心功能多圍繞在資訊顯示與基本操作。然而， AI 眼鏡的發展則更強調「理解」與「決策」能力。
圖一 Meta AI 眼鏡
例如， AI 眼鏡能夠即時識別面孔、翻譯多國語言、判讀物體資訊，甚至執行個人化的複雜指令。其關鍵在於內建的 AI 演算法能夠即時處理大量數據並做出反應，讓使用者無需手動操作，即可獲得無縫且智慧的服務。這種從「被動查詢」到「主動推播」的轉變，是 AI 眼鏡與傳統智慧眼鏡最本質的區別。
AI 技術如何整合進穿戴裝置
AI 眼鏡的智能化核心在於其內建的神經網路處理單元 (Neural Processing Unit，NPU) 與邊緣運算架構。這些專用硬體使得 AI 運算能夠在本地端高效完成，顯著降低了數據傳輸的延遲，並減少對網路連接的依賴。結合先進的語音辨識 (如語音助理)、視覺 AI (如圖像辨識與物件追蹤) 以及機器學習模型，使用者可以透過語音指令或視線控制來操作設備，實現真正的「無感介面」。這種人機互動模式的革新，不僅提升了操作的直覺性，也為未來的智慧生活描繪了新的藍圖。
AI 眼鏡的應用場景與產業價值鏈
多元應用場景的拓展
- 醫療領域：在手術過程中，醫生可以透過 AI 眼鏡即時查看患者的生理數據、醫療影像或手術導航資訊，無需分心查看螢幕，提升手術精準度。遠距醫療諮詢中，醫生也能透過 AI 眼鏡為偏遠地區患者提供即時診斷與指導。例如，已有案例顯示 AI 眼鏡輔助外科醫生進行複雜手術，將關鍵數據疊加在視野中，顯著提升了效率與安全性。
- 教育領域： AI 眼鏡可以提供沉浸式的學習體驗，例如虛擬實境的歷史場景重現、解剖學的3D模型互動，或語言學習的即時翻譯輔助。學生可以透過 AI 眼鏡進行虛擬實驗，或是參與遠距協作課程，打破地理限制。
- 工業與製造：在工廠巡檢或設備維修中，工人只需透過 AI 眼鏡掃描設備，即可即時識別型號、顯示維修歷史記錄、操作手冊或建議流程，大幅提升工作效率並降低錯誤率。遠端專家也能透過 AI 眼鏡提供即時指導，協助現場人員解決複雜問題。
- 零售與服務： AI 眼鏡能為消費者提供個性化的購物體驗，例如在實體店中識別商品並顯示其評價、價格比較或搭配建議。對於服務人員， AI 眼鏡可提供客戶資訊、庫存查詢或導覽指引，提升服務品質。例如，部分零售商已嘗試利用 AI 眼鏡協助店員快速識別商品，並提供即時促銷資訊，優化顧客體驗。
AI 眼鏡所帶來的改變不僅在於觀看資訊，更在於「操作邏輯」的根本性革新⸺從被動查詢轉變為主動推播與智慧應答，這大大降低了人機互動的門檻，也顯著提升了作業效率。
AI 眼鏡背後的產業價值鏈結構
AI 眼鏡的產業價值鏈是一個高度整合的生態系統，橫跨硬體製造、軟體開發、 AI 演算法設計、數據平台與終端應用服務。這條產業鏈串聯了IC設計公司、感測模組供應商、顯示技術廠商、ODM/OEM製造商、平台業者與品牌商，是一個從基礎技術到使用者介面都需緊密協作的完整體系。這也使得 AI 眼鏡成為新創公司、科技巨頭與傳統製造業共同投入的戰略高地。
AI 眼鏡供應鏈的核心環節與全球佈局
AI 眼鏡作為跨技術整合的新興產品，其供應鏈涵蓋了晶片、感測、顯示、電池、組裝、品牌等多個層面。主要供應商集中於美系、中系與台系陣營。
關鍵硬體供應商
AI 眼鏡的基礎性能由其核心硬體決定，主要包括:
- AI 晶片: AI 眼鏡的運算核心，需要具備高速運算能力與低功耗特性，以支援複雜的 AI 演算法在邊緣端運行。主要供應商包括高通 (Qualcomm) 的 Snapdragon XR 系列晶片，以及聯發科 (MediaTek) 等，這些晶片通常內建 NPU，專為 AI 邊緣運算設計。例如，高通的 AR Gen 晶片支援空間音訊和 6DoF 追蹤，是 Meta Ray-Ban 等主流 AI 眼鏡的核心組件。
- 感測器: 用於感知環境與使用者意圖，包括深度攝影鏡頭 (用於空間感知與3D建模)、慣性測量單元 (IMU，用於頭部追蹤與運動感測)、雷射測距儀 (用於距離測量) 以及眼球追蹤感測器等。這些感測器是實現精準 AR 疊加與自然人機互動的關鍵。供應商如Sony、AMS 等。
- 顯示模組: 提供視覺呈現，主要技術路線包括 MicroOLED 和光波導 (Waveguide)。MicroOLED 憑藉其高對比度、高解析度和小型化優勢，成為主流選擇；而光波導技術則能實現更輕薄、更接近普通眼鏡的外觀，是 AR 眼鏡的未來發展方向。Lumus、WaveOptics (已被Snap收購) 是光波導技術的領先者，而舜宇光學、大立光等則在鏡頭模組方面具備優勢。
- 電池模組: AI 眼鏡對續航力與輕量化有極高要求。電池模組需要具備超輕量化與高能量密度特性，同時解決散熱問題。目前，續航時間與散熱仍是 AI 眼鏡量產的技術瓶頸之一。
軟體、 AI 演算法與數據處理平台
除了硬體，驅動 AI 眼鏡核心功能的還有 AI 演算法開發與數據處理平台。這些軟體通常由 AI 新創公司或科技巨頭主導，負責語音識別、視覺處理、語意理解等核心 AI 功能。例如，Meta 的 Llama 大模型已被整合到 Ray-Ban Meta 眼鏡中，實現了更自然的語音交互。這些平台也需提供開放的應用程式介面（API），讓品牌客戶能夠快速開發各種垂直應用，如醫療診斷、語音導覽、商業分析等，形成豐富的應用生態。
圖二 AI 眼鏡。開啟與世界的即時交流
組裝代工與品牌出貨端的全球布局
AI 眼鏡的最終量產主要透過 ODM (原廠委託設計製造) 或 OEM (原廠委託製造) 模式進行。目前，中國、台灣、越南與印度是主要的組裝中心。出貨端則多由國際品牌主導，如 Meta、Apple、Snap、Google 與小米等。未來的競爭焦點將集中在生產良率、成本控制與供應鏈彈性配置上，這將形成產業鏈分工密切的新樣貌。
全球 AI 眼鏡供應鏈重要廠商盤點
AI 眼鏡作為跨技術整合的新興產品，涵蓋晶片、感測、顯示、電池、組裝、品牌等多層供應鏈。依區域劃分，供應商主要集中於美系、中系與台系陣營：
美系供應商
Meta（原Facebook）（美國 NASDAQ 股票代號：META）：長期耕耘AR/VR，與 Ray-Ban（雷朋）合作推出 AI 眼鏡 Ray-Ban雷朋 Meta，是目前市場上最接近「消費型 AI 眼鏡」的產品，並積極將其自研 AI 模型整合進產品中，打造自有 AI 社群助理。
Qualcomm（美國 NASDAQ 股票代號：QCOM）：提供 Snapdragon（驍龍）XR 系列晶片，是多數 AI 眼鏡主控的核心供應商之一，其 AR Gen 晶片已成為業界主流。
Apple（美國 NASDAQ 股票代號：AAPL）：雖然目前主要產品為Vision Pro (MR頭盔)，但業界預期蘋果 AI 眼鏡有望於2026年推出，並將由鴻海、廣達等台廠代工，台積電操刀關鍵晶片。蘋果在自研晶片、介面設計與生態系統整合方面具備強大優勢。
Google（美國 NASDAQ 股票代號：GOOGL）：積極推動 Android XR 生態發展，並將整合 Gemini AI ，實現更強大的對話與視覺理解能力。Google 目前尚未揭露產品上市時間，但已經啟動與多方面眼鏡品牌合作，包括 Gentle Monster 、Warby Parke 等。
中系供應商
華為：推出自主研發的智慧眼鏡，結合 HarmonyOS 生態，有望在中國內需市場快速擴張。
舜宇光學（香港 股票代號：2382.HK）：主要供應 AR 光學模組與鏡頭，為多家國際品牌的核心模組合作夥伴。
立訊精密（A股 股票代號：002475.SZ / 香港 股票代號：2018.HK）：具備完整穿戴裝置組裝產能，為 Apple 主要供應鏈之一，未來可能承接 Vision Pro 類型眼鏡代工任務。
小米（香港 股票代號：01810.HK）、OPPO、百度（美國 NASDAQ 股票代號： BIDU）： 這些科技巨頭憑藉自身技術積累和品牌影響力，積極佈局 AI 眼鏡市場，例如小米 AI 眼鏡的推出，預計將進一步激化市場競爭。
台系供應商
台積電（TSMC）（股票代號：2330.TW）：負責 AI 與感測晶片代工，⻑期受惠於高階製程需求，是全球 AI 晶片供應鏈的關鍵核心。
欣興電子：提供ABF載板與高密度連接板（HDI），為 AI 晶片的重要結構材料供應商。
原相科技（股票代號： 3227.TW）：感測 IC 設計公司，專注於光學感測與影像處理晶片。曾成功進入Oculus（Meta）VR 產品供應鏈，有機會成為 3D 感測模組的供應商。
宏達電（HTC）（股票代號： 2498.TW）：雖目前主攻VR領域，但也積極開發 MR 技術並投入 AI 演算法整合，是台灣在此領域的代表品牌。
大立光（股票代號：3008.TW）、玉晶光（股票代號： 3406.TW）、亞光（股票代號： 3019.TW）：在光學鏡頭模組方面具備技術優勢，有望受惠於 AI 眼鏡對高精度光學元件的需求。
達邁：透過透明聚醯亞胺(PI)材料切入智慧眼鏡供應鏈，掌握 AI 眼鏡輕量化的關鍵技術。
鴻海（股票代號：2317.TW）、廣達（股票代號：2382.TW）：作為全球領先的電子製造服務商，有望承接Apple等大廠的 AI 眼鏡代工訂單。
聯發科（股票代號：2454.TW）: 進軍中階穿戴市場，強調功耗與成本平衡，若能打入中國品牌或平價線，將成黑馬候選。
AI 眼鏡供應鏈的投資價值
隨著人工智慧、穿戴裝置與人機介面快速融合， AI 眼鏡不再只是未來想像，而是逐漸進入產品化、商業化的關鍵轉折點， AI 眼鏡供應鏈之所以值得投資，核心原因可歸納為以下幾點：
- 結構性成長趨勢明確
AI 眼鏡結合AR/MR與生成式 AI 的技術，正在重塑我們對工作、學習與生活的互動方式。根據多個市場研究機構預測，全球智慧眼鏡市場將在未來幾年呈現雙位數甚至三位數的年增⻑率。例如，IDC 預計 2025 年，全球智能眼鏡市場將出貨量 1451.8 萬副，同比增长 42.5%。
而⻑期來看，高盛（Goldman Sachs）預計到 2030 年全球出貨量有望達到 8000 萬部甚至更高。這種強勁的成⻑趨勢，將為供應鏈相關產業帶來⻑期且可觀的收益。
- 高技術門檻與深厚護城河
AI 眼鏡的開發涉及多項尖端技術，從 AI 晶片、感測元件、微型顯示模組、散熱設計、到語音／視覺演算法，每一環節都需要長時間的研發與技術累積，形成了明顯的競爭門檻。
能掌握這些技術的公司通常難以被取代，這為其建立了深厚的「護城河」，使得投資風險相對可控。例如，輕量化、低成本、高功效的「不可能三⻆」技術瓶頸正在被突破，中國芯片的成本降低約 80%，先進光學技術如光波導也在不斷迭代。
- 全球科技巨頭爭相佈局
Apple、Meta、Google、華為、小米等全球科技巨頭皆在投入 AI 眼鏡技術的研發與市場佈局。這不僅帶動了供應鏈的龐大需求，也意味著整個產業將加速成⻑。
供應鏈企業一旦成功打入這些核心客戶的體系，其營收成⻑將具備高度可預期性。例如，Meta 的 Ray-Ban 智能眼鏡在 2024 年銷量已達約 150 萬台，2025 年預計可達約 400 萬台，其核心供應鏈備貨目標更高達 1000 萬台，顯示市場信心十足。
- 連動 AI 、生醫、元宇宙多重題材
AI 眼鏡不只是消費型電子產品，它更是一個連接多個前沿科技領域的樞紐。它串連到智慧醫療 (遠距診斷、手術輔助)、遠距教育 (沉浸式學習)、工業應用 (智慧巡檢、遠端協作) 以及元宇宙世界 (作為進入元宇宙的關鍵介面)。
這使得 AI 眼鏡供應鏈的公司不再僅限於「硬體製造」，而是進入了跨領域整合與數據經濟的新賽道，具備更廣闊的成⻑空間。
- 供應鏈企業多具國際客戶基礎與出口實力
尤其台灣與中國部分廠商，憑藉其穩定的產品品質、高效的生產能力與彈性的供應鏈管理，已成為 Apple、Meta 等國際品牌的重要合作夥伴。投資這類企業，相當於間接參與全球科技供應鏈的脈動，分享全球市場成⻑的紅利。
AI 眼鏡供應鏈面臨的挑戰與機會
儘管 AI 眼鏡市場前景廣闊，但其發展仍面臨一些挑戰:
- 量產成本、能耗與散熱技術瓶頸： AI 眼鏡目前尚處於開發與小量試產階段，量產技術仍不成熟，特別是在散熱處理與續航時間上仍是瓶頸，Meta 眼鏡的續航最多僅能長達4小時。隨著光學模組複雜化與 AI 處理需求提高，晶片散熱將是關鍵門檻。同時，高階原材料與光學元件成本亦抬高整體售價，壓縮了消費者接受度與品牌利潤空間。
- 法規、隱私與消費者接受度考驗： AI 眼鏡涉及即時影像、語音錄製與人臉識別等敏感技術，若無法妥善保護隱私，將引發監管與消費者疑慮。歐美等國對此已有嚴格規範，企業若無法合規可能將面臨禁售或巨額罰款。此外，消費者對新興穿戴裝置的接受度，以及產品設計能否兼顧時尚與功能，也是市場普及的關鍵。
個人智慧助理推進 AI 眼鏡採用
儘管挑戰重重，但 AI 眼鏡被視為未來「個人智慧助理」的重要形態之一，具備⻑期潛力。掌握低功耗晶片設計、先進光學模組、高效電池技術或創新人機介面設計的供應鏈廠商，有望在未來獲得超額成⻑紅利。隨著技術不斷突破，例如更輕薄、續航更⻑、顯示效果更佳的產品出現，以及 AI 能力的持續增強， AI 眼鏡將逐步從專業應用擴展至日常消費市場。
投資 AI 眼鏡供應鏈的策略
對於投資新手而言，進入 AI 眼鏡這個新興且快速發展的領域，可以考慮以下策略:
透過 ETF 或產業基金進行間接佈局
投資新手可以透過科技主題 ETF 或 AI 主題基金進行間接佈局。這些基金通常會涵蓋 AI 眼鏡供應鏈中的多家相關廠商，有助於分散個股風險。例如：
- QQQ (Invesco QQQ Trust): 追蹤納斯達克100指數，持有多家科技龍頭企業，如微軟、NVIDIA、蘋果等，間接參與 AI 與科技供應鏈的成⻑。
- BOTZ (Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF): 專注於機器人與人工智慧領域，成分股包含日本的 Fanuc、美國的 NVIDIA 與德國的 SAP 等，涵蓋從晶片、感測器到 AI 應用的完整供應鏈。
個股挑選的三大核心指標
若選擇投資個股，可參考以下財務報表中的三大核心指標來評估企業在 AI 眼鏡供應鏈中的地位與潛力:
- 研發費用占比是否持續提升：高研發投入通常意味著企業在技術創新方面具備競爭力，能夠持續推出符合市場需求的新產品或技術。
- 營收是否來自 AI /穿戴設備業務：關注企業營收中來自 AI 眼鏡或相關穿戴設備業務的佔比及成⻑趨勢，這能直接反映其在該領域的參與深度與市場表現。
- 毛利率是否持續上升：毛利率的提升通常表明企業在成本控制、產品定價或技術附加值方面具備優勢，是衡量其盈利能力的重要指標。
抓準進場時機與中⻑線佈局
AI 眼鏡仍處早期成長期，市場尚未完全定型。投資人應以中長線佈局為主，避免過度追逐短期熱點。可以觀察以下幾個關鍵信號作為進場參考:
觀察各大廠商新品發表：關注Apple、Google、Meta等主要科技巨頭的新品發布，這通常代表著技術的重大突破或市場策略的調整。
晶片技術突破： AI 晶片(特別是低功耗、高性能邊緣 AI 晶片)的進展是 AI 眼鏡普及的關鍵，相關技術突破將為產業帶來新的成⻑動能。
法規進展與隱私保護方案：相關法規的明確化與隱私保護技術的成熟，將有助於提升消費者接受度，加速市場普及。
主流品牌正式商業化出貨：當主流品牌 AI 眼鏡實現大規模商業化出貨時，將是產業成⻑的關鍵轉折點，預示著市場的成熟與爆發。
選擇專業交易平台，把握 AI 眼鏡投資機會
在 AI 眼鏡供應鏈投資機會日益明確的當下，選擇一個專業可靠的交易平台至關重要。無論是投資相關ETF、個股，還是進行多元化的科技股佈局，都需要一個能提供全面市場覆蓋、即時資訊與專業分析工具的交易夥伴。
Vantage Markets 作為全球領先的多資產交易平台，為投資者提供了參與 AI 眼鏡供應鏈投資的完整解決方案。平台涵蓋全球主要股票市場，包括美股、港股、台股等，讓您能夠輕鬆投資 Meta、Apple、台積電、玉晶光等 AI 眼鏡供應鏈核心企業。
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結語：從 AI 眼鏡供應鏈看見下一波科技投資浪潮
AI 眼鏡不單是一項新裝置，它代表了人機介面的全面革新。我們未來將不再是單純地「使用科技」，而是與科技「共存互動」，這將顛覆現有的溝通、工作與生活模式。
若想深入了解 AI 眼鏡的發展潛力，僅關注品牌產品是不夠的，更應深入其背後的供應鏈。從晶片、感測器、 AI 軟體到組裝代工，每一個環節都可能孕育出下一個產業黑馬。
雖然 AI 眼鏡尚未全面普及，但供應鏈的投資機會已悄然醞釀。對於具備前瞻性思維的投資者而言，現在正是觀察與佈局的起點。理解趨勢、抓準進場時機，就能走在科技革命的浪潮之前，掌握 AI 時代的巨大投資潛力。
免責聲明
本文所載之分析與評論，僅為提供資訊參考之目的，並不構成任何形式的投資建議或買賣要約。所有觀點均基於特定時間點的公開資訊，並包含作者的主觀判斷及預測，未必能準確反映未來市場變化。過往的市場表現不應被視為未來績效的保證，任何投資決策均涉及固有風險，讀者應自行進行獨立判斷，並在必要時諮詢專業財務顧問，為自身的投資行為負完全責任。
參考資料：
https://www.ultrontek.com/news_detail/smart-glasses-technology-applications-testing-solutions
https://vocus.cc/article/68744ba0fd8978000197f0af
https://ccc.technews.tw/2024/05/01/meta-ray-ban-rising/
https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP53608225
https://money.udn.com/money/story/5618/8863682
https://money.udn.com/money/story/11162/8808995
https://money.udn.com/money/story/5612/8756093
https://www.sohu.com/a/910931299_122000022
https://www.ytyut.com/modules/news/article.php?storyid=4463
https://www.sohu.com/a/884077248_121956425
https://wallstreetcn.com/articles/3749793