01
引言：硅基的缝隙
在科技产业的宏大叙事中，"智能眼镜"从未像今天这样，承载着如此沉重的期待与焦虑。
过去十年，这块架在鼻梁上的方寸之地，曾是无数资本和概念的乱葬岗。从Google Glass的早产夭折，到Magic Leap的惊天一跃后重重摔落，再到"元宇宙"概念下无数VR头显的虚火过旺。行业在"狼来了"的呼喊声中，逐渐从狂热走向了疲惫。
然而， AI大模型的崛起，像一道强光重新照亮了这条赛道。如今，作为阿里全新战略的一部分，夸克AI眼镜正成为产业链变革的重要一环。
但真正的产业变革，不在发布会的聚光灯下，而在供应链的深处。
为此，『AR圈』及XR研究院创始人朱殿荣在一周的时间内，走访了四座城市，实地采访了中国智能眼镜产业链的六家核心企业——
从攻克"近视适配"难题的康耐特，到突破光波导"卡脖子"技术的至格科技；
从全球唯一量产MicroLED的JBD，到研发被称为智能眼镜"神经网络"的嘉联益；
从4000亿市值、正在经历战略转身的精密制造巨头立讯精密，到为AI眼镜装上"超强大脑"的佰维存储。
受访企业：康耐特、至格、JBD、嘉联益、立讯精密、佰维存储
在这六场对话中，我们听到了技术突破的自信，也听到了对产业发展节奏的冷静判断；看到了"弯道超车"的雄心，也感受到了产业链对"长期主义"的坚守。
当Meta、苹果等全球科技巨头押注智能眼镜，中国品牌凭什么在这场产业变革中抢占先机？
答案或许比我们想象的更复杂，也更振奋人心。
这篇深度报告，试图穿透喧嚣的市场表象，聚焦阿里夸克AI眼镜产业链中的真实故事，揭示在硅基缝隙中发生的变革前夜。
02
康耐特：一体化贴合背后的技术突破
在上海康耐特光学科技的会议室里，光线透过那片看似普通的镜片，折射出不寻常的光晕。董事长费铮翔拿起一副夸克AI眼镜，轻轻转动镜片，让光线以不同角度穿过。
玻璃检测，图源：康耐特
"你看，这个镜片看起来就是一片，但实际上是好几片光学组件一体贴合而成——有凹的、有平的，还有光波导。"他说，"每一片都有自己的功能，但贴合在一起后，看起来就像一片普通眼镜，这是最难的地方。"
康耐特是中国光学镜片领域的老牌企业。从1996年开始做传统树脂镜片，近30年积累了700万个SKU，产品销往全球90多个国家，按产量计算全球排名第二。
但当阿里夸克团队找到他们时，提出的需求让这家"见过世面"的企业也感到了压力。
阿里的挑战：能不能做一体化贴合？
2024年，阿里夸克团队找到康耐特，提出了一个明确的需求：
我们想做一副"看起来就是眼镜"的AI眼镜，能不能把光波导、显示模组、近视镜片，全都一体化贴合在一起？
阿里夸克AI眼镜采用了一体化贴合近视镜片，镜片由康耐特定制，图源：康耐特
"接到这个项目时，团队既兴奋又紧张。"费铮翔回忆道，"兴奋是因为我们终于等到了一个能展现技术实力的机会；紧张是因为阿里的要求，超出了行业常规的做法。"
在传统的智能眼镜领域，解决"AI功能+视光需求"有几种常见方案：
方案一：挂件式。用户如果有近视需求，可以挂一个近视镜片在智能眼镜外面。优点是简单，缺点是不美观、不方便，还会影响透光度。
方案二：磁吸式。是挂件的进阶版，但依然是把光波导和近视镜片分开，中间留有空间。优点是相对容易制造，缺点是增加重量、影响透光度。
方案三：一体化贴合。把所有光学组件——凹镜、光波导、近视镜片——全都贴合在一起，看起来就像一片普通眼镜。
"阿里一开始起步就很高，第一次就提出这个方案，第一次就需要我们完成这样一个研发。"费铮翔说，"我们感到阿里信任我们，我们也很荣幸，但说实话，压力也很大。"
联合创新：从"拿图纸"到"一起设计"
一体化贴合的难度在哪？
"传统的光学镜片，是一片。"费铮翔解释道，"但一体化贴合的镜片，实际上是好几片光学组件叠加在一起——有显示的、有保护的、有矫正近视的。每一片的曲率、厚度、折射率都不一样，要把它们贴合在一起，还要保证：光不漏光、画面不失真、镜片不变厚、重量不增加。"
更难的是，每个用户的近视度数都不一样。
"传统的消费电子都是批量生产——手机、蓝牙耳机，一个款式做几十万件。"费铮翔说，"但近视眼镜是个性化的——每个人的度数、瞳距、轴位都不一样。阿里要求我们做到：既是AI眼镜，又能适配每个人的近视需求，还要一体化贴合。"
这在行业内，几乎没有先例。
"按照传统的供应链模式，我们可能会说'这个做不了'或者'成本太高'。"费铮翔说，"但阿里团队没有说'那你们能做什么我们就用什么'，而是说'我们一起想办法'。"
突破一：联合设计光学方案
"阿里的产品经理、光学工程师、结构工程师，组成了一个联合团队，每周都会到我们公司，和我们的研发团队一起讨论技术方案。"费铮翔说，"从镜片的曲率设计、贴合工艺、到数字化加工流程，双方一起优化，而不是单向传递需求。"
传统的供应链模式是：品牌画好图纸→供应商评估→供应商报价→品牌确认→供应商生产。这个流程走下来，至少需要半年。
但阿里和康耐特的模式是：双方一起设计→问题当场讨论→方案立即调整→样品快速验证。一次迭代周期压缩到2-3周。
"有一次，阿里团队提出：能不能把镜片再薄0.2毫米？"费铮翔回忆道，"我们当时觉得很难，因为薄了以后贴合的难度会指数级上升。但阿里团队和我们一起分析——哪些结构可以优化、哪些材料可以替换、哪些工艺可以改进。最终我们找到了一个平衡点。"
突破二：数字化加工的联合攻关
一体化贴合的镜片，采用的是"一面平、一面凹"的设计——平面用于光波导显示，凹面用于矫正近视。
"这种镜片，不能用传统的球面加工方式。"费铮翔说，"它的每一个点的曲率都不一样，必须用数字化设计、数字化加工——点对点地计算、点对点地加工。"
"阿里团队提出了非常高的精度要求——光学组件之间的贴合误差不能超过几微米，否则会影响画面质量和光学性能。"费铮翔说，"我们和阿里的光学工程师一起，反复测试、反复调整，最终实现了全流程数字化加工。"
图源：网络
突破三：个性化定制的联合优化
最难的挑战，是如何在一体化贴合的基础上，实现个性化定制。
"阿里团队提出：每个用户的近视度数都不一样，能不能做到——用户下单时输入度数、瞳距、轴位，我们就能给他定制一副专属的AI眼镜？"费铮翔说。
这在传统消费电子领域，几乎不可能。
"传统的智能眼镜，都是批量生产、统一规格。"费铮翔说，"但阿里的要求是：每一副眼镜都是独一无二的，都是根据用户的光学参数定制的。"
为了实现这一点， 康耐特针对阿里为消费者构建的用户画像，与阿里团队在 C2M（消费者到制造商）的各个环节展开了流程优化。
"用户下单后，系统会自动采集他的光学参数——度数、瞳距、轴位、瞳高，然后传输到我们的生产线，自动进行数字化设计、数字化加工、一体化贴合。"费铮翔说，"从下单到交付，只需要2-3天。"
"阿里团队提供了精准的用户画像，我们则基于这些洞察，对生产工艺、质量控制、供应链管理的每个环节进行了针对性优化。"费铮翔补充道，"这是一种真正意义上的优势互补。"
图上，阿里夸克AI眼镜，图下：康耐特制造的平凹镜片：图源：AR圈
一个细节：全球只有三家能做
在采访中，费铮翔提到了一个足以让行业震惊的数据：
"我们最近也在和一些国际上比较大的消费电子品牌合作，他们也提出了类似的需求——一体化贴合、个性化定制。"他说，"但很多国际供应商，目前还做不到。通过我们几年的研发，和阿里这次项目的深度合作，我们的技术现在应该是全球领先的。"
他补充道："目前全球能做一体化贴合+个性化定制的，不超过三家。我们能做到，很大程度上是因为阿里团队和我们一起突破了技术瓶颈。"
康耐特打通了个性化定制镜片这一关键环节。这意味着，用户在下单后，短短几天内，一副既能矫正视力又能显示AI信息的眼镜，就能送到他们手中。
03
至格科技：在纳米光栅上跳舞
至格湖州厂房外景，图源：至格
"如果没有AI，整个供应链就死了"
在至格科技的车间里，光线穿过那片厚度只有0.7毫米的玻璃，生成虚实融合的图像。CEO孟祥峰拿起一块重量不到4克的光波导镜片。透过镜片，可以清晰看到显示的图像，但很少有人知道，这块看似普通的镜片，正在改写全球智能眼镜产业的竞争格局。
"我们这个行业，被AI救了。"孟祥峰的这句话，听起来像是玩笑，但他说得很认真，"如果没有AI，智能眼镜这个行业，包括整个供应链，都死了。"
这句话不仅是劫后余生的庆幸，更揭示了一个本质的转变：眼镜不再试图构建一个虚无缥缈的"新宇宙"，而是退回到现实，成为AI这一"超级大脑"连接物理世界的最短路径。
2024年，阿里夸克团队找到了至格。
"阿里的高层其实非常欣喜地看到这样的局面。"孟祥峰说。
"但阿里团队提出的目标，在当时看来几乎是'不可能任务'——极短的开发周期、极致的性能要求。按传统节奏，这几乎不可能。”孟祥峰说，“但阿里团队说'我们一起想办法。'”
联合创新的第一步：驻场式协同研发
"阿里的产品经理、光学专家、质量工程师，每周都会到我们实验室，和我们的工程师一起讨论技术路线、测试样品、优化参数。"孟祥峰回忆道，"遇到技术难题，双方当场讨论——有时候是我们提出工艺限制，阿里团队就调整产品设计；有时候是阿里提出用户需求，我们就尝试新的光学设计、材料或工艺。这不是传统的甲方乙方关系，而是联合研发团队。"
传统的供应链模式是"串行"的：品牌提需求→供应商评估→供应商给方案→品牌确认→供应商交付。每个环节都要等，一次迭代周期至少2-3个月。
但阿里的模式是"并行"的：品牌团队驻场→和供应商团队一起测试→问题当场定位→方案当场讨论→参数立即调整。一次迭代周期压缩到1-2周。
"我们第一个月就做了6款不同设计、12种不同参数的光波导样品，让阿里团队快速选择，确保研发方向快速收敛。"孟祥峰说，"传统模式下，这至少需要半年。但阿里的节奏是互联网节奏——快速迭代、小步快跑。我们以前没有这么干过，是阿里带着我们变成了互联网速度。"
联合创新的第二步：技术路径的共同探索
阿里团队提出的产品目标，在行业内前所未有：
0.7mm厚度（行业常规：2-3mm）
4000尼特入眼亮度（远超行业常规的1000-2000尼特）
98%透光率（行业常规：85-90%）
全天候佩戴舒适性（大多数智能眼镜只能戴2-3小时）
"按照传统光波导的技术路线，这几个参数几乎不可能实现。"孟祥峰说”。
但阿里团队没有说"那我们降低要求"，而是说"我们一起找新的技术路径"。
突破一：二维光栅技术
传统光波导采用一维光栅，亮度和厚度难以兼顾。
"阿里团队提出：能不能用二维光栅？"孟祥峰说，"这个方向我们之前也尝试过，但研发难度太高。但阿里团队带来了新的算法优化思路——通过AI算法优化光栅结构，大幅提升了光效，同时降低了制造难度。"
双方团队用了两个月，测试了10多种光栅结构，最终找到了最优解。
最终结果：二维光栅技术让光效提升了一倍，厚度减少了50%以上。
突破二："无彩虹"方案
智能眼镜最大的槽点之一，就是彩虹纹——在某些角度和光线下，镜片会出现彩色的条纹。
"这是光波导技术的天然缺陷，行业内都没有完美解决方案。"孟祥峰说，"但双方团队共创了一个新思路——通过镀膜技术和光栅设计的组合，让彩虹纹出现在人眼目视范围之外。"
所谓彩虹纹，是指外界光线射入波导光栅产生了衍射分光，形成彩虹状条纹。这虽然不影响佩戴者观看虚拟图像，但彩虹状的杂光会造成视觉污染，很影响佩戴舒适度，导致很难长时间佩戴。
为了解决这个问题，阿里和至格并没有选择常规的妥协方案，而是选择了一条难走的路：从光栅和镀膜设计的最底层入手。
双方团队花了两个月，测试了10多种光栅和镀膜方案，最终找到了一套消除彩虹纹的专利技术。
最终结果：95%以上的场景看不到任何彩虹纹。
"阿里团队对用户体验的要求非常极致。"孟祥峰说，"他们不接受'大多数情况下没问题'，而是要求'绝大多数情况下完美'。这种极致的要求，倒逼我们突破了技术边界。"
突破三：超高透光率
普通智能眼镜的透光率大多在85-90%，这意味着戴上眼镜后，视野会明显变暗。
"阿里团队提出：非光栅区域的透光率能不能达到98%以上，和高端眼镜镜片一个水平？"孟祥峰说。
"这个要求一开始我们觉得不可能。"孟祥峰说，"因为光波导镜片上有各种复杂结构和材料，天然会损失透光率。但阿里团队和我们一起优化材料配方、镀膜工艺，最终实现了98%以上的透光率。"
"戴上去就像没戴一样。"孟祥峰说，"这是阿里团队最核心的产品理念——好的技术应该是润物细无声的，你用的时候感觉不到它，但它确实在工作。"
最终，他们交付了一款厚度仅为0.7毫米的光波导镜片。
0.7毫米，这几乎是目前物理光学的极限。它意味着镜片可以完全隐形于镜框之中，让AI眼镜在外观上与普通眼镜别无二致。"我们就是要让用户感觉不到技术的存在。" 孟祥峰说。
这种"隐形"，恰恰是最高级的技术。
阿里夸克AI眼镜搭载的光波导，图源：AR圈
联合创新的第三步：从"代工思维"到"方案思维"
"传统供应链，是'代工思维'——客户说什么，你就做什么。"孟祥峰说，"但和阿里的合作，完全不一样。我们更像是共同研发、共同创造。"
"如果我们只是拿图纸照做，这个项目根本做不出来，或者成本高到无法量产。"孟祥峰说，"但因为双方团队从设计阶段开始就深度共创，最终找到了技术和成本的平衡点。"
打破垄断：一场"不对称竞争"
在AI眼镜爆发之前，光波导技术长期被国外企业垄断。
"以前我们是到处找客户，现在是别人来问我们能不能供货。"孟祥峰说这话时，语气里带着一种畅快。
为什么国外企业做不过中国供应链？
"国外没有制造基因，没有制造土壤。"孟祥峰解释道，"他们的模式叫Fabless——只做设计，然后在全球找供应链帮忙生产。但我们不一样，我们是IDM模式，垂直整合一体化。"
什么是IDM模式？设计、生产、测试交付，全链条自己搞定。
"客户提出需求——要多轻、多薄、透光率多少、亮度多高——我们坐下来商量，找到一个技术可行、成本可控的平衡点，然后直接开干。"孟祥峰说，"国外企业迭代一次可能要几个月，我们一个月能迭代4次以上。"
更重要的是，中国有完整的制造生态。
"整个产业链不用出中国，甚至都不用出长三角。"孟祥峰笑着说，"我们需要材料、工艺、设备、人才，这些在中国都能找到。而且中国的工程师红利，是全球任何国家都比不了的。"
但这种"不对称优势"，需要有人来激活。
"如果没有阿里这样的品牌来定义产品、拉动需求、引领创新，我们这些供应链企业可能还在低水平竞争。"孟祥峰说，"阿里的价值，不只是下订单，而是带着我们一起突破。"
一个预判：5年定格局
当被问到智能眼镜的"iPhone时刻"是否到来时，孟祥峰很谨慎。
"iPhone时刻有点夸张。手机全球每年出货十几亿部，AI眼镜现在还远远达不到。"他说，"但我的预期是——至少让普通消费者能用起来，感受到便利，那大规模起量就指日可待了。"
孟祥峰认为，AI眼镜会在5年内形成比较稳定的格局。
"消费电子天然是高风险、高回报，最后集中度肯定很高。但智能眼镜有配饰属性，集中度可能不会像手机那么极端。"他说，"头部可能会有七八家玩家，把大部分份额吃掉。"
他还提到了一个很重要的判断：智能硬件的出货量，和使用时长成正比。
"手机为什么是出货量最大的消费电子产品？因为没人能离开手机。耳机的出货量为什么比智能手表大？因为耳机真正的使用时长更长。"孟祥峰说，"智能眼镜理论上应该是仅次于手机的第二大智能硬件品类——因为只要你醒着，你就可以戴着它，使用它。前提是，你得做一副让人愿意一直戴的眼镜。"
04
JBD：让AI眼镜看见"钢铁侠的世界"
中：JBD研发的MicroLED微显示屏（中）及光引擎（右），图源：JBD
"量产最小的AR光引擎，体积直接缩小一半"
在JBD的会议室里，光线柔和而静谧。徐慧文（JBD首席运营官）并没有急于展示PPT，而是拿起了两颗微小的元器件。
如果不仔细看，你可能会把它们误认为是一粒黑米粒。
"左侧是前一代单色光引擎产品，体积0.3立方厘米；右侧是第二代单色光引擎，体积0.15立方厘米。"徐慧文把两颗光引擎放在指尖对比，语气平静，但每一个数字背后都凝聚着无数的努力和突破。
0.15立方厘米是什么概念？它是迄今全球量产的最小的光引擎，意味着这颗光引擎可以轻松地藏进任何一副普通眼镜的镜腿里，佩戴者不会显得突兀或与众不同。
"夸克AI眼镜既有显示，又有摄像头，各种各样的功能都要放进去，还保持着时尚的外观设计，这对我们显示元器件小型化提出极为苛刻的要求。"徐慧文说，"一开始甚至觉得可能很难做到。"
徐慧文见证了JBD从0到1的全过程——从发明MicroLED微显示技术，到成为唯一规模化量产的企业，再到支持近50款轻便型AR眼镜推出。在智能眼镜这个新赛道上，JBD站在了技术创新的最前沿。
阿里夸克AI眼镜搭载了2套JBD光引擎，图源：JBD
与阿里合作的挑战：把光引擎做到极致小
"我们在实际合作过程中，针对阿里具体的需求，做了很多针对性的调整。"徐慧文说，"最大的挑战就是要把光引擎做得特别小。"
为什么必须做小？
"如果做不小，就会影响眼镜转轴的美观性。"徐慧文说得很直白，"转轴做得很大用户就不会买，所以我们必须把光引擎做到极致小。"
但把光引擎从0.3立方厘米压缩到0.15立方厘米，绝不是简单的尺寸缩小。
"我们做了很多尝试，经历了几次大的版本迭代才最终实现。"徐慧文说，"甚至中间把光学设计重新推导重来。"
JBD的研发团队反反复复推敲了有几十遍的设计，才把光引擎镜头设计得如此小，同时还具备非常好的成像质量。
三大核心突破：小、亮、低功耗
在徐慧文看来，JBD的MicroLED微显示技术有三个核心特点：体积小、亮度亮、功耗低。
突破一：小到极致
"我们做的是MicroLED微显示屏，可以理解为就是一粒米大小的屏幕，在一粒米大小的面积上实现画面显示。"徐慧文说。
将屏幕做到微米级别，意味着材料学的物理属性发生了根本改变。这种极致的小型化，是AR眼镜能够做到轻便、时尚的关键。
"MicroLED微显示能让智能眼镜在保持时尚属性的同时，可以将摄像头模块和显示模块都能放进去。"徐慧文说。
突破二：亮度超高
"MicroLED微显示的亮度是普通显示屏的1000倍以上。"徐慧文说。
对于光波导AR眼镜而言，更高的显示亮度意味着在户外强光环境下也能清晰显示，这对用户体验至关重要。
突破三：功耗超低
AR眼镜不像手机可以带大电池，对功耗的要求极高。更低的功耗意味着更长的续航，更好的用户体验。
"MicroLED微显示能产生很高亮度，同时消耗的能量又非常少。"徐慧文说，"这一特性非常适合应用在AR智能眼镜中。"
技术壁垒：十年打透一条长链条
当被问到JBD的量产优势时，徐慧文给出了清晰的答案。"我们是Micro LED微显示混合集成技术的全球发明企业，这项技术的复杂度高，且链条特别长。从材料生长，混合集成加工，封装测试，还有光学、算法等，这些链条之间需要很多跨学科的人才。"
JBD用了十年时间把这个事情打透。
据了解，JBD是当前唯一实现MicroLED微显示规模化量产的企业。
攻克红光：花了60%-70%的时间
在所有技术难题中，红光是最难攻克的一座高山。
在微显示领域，红光效率低下是行业共同面临的难题，红光材料的物理特性决定了其在尺寸微缩时，效率会急剧下降，这被称为"尺寸效应"。当像素尺寸缩小到微米级，红光效率会呈现断大幅下跌。这也是为什么很多早期的AR眼镜只能显示单色（绿色）的原因——红光做不出来，全彩显示就无从谈起。
JBD在研发进程中花了大量时间用在红光效率提升上面，团队用了非常多的办法。这是一场与物理极限的肉搏，通过独创的混合集成技术和特殊的材料生长工艺，JBD最终攻克了这一难题，成为了全球第一家能规模化量产近眼显示的高亮度红光Micro LED的企业。把红光难题彻底解决后，才得以让彩色MicroLED光引擎产品问世。"
这只是众多技术高山中的一个。
关键技术的突破，给了JBD极大的底气。徐慧文在采访中描述了一个极具画面感的愿景："每个人都可以像钢铁侠一样，贾维斯在你的眼前，能够呈现很多的数据信息……今天这个事情真实发生了。"
亲身体验：从好玩到有用
徐慧文自己也是夸克AI眼镜的体验者。那他会用夸克眼镜做什么？
"首先是及时的信息提示，这个非常关键。"徐慧文说，"我可以减少在大多数场合不断掏出手机来查看信息。比如说我要登机，它能实时提醒我。"
其次是AI相关的快速提醒。
"在未来的一些可能场景，当我想点一杯咖啡，或者买一个常用的东西，用一个简单指令可以做到AI眼镜下单购买并支付，大幅提升便利程度。"
角色定位：发动机
当被问到JBD在产业链中的角色时，徐慧文用了一个很形象的比喻，他表示，"我们觉得自己像一个发动机，如果没有MicroLED微显示，可能到今天就不会存在轻量化智能眼镜。MicroLED微显示技术的出现，让这类眼镜变成可能。"
过去十年，JBD一直在推动这个产业往前发展。
"因为技术创新是0到1的过程，但仅仅是技术层面做到1还不够，还需要经历市场层面的0到1，因为你没有这项技术，别人根本不知道它该怎么用。"徐慧文说，"所以我们要做的事情必须得像发动机一样，不断推动技术往前发展，终端厂商才有可能去推出更多的新产品。"
转折点：从好玩到价值体现
现在AI眼镜处在什么时刻？
"我觉得现在应该是在一个转折点。"徐慧文说，"最开始很多用户是科技尝鲜者，现在很多大众消费者真正的在购买体验。"
这个转折点的关键是什么？
"眼镜本身能满足轻便、长时间佩戴，还解决近视等光学镜片的需求。"徐慧文说，"同时又有AI能力的注入，让大家觉得戴上眼镜能体现出更大的价值。"
他特别强调了阿里产品的示范意义。
"我觉得夸克AI眼镜肯定是有示范性的。"徐慧文说，"一个是在硬件形态上接近普通眼镜，另一个是丰富的AI能力注入，让用户觉得好用、易用。"
05
嘉联益：0.1毫米内的折叠艺术
在AI眼镜的产业链中，有一个环节常常被忽视，却至关重要——那就是FPC（柔性电路板）。
阿里夸克AI眼镜中搭载的超薄柔性电路板（FPC）实拍，图源：AR圈
如果把智能眼镜比作人体，光学模组是眼睛，存储芯片是大脑，那么FPC就是神经网络——它连接着所有的器官，传递着所有的信号。
在嘉联益的会议室里，总经理张家豪拿起一片薄如蝉翼的FPC样品。"你看，这就是夸克眼镜里用的FPC。"他说，"薄如紙張厚度，但上面有7层线路。"
但在这张"纸厚"上，嘉联益要实现7层线路的堆叠——每一层都有自己的功能，有的传输电源，有的传输数据，有的传输视频信号。
"这是行业内极限的工艺。"张家豪说。
阿里的挑战：可拆卸电池的设计
夸克AI眼镜有一个独特的设计：可拆卸电池（镜腿位置）。
"这个设计理念很好，但对FPC提出了极高挑战的要求。"张家豪说。
为什么？
"传统的智能眼镜，镜腿是固定的，FPC也是固定连接的。"张家豪解释道，"但夸克眼镜的镜腿是可拆卸的，这意味着FPC的连接点要承受反复的插拔。"
反复插拔意味着什么？
"意味着这个连接点要承受上千次、甚至上万次的机械应力。"张家豪说，"每一次插拔，都会对FPC产生拉扯、弯折、摩擦。如果设计不好，用不了几次就会断裂或接触不良。"
阿里团队提出的要求是：插拔寿命至少5000次以上。---
"这在行业内是非常高的标准。"张家豪说，"一般的FPC插拔寿命在1000-2000次左右。要做到5000次以上，必须在材料、结构、工艺上进行全面创新。"
突破一：特殊的补强设计
FPC是柔性的，但柔性并不意味着可以随意弯折。
"FPC虽然可以弯曲，但每一次弯曲都会产生应力。"张家豪说，"如果应力集中在某一点，那个点就会成为薄弱环节，时间长了就会断裂。"
为了解决这个问题，嘉联益在FPC的连接点设计了特殊的补强结构。
"我们在连接点的位置，加了一层特殊的补强材料。"张家豪说，"这个材料既要有一定的硬度，能够分散应力；又要有一定的柔性，不能影响FPC的弯曲。"
找到这个平衡点，用了三个月时间。
"我们测试了十几种不同的补强材料，最终找到了一种最合适的。"张家豪说。
突破二：应力释放设计
除了补强，嘉联益还在FPC的结构上做了创新——应力释放设计。
"我们在FPC的弯折点，设计了特殊的弧度和凹槽。"张家豪说，"这个设计可以让FPC在弯折时，应力沿着特定的路径释放，而不是集中在某一点。"
这种设计听起来简单，但实现起来非常复杂。
"因为FPC上有很多层线路，每一层的应力释放路径都不一样。"张家豪说，"我们要通过仿真计算，找到一个最优的结构，让所有层的应力都能均匀释放。"
这个仿真计算，做了上百次。
突破三：7层板的极限工艺
夸克眼镜的FPC，采用的是7层板设计。
"一般的FPC，2-4层就够了。"张家豪说，"但夸克眼镜要求的功能太多——要传输摄像头的视频信号，要传输显示模组的数据，要传输电池的电源，要传输触控的信号，还要传输音频信号。所有这些信号，都要通过FPC传输。"
信号多，就意味着线路多。线路多，就需要多层堆叠。
"但层数越多，制造难度就越大。"张家豪说，"因为每一层都要精确对位，误差不能超过几微米。如果有一层对位不准，整个FPC就报废了。"
嘉联益为了实现7层板，升级了整条生产线。
"我们引进了新的压合设备、新的曝光设备、新的检测设备。"张家豪说，"每一个製程环节都環環相扣要精确控制，才能保证7层板的良率。"
突破四：高速信号传输
夸克眼镜的摄像头，支持高清视频拍摄。
"高清视频意味着大量的数据传输。"张家豪说，"这对FPC的信号传输能力提出了很高的要求。"
传统的FPC，主要用于传输低速信号——比如电源、触控信号。
"但视频信号是高速信号，传输速度可以达到几个Gbps。"张家豪说，"如果FPC设计不好，就会产生信号衰减、信号干扰，导致视频画面不清晰、有噪点。"
为了解决这个问题，嘉联益在FPC的设计中采用了差分信号传输技术。
"差分信号就是用两根线信号传输，一根传输正信号，一根传输负信号。"张家豪解释道，"这种方式可以有效抵消外界干扰，保证信号的完整性。"
同时，嘉联益还在FPC的线路设计中，采用了阻抗控制技术。
"阻抗控制就是让FPC的每一段线路的阻抗都保持一致。"张家豪说，"这样可以减少信号反射，提高传输质量。"
这些技术，在传统的FPC中很少使用，但在夸克眼镜的FPC中，都成了标配。
一个细节：与阿里团队的联合调试
"阿里团队对细节的要求非常高。"张家豪说。
在FPC的开发过程中，阿里团队多次到嘉联益的工厂，和工程师一起调试。
"有一次，阿里团队发现视频画面偶尔会有轻微的闪烁。"张家豪回忆道，"我们当时测试了很多遍，都没有发现问题。但阿里团队坚持说有问题，要求我们继续排查。"
最终，嘉联益的工程师发现，问题出在FPC的某一段线路上——由于线路的宽度略微窄了几微米，导致在特定温度下，阻抗发生了微小变化，从而产生了信号反射。
"这个问题非常隐蔽，一般的测试很难发现。"张家豪说，"但阿里团队的测试非常严格，把这个问题揪了出来。"
嘉联益立即调整了线路设计，重新制版、重新生产。
"阿里团队的严格要求，虽然增加了我们的工作量，但也让我们的技术能力得到了提升。"张家豪说，"现在我们的FPC技术，在行业内应该是领先的。"
嘉联益的角色：隐形的神经网络
在整个AI眼镜的产业链中，FPC是最不起眼的一个环节。
"大多数用户不会注意到FPC。"张家豪说，"他们看到的是漂亮的外观、清晰的画面、流畅的AI交互。但他们不知道，所有这些功能，都是通过FPC传输的信号实现的。"
如果把智能眼镜比作一个生命体，FPC就是它的神经网络——虽然看不见，但无处不在；虽然不起眼，但不可或缺。
06
佰维：在指甲盖上盖高楼
佰维ePoP存储芯片，图源：AR圈
如果说光学模组是眼镜的"眼睛"，那么存储芯片就是眼镜的"大脑"。
在AI时代，眼镜不再只是一个显示器，它需要思考、需要记忆、需要学习。而所有这些能力，都依赖于一个核心部件——存储芯片。
在佰维存储的会议室里，刘总（佰维存储高管）拿起一颗黑色的芯片。"这就是夸克眼镜里用的存储芯片。"他说，"32GB NAND + 3GB LPDDR4X，采用ePOP封装。"
这颗芯片只有指甲盖大小，但它承载着整个AI眼镜的"记忆"。
阿里的挑战：32GB+3GB的极限配置
在智能眼镜领域，32GB+3GB是一个极其激进的配置。
"大多数智能眼镜，存储配置都在32GB+2GB。"刘总说，"因为眼镜的空间有限、功耗有限，更大的存储意味着更大的芯片、更高的功耗。"
但阿里团队坚持要32GB+3GB。
为什么？
"因为AI大模型。"刘总说，"AI大模型的运行，需要大量的内存和存储空间。如果内存不够，AI的响应速度就会很慢；如果存储空间不够，就无法存储足够的模型参数和用户数据。"
具体来说：
3GB LPDDR4X：保证AI大模型的运行速度。AI大模型在运行时，需要将大量的参数加载到内存中。内存越大，可以加载的参数就越多，AI的响应速度就越快。
32GB NAND：存储AI模型、用户数据、拍摄的照片和视频。32GB的空间，可以存储大约1000张高清照片，或者10小时的高清视频。
"阿里团队的要求是：既要大容量，又要小体积，还要低功耗。"刘总说，"这三个要求，每一个都很难，要同时满足，更是极限挑战。"
突破一：ePOP封装技术
为了在小体积内实现大容量，佰维采用了ePOP封装技术。
什么是ePOP？
"ePOP就是把NAND和LPDDR4X两颗芯片堆叠在一起，封装成一颗芯片。"刘总解释道，"就像盖楼一样，一层是NAND，一层是LPDDR4X，中间用特殊的工艺连接。"
这种堆叠封装，可以大幅减少芯片的占用面积。
"如果NAND和LPDDR4X分开封装，需要占用两块PCB空间。"刘总说，"但堆叠在一起后，只需要占用一块空间，面积减少了40%以上。"
但堆叠封装也带来了新的挑战——散热。
"两颗芯片堆叠在一起，散热就成了问题。"刘总说，"因为芯片在工作时会发热，如果散热不好，就会导致温度过高，影响性能甚至损坏芯片。"
为了解决散热问题，佰维在芯片的封装中采用了特殊的散热材料。
"我们在两颗芯片之间，加了一层导热材料。"刘总说，"这个材料可以快速将热量传导出去，保证芯片的温度在安全范围内。"
突破二：低功耗设计
AI眼镜的电池容量非常有限，通常只有几百毫安时。
"手机的电池可以做到4000-5000毫安时，但眼镜的电池只能做到100-300毫安时。"刘总说，"因为眼镜要轻便，不能太重。"
这就对存储芯片的功耗提出了极高的要求。
"如果存储芯片的功耗太高，电池很快就会耗尽。"刘总说，"阿里团队的要求是：待机时功耗不超过几毫瓦，工作时功耗不超过几十毫瓦。"
为了实现低功耗，佰维在芯片的设计中采用了多项技术：
技术一：动态电压调节。根据芯片的工作负载，动态调整电压。当负载低时，降低电压以节省功耗；当负载高时，提高电压以保证性能。
技术二：深度睡眠模式。当芯片不工作时，进入深度睡眠模式，将功耗降到最低。
技术三：部分区域供电。将芯片分成多个区域，只给需要工作的区域供电，不工作的区域断电。
"通过这些技术，我们将存储芯片的功耗降低了30%以上。"刘总说。
突破三：供应链的博弈
在存储芯片的供应链中，有一个很少被提及的难题——产能。
"3GB LPDDR4X的供应，比2GB LPDDR4X或4GB LPDDR4X更紧张。"刘总透露。
为什么？
"因为3GB不是主流规格。"刘总解释道，"主流的手机都用4GB或8GB LPDDR4X，所以晶圆厂的产能主要分配给这些规格。3GB是一个中间规格，需求量相对较小，晶圆厂不愿意专门为它排产。"
这就导致了一个问题：3GB LPDDR4X的供应周期比其他规格更长、价格也更高。
"一般的供应商，面对这种情况，可能会建议客户改用2GB或4GB。"刘总说，"但我们没有。我们选择和晶圆厂深度沟通，争取产能。"
佰维是全球智能穿戴领域最大的存储供应商之一。
"我们和主要的晶圆厂都有长期合作关系。"刘总说，"基于这种关系，我们能够在产能紧张的情况下，为夸克眼镜争取到足够的3GB LPDDR4X产能。"
这不仅仅是商业关系，更是一种战略绑定。
"我们和阿里团队一起，向上游晶圆厂说明AI眼镜市场的潜力。"刘总说，"让晶圆厂看到，虽然现在需求量不大，但未来增长空间很大，值得为这个市场预留产能。"
最终，佰维成功为夸克眼镜争取到了稳定的3GB LPDDR4X供应。
突破四：固件优化
存储芯片不仅是硬件，还有软件——固件。
"固件就是芯片内部的控制程序。"刘总说，"它决定了芯片如何读写数据、如何管理存储空间、如何优化性能。"
佰维有自己的固件研发团队。
"我们不仅提供芯片，还提供定制化的固件服务。"刘总说，"根据客户的需求，优化固件算法。"
在夸克眼镜的项目中，佰维针对AI应用场景，对固件进行了专门优化。
优化一：预加载算法。AI大模型在启动时，需要从NAND加载大量参数到LPDDR4X。佰维优化了预加载算法，可以在系统启动时，提前将常用的参数加载到LPDDR4X，缩短AI的启动时间。
优化二：缓存优化。AI在运行时，会频繁读写数据。佰维优化了缓存算法，可以将常用的数据缓存在芯片内部的高速缓存中，减少从NAND读取的次数，提高性能。
优化三：磨损均衡。NAND芯片有写入次数限制，如果某一块区域被频繁写入，就会提前损坏。佰维优化了磨损均衡算法，可以将写入操作均匀分布到整个NAND中，延长芯片寿命。
"通过这些优化，我们将AI的启动速度提升了20%，运行流畅度提升了15%。"刘总说。
一个细节：与阿里团队的联合测试
"阿里团队对存储性能的要求非常严格。"刘总说。
在开发过程中，阿里团队提供了大量的真实使用场景数据，帮助佰维优化固件。
"比如，阿里团队告诉我们，用户在使用AI翻译功能时，会连续输入大量文字。"刘总举例道，"这就要求存储芯片能够快速写入数据，同时保证低功耗。"
佰维根据这个场景，专门优化了写入算法。
"我们调整了写入缓冲区的大小，优化了数据压缩算法。"刘总说，"最终实现了在连续写入时，功耗不升高、速度不降低。"
类似的优化，做了十几项。
"每一项优化，都是根据真实的使用场景定制的。"刘总说，"这就是我们和阿里团队联合创新的价值——不是简单的供应关系，而是深度的技术协作。"
佰维的角色：AI眼镜的"记忆中枢"
在整个AI眼镜的产业链中，存储芯片是最核心、也是最容易被忽视的一个环节。
"用户不会关心眼镜里用的是什么存储芯片。"刘总说，"他们只会关心：AI响应快不快、照片存得下存不下、电池续航够不够。"
但所有这些用户体验，都依赖于存储芯片的性能。
"AI响应快不快，取决于LPDDR4X的大小和速度。"刘总说，"照片存得下存不下，取决于NAND的容量。电池续航够不够，取决于存储芯片的功耗。"
可以说，存储芯片是AI眼镜的"记忆中枢"——它决定了AI能记住多少、能思考多快、能工作多久。
07
立讯：打造“梦幻组合”
"大模型+生态+端"的系统性创新
采访一开始，立讯精密董事长王来春就开门见山地说出了立讯选择与阿里合作的核心原因：
"阿里有一个比较好的大模型平台，这是基础。如果没有大模型平台，光有端的产品，这个品牌是很难起来的。"
这句话，道出了立讯作为一家4000亿市值制造巨头的战略判断——AI眼镜不是孤立的硬件产品，而是"大模型+生态+端"的系统性创新。
"大模型是最好的支撑。"王来春反复强调这一点，"阿里的生态以及大模型的基础，是可以打造一款在国内比较领先产品的关键。"在她看来，AI眼镜的竞争，本质上是"大模型+生态"的竞争。如果只有硬件而没有强大的AI能力支撑，产品很难真正打动消费者。
"阿里的生态，包括支付、电商、地图、翻译等应用场景，是AI眼镜真正走向日常使用的关键。"王来春说。这也是立讯选择阿里的重要原因——不是单纯做代工，而是参与到一个完整的生态体系中。
"我们一直都是以成就客户、然后也成就我们自己的心态来服务相关品牌的客户。"王来春说，"我们希望在成就阿里AI眼镜的同时，也来成就我们在产品上面更多的沉淀。"这不是传统的"客户提需求、供应商交付"的模式，而是品牌与供应链"共同创造"的模式。
立讯的"不对称优势"
当被问到立讯在AI眼镜领域的核心优势时，王来春用了一个词："全链条垂直整合"。
"我们是为数不多，甚至是唯一的一家能垂直整合的精密零组件供应商——从零部件、声光电池模组到整机，我们都能自主掌控。同时我们在软件上面的投入以及对市场的了解也是比较超前的。"
立讯精密Logo，图源：立讯精密
这种"垂直整合"能力，在阿里夸克AI眼镜项目中得到了充分体现：
材料创新、工艺创新、智能制造——立讯在每个环节都投入了大量资源，确保产品在轻量化和舒适度上达到行业最高标准。
"AI眼镜对佩戴的舒适性以及产品的轻量化要求，以我们接触过的行业来说是第一的。"王来春说，"这些对我们零件的开发以及制程的要求，提出了非常高的要求，也是比较大的难度。"
但立讯做到了。
在阿里夸克AI眼镜中，轻量化和续航成为两个最突出的亮点——这正是立讯与阿里深度协同的结果。
两个核心突破：轻量化+续航
在采访中，王来春特别强调了夸克AI眼镜在行业中的两个突破：
"无论是在轻量化还是续航上，这两点是行业里面还没有做到的，我们已经突破。"
轻量化
"AI眼镜首先是眼镜，然后才是其他功能。"王来春说，"所以它对佩戴的舒适性要求非常高——不能夹脸、不能累赘，戴上去就像戴一副时尚单品而不是电子设备。"
为了实现这一点，立讯在结构设计、材料选择、模组整合上做了大量突破。
续航
"夸克的续航是属于可拆换的，可以做换电替换。"王来春说，"它可以长续航地支持消费者长时间使用——这是一个非常好的设计。"
这种"换电"方案，彻底解决了智能眼镜的续航焦虑，让用户可以真正做到"全天候佩戴"。
一个判断：AI眼镜是机会，现在先做卡位
当被问到"AI眼镜的iPhone时刻是否到来"时，王来春很谨慎：
"应该还早了一点，大家比较乐观了一点。"
但她同时强调：
"AI眼镜距离非常成熟，时间还比较长。但在这个机会里面，无论是阿里也好，还是我们也好，都应该很好地去抓住这些未来的机会——现在先去做卡位、锻炼、打磨的开始。"
与阿里打造"梦幻组合"
"我们希望，因为服务阿里夸克的产品，我们可以成为在中国甚至全球这个行业里面的领军企业。"王来春说。
她用了一个词来形容立讯与阿里的合作："梦幻组合"。
"阿里的生态、阿里的大平台，加上我们的智能制造、垂直整合的优势——我觉得是非常有机会打造一款在比较领先的产品的。"
在AI眼镜的未来赛道上，立讯已经做好了准备：
"在将来的AI端产品里面，有两款产品应该是千万量级的，甚至是上亿级的——一个是AI眼镜，一个是AI耳机。这两款产品是我们团队在核心部件和系统集成上面投入最多的，我们也跟全球非常有潜力的大品牌客户同步在一起。"
08
共创的边界
走访完这六家企业，我们不仅看到了技术，更看到了一种全新的产业协作模式。
在传统的电子制造业中，甲乙方的界限壁垒森严。甲方扔下图纸，乙方负责报价生产。但在AI眼镜这个"无人区"，这种模式失效了。
"因为没有现成的路，所以大家必须绑在一起探路。"
在康耐特，阿里的产品经理和光学老师傅们一起讨论胶水的配方；在至格，软件工程师和光栅设计师为了消除那一抹彩虹纹，共同熬过了几十个通宵；在佰维，存储专家反向给互联网大厂科普晶圆周期的波动规律；在JBD，徐慧文和阿里团队一起，把光引擎从0.3立方厘米压缩到0.15立方厘米。
这是一种"共创式创新"——品牌方带来对用户需求的深刻理解，供应商带来对技术边界的清晰认知。只有双方的能力叠加，才能突破"无人区"的迷雾。
09
尾声：单一产品破百万的临界点
文章的最后，让我们回到那个所有人都关心的问题：AI眼镜的"iPhone时刻"到底什么时候来？
JBD的徐慧文给出了一个具体的指标："单一产品售卖量破百万。这代表着产品突破了极客圈层，进入了大众视野。我觉得会比较快，短则一年、长则两年。"
至格的孟祥峰认为AI眼镜会在5年内形成稳定格局："眼镜理论上应该是仅次于手机的第二大品类——因为只要你醒着，你就可以戴着它。前提是，你得做一副让人愿意一直戴的眼镜。"
立讯的王来春则认为，目前还处于"卡位、锻炼、打磨"阶段："虽然现在市场还不大，但谁能在这个阶段积累更多的经验、突破更多的技术，谁就能在未来的爆发中占据有利位置。"
康耐特的费铮翔从供应链的角度给出了判断：AI眼镜能否成功，关键看能否解决"常戴"的问题——佩戴舒适、光学合格、功能有用，三个条件缺一不可。
整个产业链都在等待那个临界点——当眼镜轻到像普通眼镜，当AI聪明到能真正解决问题，当价格亲民到无需犹豫。
采访结束后，朱殿荣在回深圳的飞机上，翻看着这一周拍摄的照片和记录的笔记。
从上海到湖州，从昆山到深圳，从合肥到东莞，他见到了中国智能眼镜产业链上最核心的一批企业。
他们中有的是传统光学领域的老牌企业，有的是新兴的科技创业公司，有的是全球领先的精密制造巨头。但他们都有一个共同点：在AI眼镜这个"无人区"中，他们选择了相信，选择了投入，选择了和品牌方一起创新。
或许，AI眼镜的"iPhone时刻"还没有到来。或许，单一产品破百万的临界点还需要等待。但可以确定的是：当那个时刻到来时，中国的供应链不会缺席。
而在黎明到来之前，这支由康耐特、至格、JBD、嘉联益、佰维、立讯精密组成的"静默行军"队伍，正在硅基的缝隙中，日夜兼程。
他们正在制造的，不仅仅是一副眼镜，而是人类感官的延伸，是物理世界与数字世界的桥梁，是AI时代人机交互的新范式。
这是属于中国智能眼镜产业链的故事。
这个故事，才刚刚开始。
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