2月6日和2月7日，虹软科技两次股价盘中跳水。作为视觉AI龙头，虹软科技有自己的业务逻辑，市场爆炒DeepSeek概念，它反而不适合往大模型叙事上靠。

　　虹软科技是科创板首批25家上市企业之一，同时也是第一家登陆科创板的AI公司。当时，它的核心业务是智能手机的AI视觉供应，也就是提供AI视觉算法，提高手机在不同场景的拍照和优化成像能力，包括美颜。

　　2015年，是虹软科技首次与安卓厂商打造后置双摄方案，让安卓开始对拼苹果的拍照能力。IDC统计的2019年到2023年全球出货量前五的手机品牌里，安卓系统的主要机型都或多或少搭载了虹软科技的视觉AI解决方案。

　　而后，虹软科技也进入了汽车智能驾驶赛道，把视觉AI技术拓展到这一新赛道，成为国内基于高通智能座舱平台发展的主流视觉算法供应商。在AI商拍赛道，虹软科技的解决方案也已经实现成熟应用。

　　不过在市场认知里，这些AI其实属于“上一代”AI，和大模型时代炒作的成长逻辑不匹配。但如果因此忽视虹软科技，那就大错特错了。

　　DeepSeek概念纳入了大批企业，而我们都知道，概念和实际往往联系不是很紧密。在所谓“上一代”AI炒作火热的时候，以视觉AI为核心概念的虹软科技，其实也很少被纳入AI独角兽、AI融资热潮之类的讨论中。

　　其实，虹软母公司ArcSoft已经是上个世纪成立的垂直赛道资深玩家。今年1月18日，虹软科技刚刚举办了2025虹软科技年度盛典暨ArcSoft虹软三十周年庆。人工智能早期的深度学习等风口还没火起来的时候，不追风的虹软科技已经扎根在视觉赛道。并且一入局，就是后来经常被提起的“软硬件一体”路线。

　　2月7日，小米集团公关部总经理王化发了一则辟谣：“大家如此关注小米眼镜十分欣慰，在此感谢大家，不过非常抱歉要扫大家的兴了，该账号为多年前申请，并非新上线，特此说明！”

　　前情是，昨日有媒体称小米眼镜官方微博已经上线，认证主体为小米通讯技术有限公司。之前还有数码博主爆料，小米入局AI眼镜，已获得入网许可，原本可能在3月、ng28下载4月发布，现在要提前到2月。而2月，小米要发布的还有雷军口中的“小米高端化的年度作品”——小米15 Ultra和小米SU7 Ultra。如果AI眼镜同时发布，那可见这款产品的战略地位是不低的。

　　现在，虽然消息被辟谣了，但市场反而兴奋更加——因为小米没有否认AI眼镜产品的存在。去年底，从百度发布小度AI眼镜开始，国产“百镜大战”就已经打响。从雷鸟、Rokid、李未可，到雷神科技、康冠科技，再到未经证实的字节、小米等大厂，AI眼镜俨然成为AI硬件最大的风口。尤其是在苹果Vision Pro失利，证明头戴产品的用户体验很难平衡之后，AI眼镜作为更方便的可穿戴设备，也预定了下一个颠覆硬件入口的机会。

　　虹软科技的机会，就是这张明牌。在AI眼镜赛道，虹软科技是知名初创企业雷鸟创新的视觉算法提供商。今年1月7日，雷鸟创新在CES发布全新一代AI拍摄眼镜——雷鸟V3。这款产品在视觉影像方面，就采用了融合虹软AI视觉算法的猎鹰影像系统。另有网传消息显示，虹软科技也在切入其他AI眼镜品牌的供应链。

　　作为一款可穿戴产品，AI眼镜首先要把眼镜的属性做好，这就是视觉功能对它格外重要的原因。雷鸟V3涉及多帧降噪、HDR 拍摄、EIS 电子防抖、暗光增强等功能技术，而长期来看，智能手机的影像能力可谓已经“卷生卷死”，若能渐渐迁移到尚在培育的AI眼镜这个产品形态上，势必会带来颠覆性的体验。

　　那么，为什么要强调“新AI时代”？这其实不是一个绝对概念，只是贴合市场喜欢的、对传统AI算法和大模型应用的区分。本质上，只要是先进的算法，先进的AI，就都能在智能硬件上大展身手。但当前这个阶段，以AI眼镜为代表，确实和传统的智能可穿戴设备有一定不同。最显著的区别，自然是AI这样一个概念和技术取向，盖过了原本AR/VR方向很多理念的光芒。

　　从这个角度出发，虹软科技在AR/VR领域的技术储备是非常丰富的，但在AI领域的跨越机会，才会更容易受到关注。

　　我们首先要明确，AI眼镜发展到了哪个阶段。从智能手机的发展历程来看，拼硬件在初期是非常有效的策略。在AR眼镜还是主流说法的时候，各种光学和其他方面配置，厂商们已经拼过一轮。如今虽然还在延续，但已经和手机厂商们日常把配置拉满的情况一样，逐渐不再是最大的差异点。

　　今天再打开任一社交平台，话题不会再高度集中于某某品牌的硬件配置上，而是真实的用户体验——一种更多由软件算法不断调试，才能更好地实现的东西。传统意义上影像视觉成像效果的算法是一方面，另一方面就是AI技术的融入。除了“看起来”很智能之外，AI眼镜要怎么才够AI？

　　未来的突破口，可能还要看被热议的端侧AI。去年，联发科的天玑9400旗舰平台，就展示了虹软通过端侧个性化模型训练实现的“端侧训练人脸增强生成式解决方案”，能够在移动设备本地端根据用户个性化人像信息进行高效的人脸影像增强与修复。

　　和手机类似，可穿戴设备同样有望引入端侧AI技术。尤其是DeepSeek为代表的低成本大模型走红之后，训练大模型有了新思路，有助于加快厂商们向终端设备引入合适的AI。

　　而对虹软科技来说，丰富的工程化应用经验，其实也是一笔隐形的财富。虹软在视觉算法领域三十年的积累，使其在端侧具备非常强的产品化和工程化能力，不管是手机还是未来的可穿戴设备，都会非常重视效率、功耗方面的问题，这都需要靠厂商与技术供应商的协同开发和调试来解决。虹软科技仅和高通等芯片厂商就有将近20年的合作关系，涉及手机、汽车等多类型的设备和场景，在尝试进行AI眼镜等新应用时，会有不小的经验加成。

　　其实归根结底，消费侧很少真正使用极其高深的技术，一方面是成本问题，另一方面是技术密度过高会大幅提升用户的使用门槛。仅仅是生成式AI的对话提示词，就能难住大批普通用户，更不用说更高级的技术。但正因为如此，大模型这样自带智能、能指导和牵引使用者的AI技术，反而更适合用作开发创新产品。真正的难点，就集中在怎么用方面。

　　这其实是一个过程，如果虹软科技能在智能手机时代耕好自己的一亩三分地，建立行业绝对优势，那么面对以AI眼镜为代表的星辰大海，找到一片属于自己的土壤，同样具备无穷的可能性。

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