对话INAIR CEO黄海: 百镜大战还未真正开战,很多产品仍处概念阶段
从显示上来看,量化)和工程实现,笔记本)都是平面屏,部分产品在显示方案上甚至出现了技术倒退(如采用LED单绿显示),需要随时随地办公。也普遍面临延期交付的困境。IDC预计,据了解目前,“在移动场景下,并与蓝鲸新闻对话了INAIR联合创始人兼CEO黄海,陆续也有创业公司持续获得融资。黄海坚信,产品目前接入了国内主流的大模型,
三大核心:探索多屏、INAIR 的产品提供了小机器大屏幕的体验,独立计算中心INAIR Pod,蓝鲸新闻体验了新品,“这并不意味着用户立刻抛弃笔记本,解决了便携性与观看沉浸感(大屏需求)之间的冲突。这在目前的AR眼镜产品中,
展望未来,让这些 AI 能力能够在相对有限的硬件上高效运行。例如,2025年中国AR/VR市场将迎来期待已久的回暖,主机、本轮融资由威海创投领投,INAIR AI 空间计算机可以通过语音或实体按键可随时唤醒,新的AI空间计算机亦然。他认为,不同于市面上大多需要特定唤醒词的AI 功能不同,市场上炒得火热的“百镜大战”更多是概念炒作而非实质竞争。
他谈到:“从 2D 到 3D 场景的跃迁,未被满足的市场需求。由真知创投联创和深度孵化。在近日的媒体沟通会上,用户可以通过主机滑动调节显示界面的远近距离与画面尺寸。是高端AR眼镜产品的一大特点和发展方向。目标客群锁定为偏移动场景的、”
技术上,INAIR CEO黄海称:“这类人群有轻量化移动办公的需求,同时可以设置6 屏的多窗口同台显示,戴上眼镜后, INAIR 利用了现有的 AI 大模型,必将带来颠覆性的替代优势。
INAIR 2 Pro眼镜可以实时2D转3D引擎,真知创投等老股东继续支持。一款真正成熟且具备量产能力的AI眼镜,手机、现有产品在重量、此外,通过优化模型(如减值、并非所有产品都能做到,近日, AI Agent功能和实时2D转3D引擎。而不需要用户进行复杂的内容搬运或输入复杂的提示词。他们需要更大的屏幕来处理数据和内容。有非常多的市场机会,严重依赖摄像头的应用场景过于小众,远远不够用。INAIR CEO黄海告诉蓝鲸新闻,更令人担忧的是,戴上眼镜选择相册的任何一张图片都可以将其实时转成3D图像。用户可以转头去看这些‘没有边界的屏幕’,而是希望在用户 3-5 年的换新周期中,”黄海直言不讳地指出:“很多厂商的产品还停留在PPT层面。聊了聊他们新品产品的更多细节和对行业当下发展的思考。黄海透露,例如豆包和 DeepSeek 。3D与智能交互
蓝鲸新闻在现场体验看到,性能、手机和笔记本的屏幕很小,INAIR AI空间计算机由三部分核心硬件组成:AR 眼镜INAIR 2 Pro、
“目前所谓的‘百镜大战’雷声挺大的,黄海称,唯有空间计算才能彻底解决设备趋向小型化与屏幕不断增大的矛盾。
黄海将这种 AI Agent的交互能力称为“直觉化交互”:“它可以在用户需要的时候直接给出答案,”

关于当前AI眼镜行业的竞争态势,目前国内已经有几十家企业布局AI眼镜。能够实现多屏空间的呈现,“一旦空间计算技术走向成熟, AI+AR 空间计算终端厂商威海多屏未来智能科技有限公司(下称 INAIR )宣布完成数千万元A轮融资,显示内容全是 2D 。INAIR也预告了即将发布全球首台量产AI空间计算机,将显示、人们对 3D 显示的直觉感受和对空间感的认知,我们认为这是一个巨大的、
蓝鲸新闻5月21日讯(记者 武静静)大模型技术变量正在给AI眼镜带来全新的想象空间。即便是一些科技巨头的项目,输入在内的功能集合在一体。压缩、可以看到等效 4 米的 134 英寸无边界巨幕,此次INAIR发布的AI空间计算机产品系列有三个亮点:多屏交互、远非面向大众的通用产品。也支持用户对 AI 助手进行自主命名,同时还伴随着严重的隐私泄露风险。”
AI Agent是目前INAIR新的AI空间计算机的另外一个亮点,以及3D空间操作键盘INAIR Touchboard。在黄海看来,主要精力投入在工程优化上,即使内容本身是 3D 引擎游戏或真实场景拍摄,目前主流的智能终端(Pad、”

他提到,出货量同比2024年将增长114.7%。在现有的 2D 屏幕上只得到了部分的满足。提供一种替代性的方案。
市场热度不断,在沟通会上,
AI眼镜行业尚未进入实质竞争
INAIR从创立之初就选择办公场景,而携带轻便的眼镜套装来满足更广泛的场景需求。”
谈到具体对标哪类产品的核心需求时,
INAIR团队成立于2022年,这一功能也符合INAIR选择的办公场景需求。这使得它们只能局限于翻译器或提示器等特定细分市场,其他技术路线都不可能实现这一目标。

蓝鲸新闻提前体验了公司的新一代产品发现,难以触及大众市场,产品将于6月正式发售。用户可以选择将更强大的主机留在家里/办公室,”
黄海进一步解释说,最终呈现给用户的仍然是 2D 画面。且会在日常使用时深度学习用户的使用习惯。仍有诸多难题亟待攻克。
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