CITIC Securities: Trends in smart glasses development from Ray-Ban Meta

智通財經 APP 獲悉，2023 年 Ray-Ban 發佈和 Meta 合作的第二款智能眼鏡 Ray-Ban Meta，相對於一代產品，二代產品採用高通 AR1 系列芯片，並且能夠接入 Meta Llama3 大模型，實現 AI 語音交互、AI 識物、翻譯等功能。中信證券發佈研報展望後續，2024 年 9 月 Meta 發佈會上或進一步迭代眼鏡產品，建議重點關注；中長期看，AI 手機產業趨勢已經確立，我們堅定看好後續 AI 和智能眼鏡/AR 的結合，發展路徑或呈現智能語音眼鏡、AI 智能眼鏡、AI+AR/MR 眼鏡的過程，建議關注產業鏈中卡位核心零部件、模組及整機環節的龍頭公司。

Ray-Ban Meta 產品亮點有哪些？

作為 Ray-Ban 和 Meta 合作的第二款智能眼鏡，其定位仍然是智能語音眼鏡而非 AR 眼鏡，相對於第一代產品在交互、芯片、AI 等功能上有顯著升級。

1）交互：Ray-Ban Meta 將攝像頭分辨率從 5MP 提升至 12MP，且麥克風配置從 3 個提升至 5 個，可以實現更準確的音頻、圖像、視頻信息獲取。

2）芯片：一代產品採用驍龍 4100+ 主芯片（2020 年發佈的可穿戴平台，12nm 工藝，集成圖形處理器），二代產品則採用 AR1 Gen1 主芯片（2023 年發佈的 ARVR 平台，4nm 工藝，集成 NPU 支持端側 AI 處理）；存儲芯片從 4GB 容量提升至 32GB 容量；

3）AI 功能：目前仍然需要連接手機端 Meta View App 使用，並且只支持英文對話，用户可通過 “Hey Meta” 指令喚起 AI，其 AI 功能分為兩類，一類為通過 AI 控制拍照、電話、聽歌等功能，此類功能在手機 + 眼鏡端側即能實現（端側內置相應關鍵詞等）；另一類功能為通過眼鏡獲取圖像、音頻信息，傳輸到雲端進行推理，比如識別建築、推薦菜譜、實時翻譯等，此類功能需要藉助雲端 Llama3 大模型功能，故交互上會存在一定時延。

4）其他：Ray-Ban Meta 作為一款智能眼鏡，重量僅為 49g，和普通眼鏡相近，由於不帶顯示功能，在鏡片上可以有近視、防藍光等多種選擇性。

Ray-Ban 智能眼鏡產品節奏及出貨量情況？

2021 年 9 月 Meta 和雷朋聯名發佈初代智能眼鏡 Ray-Ban Stories，起售價 299 美元，由於使用場景有限（主要是拍照、視頻以及聽音樂），我們預估生全命週期出貨量約 50 萬台。

2023 年 9 月份發佈二代產品 Ray-Ban Meta，支持接入雲端大模型。根據 The Verge 數據 2023.9 月-2024.5 月 Ray-Ban Meta 銷量超 100 萬台，我們預計 2024 年出貨有望超 150 萬台，後續如若從美國、加拿大地區推廣至全球其他地區，我們認為年化出貨量有望超 500 萬台。

此外，Meta 在 8 月初的 Q2 業績交流會上也説明，目前 Ray-Ban Meta 的需求超出生產能力，後續 Meta 會持續提升產能滿足需求，同時公司也即將推出下一代 Ray-Ban Meta 產品。展望後續，Meta 有望持續推進眼鏡產品的迭代，我們認為與 Ray-Ban 合作的產品仍會以接入 AI 的智能音頻眼鏡為主，在 Ray-Ban 原有產品基礎上做延伸，而 Meta 產品則聚焦包含光機、顯示等功能的 AR 眼鏡。

Ray-Ban Meta 智能眼鏡 BOM 成本及供應鏈如何？

根據 Wellsenn XR 數據，Ray-Ban Meta 的 BOM 成本約為 164 美元，其中高通 AR1 Gen1 成本約 55 美元（佔比 34%）；ROM+RAM 成本約 11 美元（7%）；攝像頭成本約 9 美元（5%）；電池成本約 6.5 美元（4%）；PCB 約 7.2 美元（4%）；聲學成本約 5.5 美元（3%）。智能音頻眼鏡產品生產相對簡單，根據 Meta 業績交流會，生產廠商為 EssilorLuxottica（依視路 - 陸遜梯卡）。除了智能眼鏡，我們建議關注後續 AR 眼鏡中的供應鏈機會，新增的光機、顯示環節技術壁壘更高，BOM 成本均有望達到大幾十美元，整機的價值量亦將有明顯提升。

我們如何看待智能眼鏡/AR 眼鏡趨勢？

1）如何看待智能眼鏡/AR 行業？——端側 AI 趨勢確立，手機之後更看好 AI+AR 眼鏡的結合。目前 AI+ 手機的結合既有端側模型（手機端具備算力），也有云端模型，消費者使用手機更多是聲音 + 圖像交互，我們認為未來佩戴在頭部的設備（典型如眼鏡、耳機等）將彌補手機交互的不足。由於目前 AR 眼鏡在波導量產、成本控制等方面仍有難點，AI 率先落地的形態或是智能眼鏡（兼具視覺與聽覺）以及帶攝像頭的耳機產品，其算力仍需要手機側支持。智能眼鏡由於和普通眼鏡形態類似，重量在 50g 左右，可以從用户真實的視角獲取圖像/視頻信息，達到所見即所得的效果，實現更自然的 AI 交互。

2）眼鏡產品將如何迭代？——智能音頻眼鏡→AI+ 智能音頻眼鏡→AI+AR/MR 眼鏡。①智能音頻眼鏡可以理解為普通眼鏡 +TWS 耳機的結合，眼鏡通過藍牙和手機連接，可以接收手機中的通話、音頻等信息，同時也能通過語音進行控制，典型產品如華為智能眼鏡。②AI+ 智能音頻眼鏡則是在第一類產品基礎上，支持接入 AI 模型，可以實現多模態的交互，比如識別圖像、實時翻譯等，達到更智能、更連續的交互，典型產品如 Ray-Ban Meta。③AI+AR/MR 眼鏡則是在第二類產品基礎上，進一步在顯示和光學上進行升級，相比智能音頻眼鏡只能顯示現實信息，AR/MR 可以實現虛擬 + 現實信息的結合。我們預計後續 Meta 將會推出類似形態的產品進行產品定義。

3）智能眼鏡/AR 眼鏡出貨量怎麼看？——如上文所述，我們認為智能眼鏡/AR 眼鏡的算力或依賴於手機或者其他終端，但 AI 智能眼鏡和 AR 眼鏡價格上或有明顯分層，後者需要集成光學、顯示以及更高難度的套片，售價更高。故我們認為，AI 智能眼鏡和初期 AR 眼鏡定位仍是手機附件或者時尚單品，參考 TWS 耳機出貨量水平（Counterpoint 數據顯示 2022 年 TWS 耳機出貨 2.9 億副，佔智能手機比例約 24%），以及眼鏡出貨量水平（Statista 預計 2023 年全球太陽鏡片出貨約 8.5 億片，對應約 4.25 億副；傳統鏡片出貨約 6.77 億片，對應約 3.39 億副。合計 7.6 億副）。後期隨着 AR 眼鏡端側算力提升，擺脱對手機的依賴，成為獨立的算力平台，則可以參考智能手機出貨量水平（IDC 數據顯示 2022 年智能手機出貨 12.0 億部）。

4）產業鏈中哪些廠商更有優勢？——看好具備硬件經驗 + 移動互聯網用户基礎 + 大模型資源的頭部品牌。我們認為長期看，AI+ 智能眼鏡/ARMR 仍是巨頭遊戲。①作為移動端產品，用户基礎是核心。手機品牌廠商可以基於現有手機用户做拓展；互聯網廠商則可以依賴於現有移動端用户。②智能眼鏡類產品作為新一代硬件，目前看算力側仍然需要和手機等配合，故已有手機生產經驗往眼鏡側延伸的廠商，或已有智能眼鏡量產經驗往手機等算力側延伸的兩類廠商更具有優勢。③目前 AR/MR 產品硬件層面在光學、光機、散熱、續航等方面均有待提升，應用層面在內容、落地場景上仍需探索，在內容端（社交、辦公、視頻等）有基礎並且有資金基礎能夠支持長期研發投入的公司更具優勢。

風險因素：

需求不及預期，技術迭代不及預期，市場競爭加劇，宏觀環境疲軟等。

投資策略：

我們認為眼鏡是 AI 另外一個重要的智能載體，承擔交互中重要的顯示功能，發展路徑或呈現智能語音眼鏡、AI 智能眼鏡、AI+AR/MR 眼鏡的過程，建議關注產業鏈中卡位核心零部件、模組及整機環節的龍頭公司。