文/VR陀螺

过去两年，越来越多的硬件开始接入AI。从手机、眼镜、手表，到指环、吊坠和机器人，AI终端的形态越来越丰富。不同设备所面对的使用场景、技术条件和目标用户也各不相同。

7月31日，在2026 ChinaJoy AI未来生态大会“AI+XR的下一站，入口、内容与生态的重构”圆桌论坛中，VR陀螺主编冉启行与玩出梦想科技CEO张腾、其域创新全国渠道负责人刘锦秀、微光科技软件中心总经理郝冬宁、腾讯高级研究员赵子伯，围绕AI硬件、轻量化MR、世界模型、3D高斯及AI工具应用展开讨论。

一、微光科技郝冬宁，AI眼镜首先要成为一副好眼镜

对于理想的AI硬件形态，微光科技软件中心总经理郝冬宁更看重轻量化和日常佩戴。

他认为，AI不一定要创造一个全新的硬件，并要求用户改变已有的使用习惯。更合适的方式，是进入眼镜、手表、手环和手机等用户已经熟悉的终端。不同设备的形态和交互方式可以不同，后台则可以共享统一的AI能力和个人记忆，形成专属于用户的个人助理。

随着AI眼镜新品密集发布，行业对轻量化眼镜已经形成了一些基本共识。首先，AI眼镜仍然是一副眼镜。它需要足够轻、足够舒适，外观也要接近用户日常佩戴的普通眼镜。用户原本可以选择不同框型、墨镜片和功能镜片，加入AI后，这些基本需求依然应该得到满足。

眼镜最基础的作用是“看得清”。近视、散光等人群原本的视力矫正需求不能受到影响，墨镜也仍需具备遮挡紫外线等功能。在此基础上，AI眼镜才可以加入备忘录、接打电话、会议纪要、翻译和导航等功能。

郝冬宁将其概括为“清、美、智、多、省”：清是看得清，美是戴起来好看，智是具备智能能力，多是拥有丰富功能，省则包括省力、省功耗和省算力，续航需要满足日常佩戴需求。现阶段，他认为相对成熟的产品形态仍然是音频类AI眼镜。

从MR、AR发展到轻量化AI眼镜，产品功能看似变少，技术难度却没有降低，甚至在强调实用性的落地场景下不减反增。眼镜内部空间狭窄，能够配置的算力、电池和散热能力都受到极大限制，原有的技术流程和交互方式需要彻底革新。相比MR设备相对“重端轻云”的方式，轻量化眼镜更加依赖云端能力，端、边、云之间如何高度协同，也成为产品开发中的复杂问题。

AI眼镜还更早面对了实用性问题。手机同样可以录音、做会议纪要，其他夹在衣服上的设备也可以完成相近功能，甚至价格更低。AI眼镜需要回答的问题是：用户为什么需要AI眼镜，它能够提供哪些只有长期佩戴才能获得的便利？

郝冬宁表示，这些功能单独拿出来未必十分“高大上”，但要把大量细小、繁杂的环节整合起来，并完成单点创新，是一件极其复杂的事情。轻量化AI眼镜与MR、AR所面对的技术难题不同，但都在朝着更自然的使用体验发展。

二、玩出梦想科技张腾，MR继续聚焦沉浸式娱乐体验

过去两年，一些XR厂商开始进入AI眼镜市场，玩出梦想科技仍然将主要精力放在MR空间计算设备上。对于这一选择，玩出梦想科技CEO张腾表示，“坚持”并不是一个十分准确的描述。玩出梦想科技一直在做自己喜欢并希望长期投入的事情，即让游戏玩家玩得更舒服。

虽然智能硬件可以拥有多种用途，但玩出梦想科技一直聚焦娱乐体验。MR设备通过更大的体积和重量，换来了更好的沉浸式视觉和更丰富的交互方式。它可以把用户带入拟真的虚拟空间，更重要的是，让用户获得一套能够在数字世界中移动、观察和交互的“另一副身体”。

张腾认为，AI与MR的结合不会只体现在某一项显眼的功能上，更多能力会“润物细无声”地进入产品。

从底层来看，MR头显可以成为AI大模型的数据采集和标注设备。头显上的摄像头和传感器能够获取真实环境及用户交互信息，为模型提供数据。

在交互层面，MR头显也可能成为AI大模型的交互入口。用户可以在三维空间中通过视线、手势和位置与AI生成的内容进行互动。

同时，MR还有机会成为AI内容的消费终端。随着大模型生成越来越多的数字内容，这些内容需要新的硬件形态进行展示和使用，沉浸式三维内容正是MR头显擅长承载的方向。

轻量化同样是MR产品接下来的发展重点。对于150克以下MR设备是否会在今年大量上市，张腾判断，短期内相关产品不会特别多，明年可能会陆续增加。玩出梦想科技也在开发超轻量化设备，希望以较好的产品质量尽快推向市场。

对于下一款产品的方向，张腾用四个较为直接的词进行了概括：“戴得牢、看得清、玩得爽、买得起。”

在3D世界模型与MR的结合方面，玩出梦想科技也进行了一些用户调研。张腾提到，部分游戏玩家希望出现一种全自动AIGC能力：用户拍摄周围环境后，系统先将其复刻为数字孪生内容，再以真实空间为基础，生成与现实不同的抽象化虚拟场景。

这种能力可以把用户熟悉的现实环境转换为可进入、可交互的虚拟空间，也是MR与世界模型可能结合的场景之一。

三、腾讯赵子伯，3D生成开始从物体走向场景

腾讯高级研究员赵子伯表示，混元3D从成立之初，就希望释放每个人的想象力，让用户能够以三维、沉浸式和可交互的形式，创造自己想要的空间与世界。任何能够承载这类内容的平台，都可能成为3D生成技术的终端。

当前，混元3D仍在持续降低3D创作的成本和使用门槛，让物体和场景生产变得更简单、更便宜。

从2024年至今，AI生成的3D物体已经逐渐进入3D打印和游戏建模等场景，帮助用户更快地完成基础资产创作。随着技术发展，3D生成也开始从单个物体向完整场景延伸。

赵子伯介绍，过去生成的场景更多是静态的，扩展能力和交互性有限。现在的3D世界模型开始支持场景持续延伸，同时保留一定的三维交互属性。从渲染和视频生成视角来看，画面质量已经有所提升；通过MR头显体验时，也能够提供一定的交互能力；在仿真平台中，则开始具备初步的仿真属性。

不过，他也强调，世界模型目前仍处于“初步刚刚能用起来”的阶段。对于世界模型的落地场景，赵子伯认为，不同企业和用户会有不同答案。混元3D关注的重点仍然是3D、场景、沉浸式和可交互。用户能够进入生成的环境，与场景产生互动并获得反馈，是团队最初希望实现的方向。

游戏则是其中一个重要场景。世界模型可以进入游戏制作流程，用于沙盒验证，也有机会催生新的游戏玩法。这些内容最终还需要MR、眼镜等硬件平台进行承载。

赵子伯还谈到了3D高斯对内容生产的影响。他认为，3D高斯自2023年提出后，很快改变了重建领域。相比过去的一些场景重建方式，高斯在大场景中的重建速度、渲染质量和交互体验均有所改善，因此被应用于文物保护、数字资产保存和大场景重建。

一些世界模型也会采用高斯作为表达方式，以保留场景的可交互性。不过，高斯与传统游戏制作管线并不矛盾。例如，一个场景中的建筑和环境大部分时间保持静态，可以使用高斯进行呈现；需要持续运动和复杂交互的人物及物体，则仍然需要传统3D管线进行驱动。具体采用哪种方式，取决于平台需要展示什么场景，以及用户希望如何使用。

四、其域创新刘锦秀，3D高斯改变真实空间数字化流程

其域创新（XGRIDS）是一家空间智能公司，把真实世界变成 AI 可理解、可创造、可执行的数据。其域创新全国渠道负责人刘锦秀认为，理想的AI设备不应局限于某一种固定形态，而应具备感知环境、理解空间，并在合适时间提供建议的能力。

当前的AI设备更多通过图像、声音和文字接收指令，但人所生活的世界是三维的。周围环境的结构、物体之间的关系，以及空间如何发生变化，都需要通过空间数据获取。

因此，设备首先需要感知空间，其次要理解空间，最终才能根据环境提供合适的建议。其域创新提供扫描设备和本地软件工具，帮助客户把真实世界快速转成可交互的数字模型。刘锦秀介绍，以活动会场为例，用户手持设备绕场扫描一圈，约 10 分钟即可采集 100㎡，再通过软件较快生成可交互的三维模型，为后续应用提供数字底座。

在这一过程中，3D高斯带来的改变并不局限于画质。传统方式下，三维数据采集只是获得模型的第一步，后续还要经历人工建模、生产、优化等环节，最终才能进入应用工作流，整个过程可能需要数周甚至数月。

采用3D高斯等技术后，采集到的数据可以通过软件（如其域创新的 LCC，Lixel CyberColor）直接生成模型，减少中间的手工建模过程。生成的实景三维内容不仅能够保留现场的光照和视觉效果，也可以加入碰撞、遮挡、阴影和编辑能力。

例如，场景可以通过重新打光从白天变成夜晚，也可以调整季节和环境。数字人及其他对象还能够在场景中进行互动。

刘锦秀以博物馆为例介绍了真实空间数据与可穿戴设备的结合。完成博物馆扫描后，数字模型可以成为MR设备的空间底图。用户佩戴设备进入场馆，系统能够根据空间数据判断其所在位置，并在到达特定区域后触发讲解和互动内容。

生成的数据还可以导入Unity、C++相关平台以及Omniverse，用于应用开发和仿真训练。其域创新希望通过扫描和软件生成，缩短真实空间从数据获取到应用的流程。

对于AI生成3D是否会减少真实空间扫描需求，刘锦秀认为，两者面向的方向不同，成本也很难直接横向比较。扫描更偏向真实世界的获取，生成式AI则更偏向创造新的空间和内容。

正如图像生成快速发展后，人们依然需要摄影，AI生成3D发展后，真实空间数据仍有其需求。两种数据也可以相互融合：街区使用扫描方式获取，大楼、任务和互动空间则通过AI生成，最终组成更丰富的数字场景。

圆桌最后，几位嘉宾也谈到了AI对个人是否产生焦虑，以及工作的影响。赵子伯认为，AI更接近提高效率的生产工具；郝冬宁主张积极关注技术，但在产品导入时保持谨慎；刘锦秀表示，AI已经开始优化企业内部工作流程；张腾则鼓励团队使用AI工具，同时也强调，不同的人能否把工具用好，最终产生的效果仍有明显差异。