闪极发布 loomos L1 AI 眼镜:押注”主动记忆”与长时佩戴

2026-08-18 22:08:59
来源:速途网
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问财摘要

1、闪极科技发布loomos L1 AI眼镜,定价2699至2999元,主打“主动AI记忆”功能,目标用户为日均佩戴超过16小时的光学眼镜人群。产品采用高通骁龙W5100系列主处理器搭配恒玄BES2700低功耗蓝牙芯片,运行安卓系统。 2、区别于常见的“被动唤醒”式AI,loomos L1强调“主动”采集与沉淀,可融合现实对话、通话与听音乐、看视频等虚拟场景持续录音,每日自动生成融合现实录音与手机推送的“AI日记”,长期目标是构建个人AI记忆库。 3、产品通过CLI接口深度集成飞书,并支持一键接入腾讯WorkBuddy,实现消息、日程与任务等操作。
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速途网8月18日消息(报道:李楠)今日,闪极科技发布 loomos L1 AI 眼镜,定价 2699 至 2999 元,首发期持续至 9 月 17 日。与多数同类产品强调拍摄与显示不同,loomos L1 将”主动 AI 记忆”作为核心卖点,并把目标用户锁定在日均佩戴超过 16 小时的光学眼镜人群。从硬件架构到电池方案,这款产品围绕”长时间佩戴”做了针对性设计。

当前 AI 眼镜多以墨镜为蓝本,日均佩戴时长有限。闪极方面表示,loomos L1 面向的是习惯全天佩戴光学眼镜的用户,因此在结构上加以前框减重。前框采用航空级钛合金与天然醋酸纤维板材,铰链为自有专利螺旋结构,取消传统弹簧、走线内藏,官方称开合 1 万次后阻尼手感保持稳定。镜腿(”飞鱼镜腿”)将摄像头、电池与主板集成于内,整机最轻 43 克,前框体感约 19 克,官方称鼻梁压力较主流产品降低约 50%。框型提供波士顿、威灵顿 D 型、女性猫眼与经典墨镜四种,配色 5 种,尺码含 M/L,后续计划扩展 S/XL。

硬件上,loomos L1 采用高通(QCOM)骁龙 W5100 系列(4nm 级)主处理器搭配恒玄 BES2700 低功耗蓝牙芯片,运行安卓系统。闪极公布的测试数据显示,在 AI 记忆工况下 W5100 功耗较行业主流 AR1 方案低约 38%。摄像头为 1200 万像素、111 度超广角、f/2.2 光圈,模组体积在同传感器(885946)尺寸下缩小近 20%,并配有物理磁吸镜头盖。电池单块容量 258mAh,官方称 5 秒可完成更换,随附充电仓可提供 3 至 4 次补能,眼镜盒支持折叠。音频采用定制歌尔 8mm 超线性扬声器,机身设独立 AI 实体按键,无需语音唤醒。

区别于常见的”被动唤醒”式 AI,loomos L1 强调”主动”采集与沉淀:在用户授权并符合相关法规前提下,可融合现实对话、通话与听音乐、看视频等虚拟场景持续录音;每日自动生成融合现实录音与手机推送的”AI 日记”,归纳见面人物、对话时长、重点内容与待办,并对信息分级、屏蔽冗余;录音与日程联动形成”AI 日历”;拍摄照片可经”AI Live Photo”实时检索与整理;长期目标是构建个人 AI 记忆库。交互层面,产品通过 CLI 接口深度集成飞书,并支持一键接入腾讯(K80700) WorkBuddy,实现消息、日程与任务等操作。

配镜方面,闪极线下旗舰店将于发布会次日开业,首发当月赠送价值 1780 元的依视路钻晶 1.67 光学镜片,并提供 999 元配镜套餐(公开成本与毛利);采用”试戴满意后再发大货”的验配流程。价格上,loomos L1 首发价 2699 至 2999 元,附赠全年不限时 AI 会员(价值 999 元)及配镜验光服务,预计年底正式大规模交付。

速途评论

在速途网看来,loomos L1在产品定位上选择了一条与主流不同的路线。多数 AI 眼镜仍把拍摄能力和显示效果作为宣传重心,闪极则把”记忆”而非”记录”放在首位,并围绕 16 小时佩戴重新设计重量、材质与供电。43 克的整机重量、19 克前框体感与换电架构,在当下以墨镜蓝本为主的产品中具备一定佩戴优势。

目标用户上,这款产品明显更贴近有全天佩戴习惯、对信息整理有强需求的人群,例如记者、研究者、商务重度沟通者,而非追求时尚出街的普通消费(883434)者。飞书与 WorkBuddy 的接入,也指向办公协作场景。

不过,几个问题仍待市场检验。其一,主动记忆高度依赖持续录音与数据采集,隐私边界与用户授权机制是否成立,将直接影响接受度。其二,AI 功能的实际体验高度取决于模型与云端服务,发布会披露的多为”能力清单”,长期使用的准确率与稳定性还需真实场景验证。其三,2699 至 2999 元的定价虽具竞争力,但 AI 会员附赠期结束后是否收费、收费标准如何,尚未明确。其四,AI 眼镜普遍面临退货率偏高的问题,闪极以验配流程应对,但效果仍需观察。

整体而言,loomos L1 是一次清晰的技术路线选择,而非参数堆叠。它能否在”记忆”这一细分场景跑通,取决于后续软件迭代与用户对持续数据采集的信任程度。

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