🎭🎮智通财经APP获悉，🎮🎯2023年Ray-🎯🎰Ban发布和Meta合作的第二款智能眼镜Ray-🎰🎱Ban 🎱🎲Meta，🎲🎳相对于一代产品，🎳🎴二代产品采用高通AR1系列芯片，🎴🎵并且能够接入Meta 🎵🎶Llama3大模型，🎶🎷实现AI语音交互、🎷🎸AI识物、🎸🎹翻译等功能。🎹🎺中信证券发布研报展望后续，🎺🎻2024年9月Meta发布会上或进一步迭代眼镜产品，🎻🎼建议重点关注；🎼🎽中长期看，🎽🎾AI手机产业趋势已经确立，🎾🎿我们坚定看好后续AI和智能眼镜/🎿🏀AR的结合，🏀🏁发展路径或呈现智能语音眼镜、🏁🏂AI智能眼镜、🏂🏃AI+🏃🏄AR/🏄🏅MR眼镜的过程，🏅🏆建议关注产业链中卡位核心零部件、🏆🏇模组及整机环节的龙头公司。🏇🏈
🏈🏉🏉🏊🏊🏋Ray-🏋🏌Ban 🏌🏍Meta产品亮点有哪些？🏍🏎🏎🏏
🏏🏐🏐🏑作为Ray-🏑🏒Ban和Meta合作的第二款智能眼镜，🏒🏓其定位仍然是智能语音眼镜而非AR眼镜，🏓🏔相对于第一代产品在交互、🏔🏕芯片、🏕🏖AI等功能上有显著升级。🏖🏗
🏗🏘🏘🏙1）🏙🏚交互：🏚🏛Ray-🏛🏜Ban 🏜🏝Meta将摄像头分辨率从5MP提升至12MP，🏝🏞且麦克风配置从3个提升至5个，🏞🏟可以实现更准确的音频、🏟🏠图像、🏠🏡视频信息获取。🏡🏢
🏢🏣🏣🏤2）🏤🏥芯片：🏥🏦一代产品采用骁龙4100+🏦🏧主芯片（🏧🏨2020年发布的可穿戴平台，🏨🏩12nm工艺，🏩🏪集成图形处理器），🏪🏫二代产品则采用AR1 🏫🏬Gen1主芯片（🏬🏭2023年发布的ARVR平台，🏭🏮4nm工艺，🏮🏯集成NPU支持端侧AI处理）；🏯🏰存储芯片从4GB容量提升至32GB容量；🏰🏳
🏳🏴🏴🏵3）🏵🏷AI功能：🏷🏸目前仍然需要连接手机端Meta 🏸🏹View 🏹🏺App使用，🏺🏻并且只支持英文对话，🏻🏼用户可通过“🏼🏽Hey 🏽🏾Meta”🏾🏿指令唤起AI，🏿🐀其AI功能分为两类，🐀🐁一类为通过AI控制拍照、🐁🐂电话、🐂🐃听歌等功能，🐃🐄此类功能在手机+🐄🐅眼镜端侧即能实现（🐅🐆端侧内置相应关键词等）；🐆🐇另一类功能为通过眼镜获取图像、🐇🐈音频信息，🐈🐉传输到云端进行推理，🐉🐊比如识别建筑、🐊🐋推荐菜谱、🐋🐌实时翻译等，🐌🐍此类功能需要借助云端Llama3大模型功能，🐍🐎故交互上会存在一定时延。🐎🐏
🐏🐐🐐🐑4）🐑🐒其他：🐒🐓Ray-🐓🐔Ban 🐔🐕Meta作为一款智能眼镜，🐕🐖重量仅为49g，🐖🐗和普通眼镜相近，🐗🐘由于不带显示功能，🐘🐙在镜片上可以有近视、🐙🐚防蓝光等多种选择性。🐚🐛
🐛🐜🐜🐝🐝🐞Ray-🐞🐟Ban智能眼镜产品节奏及出货量情况？🐟🐠🐠🐡
🐡🐢🐢🐣2021年9月Meta和🐣🐤雷朋🐤🐥联名发布初代智能眼镜Ray-🐥🐦Ban 🐦🐧Stories，🐧🐨起售价299美元，🐨🐩由于使用场景有限（🐩🐪主要是拍照、🐪🐫视频以及听音乐），🐫🐬我们预估生全命周期出货量约50万台。🐬🐭
🐭🐮🐮🐯2023年9月份发布二代产品Ray-🐯🐰Ban 🐰🐱Meta，🐱🐲支持接入云端大模型。🐲🐳根据The 🐳🐴Verge数据2023.🐴🐵9月-🐵🐶2024.🐶🐷5月Ray-🐷🐸Ban 🐸🐹Meta销量超100万台，🐹🐺我们预计2024年出货有望超150万台，🐺🐻后续如若从美国、🐻🐼加拿大地区推广至全球其他地区，🐼🐽我们认为年化出货量有望超500万台。🐽🐾
🐾🐿🐿👀此外，👀👁Meta在8月初的Q2业绩交流会上也说明，👁👂目前Ray-👂👃Ban 👃👄Meta的需求超出生产能力，👄👅后续Meta会持续提升产能满足需求，👅👆同时公司也即将推出下一代Ray-👆👇Ban 👇👈Meta产品。👈👉展望后续，👉👊Meta有望持续推进眼镜产品的迭代，👊👋我们认为与👋👌 👌👍Ray-👍👎Ban合作的产品仍会以接入AI的智能音频眼镜为主，👎👏在Ray-👏👐Ban原有产品基础上做延伸，👐👑而Meta产品则聚焦包含光机、👑👒显示等功能的AR眼镜。👒👓👓👔
👔👕👕👖👖👗Ray-👗👘Ban 👘👙Meta智能眼镜BOM成本及供应链如何？👙👚👚👛
👛👜👜👝根据Wellsenn 👝👞XR数据，👞👟Ray-👟👠Ban 👠👡Meta的BOM成本约为164美元，👡👢其中高通AR1 👢👣Gen1成本约55美元（👣👤占比34%）；👤👥ROM+👥👦RAM成本约11美元（👦👧7%）；👧👨摄像头成本约9美元（👨👩5%）；👩👪电池成本约6.👪👫5美元（👫👬4%）；👬👭PCB约7.👭👮2美元（👮👯4%）；👯👰声学成本约5.👰👱5美元（👱👲3%）。👲👳智能音频眼镜产品生产相对简单，👳👴根据Meta业绩交流会，👴👵生产厂商为EssilorLuxottica（👵👶依视路-👶👷陆逊梯卡）。👷👸除了智能眼镜，👸👹我们建议关注后续AR眼镜中的供应链机会，👹👺新增的光机、👺👻显示环节技术壁垒更高，👻👼BOM成本均有望达到大几十美元，👼👽整机的价值量亦将有明显提升。👽👾
👾👿👿💀💀💁我们如何看待智能眼镜/💁💂AR眼镜趋势？💂💃💃💄
💄💅💅💆1）💆💇如何看待智能眼镜/💇💈AR行业？——💈💉端侧AI趋势确立，💉💊手机之后更看好AI+💊💋AR眼镜的结合。💋💌目前AI+💌💍手机的结合既有端侧模型（💍💎手机端具备算力），💎💏也有云端模型，💏💐消费者使用手机更多是声音+💐💑图像交互，💑💒我们认为未来佩戴在头部的设备（💒💓典型如眼镜、💓💔耳机等）💔💕将弥补手机交互的不足。💕💖由于目前AR眼镜在波导量产、💖💗成本控制等方面仍有难点，💗💘AI率先落地的形态或是智能眼镜（💘💙兼具视觉与听觉）💙💚以及带摄像头的耳机产品，💚💛其算力仍需要手机侧支持。💛💜智能眼镜由于和普通眼镜形态类似，💜💝重量在50g左右，💝💞可以从用户真实的视角获取图像/💞💟视频信息，💟💠达到所见即所得的效果，💠💡实现更自然的AI交互。💡💢
💢💣💣💤2）💤💥眼镜产品将如何迭代？——💥💦智能音频眼镜→💦💧AI+💧💨智能音频眼镜→💨💩AI+💩💪AR/💪💫MR眼镜。①💫💬智能音频眼镜可以理解为普通眼镜+💬💭TWS耳机的结合，💭💮眼镜通过蓝牙和手机连接，💮💯可以接收手机中的通话、💯💰音频等信息，💰💱同时也能通过语音进行控制，💱💲典型产品如华为智能眼镜。②💲💳AI+💳💴智能音频眼镜则是在第一类产品基础上，💴💵支持接入AI模型，💵💶可以实现多模态的交互，💶💷比如识别图像、💷💸实时翻译等，💸💹达到更智能、💹💺更连续的交互，💺💻典型产品如Ray-💻💼Ban 💼💽Meta。③💽💾AI+💾💿AR/💿📀MR眼镜则是在第二类产品基础上，📀📁进一步在显示和光学上进行升级，📁📂相比智能音频眼镜只能显示现实信息，📂📃AR/📃📄MR可以实现虚拟+📄📅现实信息的结合。📅📆我们预计后续Meta将会推出类似形态的产品进行产品定义。📆📇
📇📈📈📉3）📉📊智能眼镜/📊📋AR眼镜出货量怎么看？——📋📌如上文所述，📌📍我们认为智能眼镜/📍📎AR眼镜的算力或依赖于手机或者其他终端，📎📏但AI智能眼镜和AR眼镜价格上或有明显分层，📏📐后者需要集成光学、📐📑显示以及更高难度的套片，📑📒售价更高。📒📓故我们认为，📓📔AI智能眼镜和初期AR眼镜定位仍是手机附件或者时尚单品，📔📕参考TWS耳机出货量水平（📕📖Counterpoint数据显示2022年TWS耳机出货2.📖📗9亿副，📗📘占智能手机比例约24%），📘📙以及眼镜出货量水平（📙📚Statista预计2023年全球太阳镜片出货约8.📚📛5亿片，📛📜对应约4.📜📝25亿副；📝📞传统镜片出货约6.📞📟77亿片，📟📠对应约3.📠📡39亿副。📡📢合计7.📢📣6亿副）。📣📤后期随着AR眼镜端侧算力提升，📤📥摆脱对手机的依赖，📥📦成为独立的算力平台，📦📧则可以参考智能手机出货量水平（📧📨IDC数据显示2022年智能手机出货12.📨📩0亿部）。📩📪
📪📫📫📬4）📬📭产业链中哪些厂商更有优势？——📭📮看好具备硬件经验+📮📯移动互联网用户基础+📯📰大模型资源的头部品牌。📰📱我们认为长期看，📱📲AI+📲📳智能眼镜/📳📴ARMR仍是巨头游戏。①📴📵作为移动端产品，📵📶用户基础是核心。📶📷手机品牌厂商可以基于现有手机用户做拓展；📷📸互联网厂商则可以依赖于现有移动端用户。②📸📹智能眼镜类产品作为新一代硬件，📹📺目前看算力侧仍然需要和手机等配合，📺📻故已有手机生产经验往眼镜侧延伸的厂商，📻📼或已有智能眼镜量产经验往手机等算力侧延伸的两类厂商更具有优势。③📼📽目前AR/📽📿MR产品硬件层面在光学、📿🔀光机、🔀🔁散热、🔁🔂续航等方面均有待提升，🔂🔃应用层面在内容、🔃🔄落地场景上仍需探索，🔄🔅在内容端（🔅🔆社交、🔆🔇办公、🔇🔈视频等）🔈🔉有基础并且有资金基础能够支持长期研发投入的公司更具优势。🔉🔊
🔊🔋🔋🔌🔌🔍风险因素：🔍🔎🔎🔏
🔏🔐🔐🔑需求不及预期，🔑🔒技术迭代不及预期，🔒🔓市场竞争加剧，🔓🔔宏观环境疲软等。🔔🔕
🔕🔖🔖🔗🔗🔘投资策略：🔘🔙🔙🔚
🔚🔛🔛🔜我们认为眼镜是AI另外一个重要的智能载体，🔜🔝承担交互中重要的显示功能，🔝🔞发展路径或呈现智能语音眼镜、🔞🔟AI智能眼镜、🔟🔠AI+🔠🔡AR/🔡🔢MR眼镜的过程，🔢🔣建议关注产业链中卡位核心零部件、🔣🔤模组及整机环节的龙头公司。🔤🔥
🔥🔦关键词：meta,智能^^眼镜,眼镜