AI眼镜“记忆引擎”走红：用户体验的新入口与汽车软件启示

一条数据先摆在桌面上：IDC 提到，2025 年上半年全球智能眼镜出货量同比增长 64.2%，而中国占到 26.6%；2025 年中国全年出货预计约 291 万台。这不是“概念热”，而是供应链、产品形态与用户需求一起拱出来的增长。

更有意思的是，智能眼镜的竞争点正在从“能显示、能拍摄、能听歌”转向一个更细的方向：能不能把你的生活变成可用的、可检索的个人数据。Sharge 在 2025-12-29 宣布完成近 1 亿元人民币（约 1429 万美元）A+ 轮融资，并计划加速 AI 眼镜量产，首年目标出货 10 万台以上。它把卖点押在“AI 记忆引擎”上：把实时音视频转成结构化记忆，支持自动日记、周报。

我更关心的不是这家公司能卖多少台，而是它释放的信号：AI 正在成为“用户体验的组织方式”。而这件事，对“AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式”也非常有启发——车机、座舱、甚至服务机器人，最终都绕不过“记忆、上下文与个性化”的问题。

智能眼镜的下一战：从“功能堆叠”到“主动记忆”

结论先说：AI 眼镜要真正走进日常，关键不是再多一个应用，而是更少的操作、更强的上下文。Sharge 这次的叙事核心，是与 memories.ai 合作的多模态 AI 记忆引擎：将实时音视频转成可搜索的结构化内容，进而生成日记、周报。

“记忆引擎”为什么比“语音助手”更像刚需

很多人把 AI 穿戴设备等同于“把大模型塞进眼镜”。但真实体验往往是：

• 你要先唤醒、再提问、再确认，它才开始工作
• 你说的每句话都像“临时指令”，缺少连续上下文
• 用完即走，难以沉淀为长期价值

而记忆引擎的价值在于复利：它把“当下发生的事情”变成“未来可调用的线索”。比如：

• 开会时你没空记笔记，事后能按“客户名/项目/时间”检索要点
• 出差一路拍了很多片段，系统自动整理为行程日志和花费线索
• 你想复盘一周，系统直接生成“周报”，并标出高频话题与待办

一句话概括：把生活变成可查询的数据库，这比单次问答更能建立黏性。

“主动”带来的代价：隐私、误记与错配

主动记录也会把问题放大。

• 隐私边界：眼镜采集音视频的“外溢性”更强，容易涉及他人；产品必须把“何时记录、谁可见、如何删除”做到极其清晰。
• 误记成本：结构化摘要如果偏差，会导致用户做出错误判断；因此“可追溯到原始证据”很关键。
• 错配体验：在不合适的时机弹出总结或提醒，会比没有更烦。

我见过不少团队在这里翻车：AI 以为自己在帮忙，用户却觉得被打扰。好的 AI 体验不是更聪明，而是更懂分寸。

舒适度与续航不是配角：它决定“佩戴频率”，也决定数据质量

结论很直接：你戴不住的设备，记忆再强也没用。Sharge 提到与光峰科技（Appotronics）合作的“Dragonfly Light Engine（蜻蜓光引擎）”显示技术，目标是降低功耗；同时通过材料与结构降低重量，强调全天候佩戴舒适。

为什么“更省电”会影响 AI 能力

很多人把续航当成硬件 KPI，但对 AI 眼镜而言，它会反向决定软件能力：

• 续航不够 → 采集不连续 → 记忆碎片化 → “周报/日记”质量下降
• 功耗太高 → 设备发热 → 用户不愿意戴 → 数据更少
• 续航焦虑 → 用户主动关闭采集 → 体验退化为普通眼镜

也就是说，舒适度与续航不是体验的底线，而是 AI 体验的上限。

这里对“机器人产业”也很典型

本篇属于“人工智能在机器人产业”系列，我想把话说透：服务机器人、人机协作机器人要落地，首先要被人愿意长期共处。噪声、发热、体积、反应延迟，都会影响“共处体验”。

智能眼镜的“佩戴频率”对应机器人行业的“在场时间”。只要在场时间不够，所谓学习、适配、个性化都很难成立。

从眼镜到汽车：同一套“AI 记忆 + 统一体验”的方法论

先给一个明确判断：智能眼镜是“个人上下文入口”，汽车是“移动场景入口”。两者正在用相似的方法争夺用户体验的主导权。

1）AI 记忆 = 座舱的“长时上下文”

座舱里最常见的抱怨是：

• 每次上车都要重新设置音乐、导航偏好
• 语音助手记不住“我刚刚说过什么”
• 多人用车时，偏好混在一起

如果把“记忆引擎”的理念搬到车里，方向会更清晰：

• 会话记忆：同一路线、同一联系人、同一需求形成连续上下文
• 驾驶情境记忆：雨天、夜间、拥堵时系统学习你的操作节奏
• 偏好记忆：空调、座椅、媒体、HUD 信息密度按人、按时间自动切换

更进一步，汽车还能把“车外”场景纳入记忆：上次在某城市停车的位置、充电桩偏好、通勤拥堵规律。这就是“统一体验”的关键。

2）个性化生产线 vs 个性化体验：本质是同一个问题

Sharge 说融资将用于部署柔性、个性化生产线。这句话看似偏制造，但我觉得它对应的是软件侧的能力：

• 制造侧的柔性：更快地适配不同配置/形态/供应链变化
• 体验侧的柔性：更快地适配不同用户/场景/偏好变化

在汽车软件里，这常常落到：多车型平台化、功能开关管理、A/B 测试、端云协同。硬件柔性与软件柔性最终会在“用户能不能无痛升级”上相遇。

3）别把“统一体验”理解成“一个界面走天下”

很多团队做跨终端生态，会陷入一个误区：UI 统一就是体验统一。现实是：

• 眼镜需要“少打扰、强提炼”
• 手机适合“深交互、精编辑”
• 车机强调“低认知负荷、强安全约束”
• 机器人要“可解释、可预期、可协作”

真正的统一体验是统一三件事：

1. 身份与权限：谁在使用、谁可见、谁能删除
2. 记忆与上下文：哪些信息跨设备延续，哪些应当隔离
3. 交互原则：何时主动、何时沉默，何时必须确认

这套原则，比 UI 风格更重要。

落地清单：想做“AI 记忆型产品”，先把这 6 件事设计好

结论先放这：没有“可控的记忆”，就没有可持续的 AI 体验。不管你做 AI 眼镜、车载座舱，还是服务机器人，我建议产品团队按下面顺序做。

1. 记录开关要“可见、可理解”：用硬件指示灯、快捷手势、强提示，别藏在三级菜单。
2. 默认最小化采集：先保证核心价值链路，逐步增加采集范围，别一上来就“全记录”。
3. 记忆必须可编辑：允许用户纠错、合并、删除，并能看到修改历史。
4. 结构化优先于长文本：把“人、地、事、时间、标签、待办”提出来，检索体验会好很多。
5. 原始证据可回放：摘要旁边能一键回到原始片段，降低误记风险。
6. 分层计算策略：端侧做即时提取与敏感过滤，云侧做长时总结与跨设备同步；把成本和隐私都压住。

一句可以直接写进 PRD 的话：“AI 的主动性必须用可控性换回来。”

2026 年的看点：AI 穿戴会把“个人数据”带入新阶段

Sharge 这轮融资金额不算夸张，但方向非常典型：从硬件新品走向“记忆基础设施”，并配套端云服务器集群来支撑“主动 AI 记忆”。这类产品如果做成，会倒逼行业重新回答两个问题：

• 个人数据到底归谁？怎么带走？怎么销毁？
• 多设备、多场景的个性化体验，如何在隐私与便利之间取得稳定平衡？

对汽车软件团队来说，现在就值得动手做一个小实验：把座舱里最高频的 3 个“重复设置”场景做成可学习的“记忆”，并严格限制它的主动打扰频率。用户体验提升往往不靠大而全，而靠少而准。

你更期待 AI 眼镜先解决“自动周报”，还是期待车机先做到“真正懂你”的连续对话与情境记忆？