9月9日至11日，由中国国际光电博览会（CIOE中国光博会）和深圳国际VR/AR博览会（SIVA）联合主办，深圳协伴展览有限公司、深圳市增强现实技术应用协会、追焦XR协办的SIVA 2026（2026深圳国际VR/AR博览会）在深圳（宝安）国际会展中心重磅启幕。

同时，涵盖空间计算、光学、AI&AR眼镜产业、沉浸大空间的四场论坛峰会与闭门会、SIVA Awards颁奖典礼也同步举行。

在9月10日举办的AI AR眼镜产业发展峰会上，七鑫易维副总裁路伟成，以“AI/XR智能眼镜眼球追踪应用场景和解决方案”为主题发表了演讲。

XR 行业分为重度头显与轻量 AI/AR 眼镜两个发展方向，两者都离不开眼球追踪。消费电子交互方式先后经历了个人计算机、手机触控等阶段，未来智能眼镜普及后将采用眼手口多模态自然交互，用人的自然器官完成交互。

路伟成表示，眼球追踪让 AI 知道用户正在注视的位置，这既能提升交互效率，例如翻译时不需要向AI解释你想翻译的是哪里，又因为只传输局部画面而节省算力与 token 并降低延迟。眼球追踪与语音、手势配合完成确认动作，是未来最佳交互模式的关键一环。

围绕这一方案，七鑫易维自主研发了面向轻量化AI/AR眼镜的眼球追踪解决方案，该方案仅由每只眼睛一颗灯与一个摄像头组成，解决了户外各种光线干扰问题，功耗很低，5Hz 的采样率即可满足 AI 眼镜需求，重量仅 0.3–0.4 克，体积 1.7×1.7×1.7mm3，准确度误差小于1°，延迟小于 5ms。该方案覆盖交互、健康、支付、驾驶、MR/VR、机器人等广泛场景，公司成立 17 年来累计申请超 600 项专利，授权超300项。

以下为演讲实录：

我今天分享的主题是眼球追踪解决方案。XR 行业分为两个方向：重度 MR/VR 头显，以及当下更流行的轻量 AI/AR 眼镜，后者越来越轻、越来越像普通眼镜。但无论哪个方向，都离不开眼球追踪技术。

XR 中眼球追踪有哪些应用？非常多。第一是交互。消费电子交互方式经历了几次大变革，从个人计算机到手机触控，我们认为第三次变革将在未来智能眼镜流行之后到来，届时既无键盘鼠标也无触控，而是采用眼手口多模态自然交互，用人的自然器官完成交互。

常有人问，AR/VR 有显示，用眼睛交互容易理解；但无显示的 AI 眼镜是否就用不到眼球追踪？实际是完全可用的，我们已有客户在做无显示 AI 眼镜，正在合作加入眼动追踪功能。它让 AI 知道用户正在看哪，作用就是提升交互效率。

常举一个案例：出国旅游看到英文牌子想翻译。没有眼球追踪时，前置摄像头拍下一大片，需要解释是第几个第几层，否则全部翻译也不知道哪个是对的；有眼球追踪后，只需说一句这词什么意思，就能直接翻译你正看到的那个词，交互效率大幅提升。

对整机厂而言，没有眼球追踪时需要把整张图传给 AI 分析，这涉及成本，会耗费很多 token。有眼球追踪后只需传输用户看到的一小部分画面，算力可能只需要原来的十分之一，既省钱，又因为传输的图片更小而节省延迟，体验提升明显。

有显示时，交互场景更多。AR 显示不能自己决定弹出信息，因为开车时突然弹出信息很危险，信息应当做到呼之即来挥之即去，也就是需要时显示、不需要时自动消失。例如，眼睛扫到右上角图标就显示，看向别处就隐藏，非常方便。眼动加显示的场景非常多，这里不展开讲。

眼动让 AI 看到用户看的位置，可与大模型结合做 agent，切割出相应区域并反馈信息。刚才讲到眼手口多模态，眼、手、口各自有优点和缺点。

眼睛本身不能做确认动作，必须结合其他模式，因为用眼点进去确认容易产生误操作，连眨眼也可能误触发，所以可以用语音或手势来确认。眼动在做指向性选择时有独特优势：用手操作不到 10 分钟手就抬不起来，而看一处则非常自然。眼、手、口三者配合，才是未来最佳的交互模式。

再举一个带显示的例子：不能满屏显示，只显示眼睛关注的那部分。用眼睛做缩放、滚动，是 MR 交互的体现，这属于交互层面。

二是健康，就像智能手表，手表 50% 以上的功能在于健康而非看时间。可穿戴设备的健康功能很重要，眼球追踪提供两方面价值：在视觉上监测用眼时长、距离、疲劳度、弱视斜视筛查，对个人用户很有吸引力。

再就是认知健康：眼球追踪与心理、大脑认知强相关，例如儿童多动症、自闭症，以及作为阿尔茨海默前兆的老年认知障碍、成人抑郁症等，都可以通过眼动数据筛查监测，为早期诊断治疗提供参考。

三是支付与身份认证。我们不做虹膜算法，但虹膜与眼球追踪结合非常适合眼镜支付，因为指纹需要额外动作，人脸识别需要拍摄整张脸，眼镜只拍到部分面部，而虹膜最方便，只需拍整只眼睛，并且在生物安全信息中安全性最高，即便是同卵双胞胎虹膜差异也很大。

支付场景是：用眼睛选中商品二维码扫码入篮，最后支付用虹膜完成整个采购流程。超市可以没有收银设备与收银员，拿了就走。这需要眼动配合，否则一扫就是一大片；结账时只需确认信息即可完成支付，整个过程就是拿了就走。

四是过去 AI/AR 眼镜尚未流行时我们的传统业务：通过眼动分析消费心理、用户体验、工作质量等工业、教育、商业场景。未来基础设施成熟、大家都加上眼动之后，这些数据可直接应用于商业、工业、教育。我们做了很多上层应用工具、统计方法与可视化手段，全面反映人类的真实自然行为。无论是运动员训练注意力、手术研究、商超消费者行为，还是安全员操作合规性，都能高质量支持，还有广泛的设计可能，为产品优化与体验提升提供支持。一汽丰田正在用间隔分析装配工程师的视觉行为与注视数据，优化装配工艺、提升效率与舒适性。

前面演示视频中采用了七鑫易维自研的aSee Glasses眼镜，解释一下：我们自主研发，面向科研与工业而非消费者，但这些功能完全可移植到消费类眼镜上。

五是驾驶：用眼球追踪监督驾驶注意力与疲劳度以防危险，也可以与车载中控或 HUD 通过眼动多模态交互。我们提供两套方案，一是在眼镜上实现，二是在车上安装，两者在准确性与疲劳更早发现上的差别很大。系统会提示请注意前方路面、安全驾驶，检测到可能疲劳时会提示注意休息。这副眼镜也可以使用其他软件。

六是无显示拍照眼镜：摄像头在一侧重，看东西未必正视前方，常常拍不到想拍的内容。可用眼球追踪提醒重拍或摆正，也可以做对焦辅助来出片。

七是重度 MR/VR：通过注视点渲染提升渲染效率，这里不展开，包括 IPD 调节、基于注视点的超分反畸变。

八是表情追踪：还可通过眼球追踪复现眼部动作，未来数字人替身在数字世界交流时，眼部动作可以完全复现，嘴部和身体部分则与其他厂家合作。

九是 AR 特殊应用，未来肯定是刚需：虚拟图像叠加在物理图像上，但每人佩戴位置不同、运动时上下移动。只有眼球追踪判断眼睛位置并实时矫正，才能保证虚拟与真实图像融合不偏移。

十是机器人领域：人的眼动数据可用于机器人训练，让机器人更像人，其注意力、眼动模式与真人一致，从而提供更高的情绪价值，也更能理解人的意图。人的眼动数据是天然的注意力标注数据，可以省下大量标注时间。

介绍方案：我们有两种方案，面向轻量化的方案，每只眼睛仅由一颗灯与一个摄像头组成，而传统方案需要装一圈灯，MR/VR 多用这种一圈灯方式，我们的核心在于算法提供大量数据，包括眼睛看哪、瞳孔位置与尺寸、眼皮尺寸、眨眼等。

方案特点：解决户外各种光线干扰，做了大量户外优化；功耗低，AI 眼镜不需要高功率，5Hz 即可满足需求；交互并非 Always On，用时开启、平时关闭，平均功耗更低。

重量极轻，约 0.3–0.4 克，小于 0.5 克，体积 1.7×1.7×1.7mm3，装在鼻托位置看不出来；精度高，误差小于1°，最好的案例达到 0.2°；延迟低，算法延迟小于 5ms，远低于人的感知阈值；校准快，看手机晃几下头即可完成。

介绍公司：我们于 09 年成立，17 年来只做眼球追踪，覆盖领域很多。专利已申请 600 多项、授权超 300 项，大部分是发明专利。大量产品已经上市，包括过去的 VR 产品、vivo 最新的 MR 与 AR 产品，以及正在合作的头部厂家。