证券时报记者 阮润生
近期“智能眼镜偷拍空乘”事件引发公众对智能眼镜行业隐私保护的强烈担忧。作为新兴穿戴设备，智能眼镜具备“第一人称”视角，信息采集范围广、行为隐蔽，随着出货量走向千万级，核心功能常需“全天候待命”，如何在保障体验的同时坚守隐私红线，成为行业焦点。
据证券时报记者了解，终端厂商正在探索数据分级处理、本地化存储、算法优化等方案。业内人士呼吁，行业需建立可验证的隐私防护机制，推动透明化协作与严格标准，将隐私保护内化为产品核心基因。
端侧隐私防护责任不可推卸
2026年智能眼镜市场迎来规模化增长节点。Omdia数据显示，2025年全球智能眼镜出货量达870万台，中国近100万台（占10.9%），业界预测2030年全球销量有望达9000万台，有望成为现象级消费电子爆品。
市场持续扩张背景下，隐私安全隐患凸显。相比手机、无线耳机、智能手表等设备，智能眼镜“第一视角”信息采集模式侵入性更强，更易渗透个人生活、社交、私密交流等场景，信息采集方式隐蔽性更高。艾瑞咨询调研显示，数据隐私安全与产品价格过高、软硬件效果待提升并列消费者顾虑最多的三大问题。
当前主流智能眼镜厂商在硬件层面默认设置拍摄时“强制亮灯、不可关闭”，但指示灯位置不明显，存在易被物理遮挡的问题。近期智能眼镜Rokid（乐奇）用户社区出现偷拍空乘等内容，媒体调查发现，电商平台售卖的遮光贴可轻松遮挡拍摄强制提示灯，进一步加剧偷拍隐蔽性。
乐奇Rokid回应称，事发后公司已启动专项整改，清理涉事违规及侵犯隐私的内容，加强用户社区监管，联合其他平台推动“指示灯遮光贴”等违规配件的下架治理。在后续新品研发中，公司将升级感应配件与底层防护算法，最大程度杜绝恶意改装与违规拍摄。
“当权利人发现侵权并通知平台后，平台应及时删除内容或采取必要措施，履行‘通知—删除’义务是厂商的基础义务。”融孚律师事务所资深律师李肇东向证券时报记者表示，若未及时处理，平台需对损害扩大部分承担连带责任；平台在“知道或应当知道”情形下还需履行更高注意义务，比如平台知道或应当知道存在侵权行为（如涉及未成年人隐私、浏览量飙升等明显侵权场景）而未采取措施，可能承担连带责任。
除了普通民众需提升隐私保护意识外，智能眼镜厂商和网络平台也需要不断完善隐私保护技术和机制。李肇东表示，生产厂商应在产品底层通过软件、硬件及算法升级建立防护体系。例如，当检测到隐秘拍摄行为时强制提示，从技术上抑制偷拍发生，以及优化产品设计，确保拍摄状态能被拍摄者明确感知，避免指示灯被轻易屏蔽。另外，建立完善的数据合规体系，对数据采集、存储、处理环节进行警示和规范，防止数据泄露或滥用。同时，平台也应完善审核和快速响应机制，包括利用技术手段主动识别、拦截和审核涉嫌偷拍的违规视频内容，设立高效的投诉渠道等。
“全天候待命”需求增长
在人工智能加持下，智能眼镜技术集成化程度持续提升，“全天候待命”（Always-on）需求不断增长。根据第十六届松山湖中国IC创新高峰论坛现场投票结果，“语音助理”被视为智能眼镜最自然的交互入口。其次，“拍照与分享”已经成为明确的用户习惯，拍照分享、实时信息提醒也已是主流用户习惯。
智能眼镜长期面临着轻量化、长续航与高性能间的“不可能三角”挑战。如何在满足新型需求的同时增强隐私防护，处理好功耗、性能需求，成为行业技术攻关重点。据记者了解，当前硬件层面隔离防护与数据分级处理有望成为重要手段。
“未来所有（智能眼镜）摄像头的数据将分为两类，一类是给端侧模型感知用的；还有一类数据是用来拍照和录像的，这种数据是不可破解的。伴随着指示灯的点亮，不允许有后门可以关掉。”灵伴科技作为Rokid运营方，公司AR平台总工程师马超近期出席松山湖中国IC创新高峰论坛时提出分级处理的构想：即第一级为毫瓦级超低功耗传感器，仅做场景分类与简单事件感知；第二级为低功耗模块，进行更精准的意图理解；第三级才在用户明确触发后，进行图像Token化等处理。
对于智能眼镜实现数据分级的可行性，CIC灼识副总监张笑璐向记者分析，现阶段端侧NPU（神经网络处理器）算力充沛，运行上述前两级的微型分类模型绰绰有余。“真正的技术难点在于多级状态切换时的瞬态延迟以及长时待机下的漏电流控制。分级设计的初衷正是避免功耗大幅提升。理想状态下，设备99%的时间应处于第一级的毫瓦级待命状态，功耗极低。”
张笑璐提出了“软硬一体的物理隔离”构想，即在顶层架构设计上，智能眼镜在硬件上做到“感知域”与“计算域”物理分离。比如，在传感器分级与选型上，优先采用非成像类传感器进行初步环境感知，仅在必要时启动摄像头。
与之配套，数据处理与存储上也需落地本地化。雷鸟创新技术（深圳）有限公司CTO张君杰也提出，人脸等敏感信息必须在端侧处理脱密，进行模糊化处理，无论是手机还是智能眼镜，应该禁止原始数据上云。
深圳市亿境虚拟现实技术有限公司总经理石庆指出，隐私可分为他人隐私与个人隐私两类，他人隐私受监管约束，目前相关问题较为突出；个人隐私则由用户自主掌控。相关团队正推进项目，将AI眼镜采集的多模态数据，通过边缘设备本地化存储，数据可在手机、家用电脑、服务器查看，后续还计划对接全屋智能设备。
破解数据“黑盒”
除了物理层面隔离防护，软件算法也是隐私保护的重要手段。“算法可以在端侧将原始图像、视频转换为描述性的文本Token（词元），仅上传或处理这些脱敏的Token，而非原始像素数据。”张笑璐向记者表示。
据了解，智能眼镜的图像Token化隐私保护，核心是在设备端把原始画面转换成不可逆的语义向量，全程不存、不传明文图像，只让模型“看懂语义”但“看不到原图”，从算法层面切断隐私泄露风险。
但是数据处理流程中仍存在不透明的“数据黑盒”问题。作为全球智能眼镜龙头，Meta今年以来多次爆发隐私问题，甚至被曝光将Ray-Ban眼镜拍摄的视频，交给肯尼亚外包公司做人工标注以及审核，用于训练AI模型，而人脸以及敏感区域打码经常失效。这间接暴露了面对厂家的数据“黑盒”，用户对于处理流程、传输与留存边界等问题上，实质控制权相当薄弱。
张笑璐向记者介绍，对于数据安全，行业普遍采取ISO/IEC 27001等信息安全管理体系认证，或聘请第三方机构进行隐私影响评估。部分厂商会开源其操作系统底层或安全模块，供社区审查，领先厂商会发布技术白皮书，说明其隐私保护架构，并定期发布透明度报告，披露数据请求情况。
“针对AI模型内部数据处理流程的专项、强制性第三方审计尚未普及。”张笑璐表示，解决AI眼镜的隐私矛盾，需要一场从软件算法到行业标准的全方位革新。分级保护是可行的技术方向，但其成功依赖于端侧AI芯片与模型能效的突破性进展。建立长久信任，需要超越技术本身，通过可验证的机制、透明的行业协作和严格的标准，将隐私保护内化为产品的核心基因。
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