10月13日，千问AI眼镜N1 Pro正式发布并开售。除语音交互外，这款产品更值得关注的是将“用户看向哪里”纳入操作链路：在查看外语菜单等场景中，N1 Pro可结合用户注视位置与语音指令识别目标对象。支撑这一体验的，是极豪科技提供的眼动交互方案。该方案采用软硬件一体化设计，中心区域眼动追踪精度小于1°。随着N1 Pro进入消费市场，眼动交互正从单项技术能力走向AI眼镜的日常使用场景。
视线与语音组合，让AI眼镜理解“用户指的是什么”
在AI眼镜的使用场景中，语音可以表达需求，但用户有时还需要明确指向眼前的具体对象。N1 Pro给出的一个应用方式，是将视线作为定位依据。根据素材，用户在查看外语菜单时，可以通过视线定位所看内容，再配合语音指令，让设备识别目标对象。这种组合减少了用语言描述位置的步骤，也让AI眼镜的输入方式更贴近真实视觉行为。
除注视定位外，N1 Pro还支持自定义眨眼快捷指令。用户可以将眨眼动作与具体功能绑定，用于拍照、切换歌曲及查询商品信息等操作。相比需要额外动作或完整口令的方式，眨眼更轻、更短，也更符合眼镜这种贴身设备的交互形态。眼动在这里不仅是追踪能力，也开始变成可被日常调用的输入方式。
小于1°精度，来自微型摄像头、红外光源与算法配合
据极豪科技介绍，N1 Pro搭载的眼动交互方案采用软硬件一体化设计。其硬件侧配置单边尺寸小于1.7mm的微型摄像头模组，并结合红外光源；算法侧通过AI视线估计进行计算，最终实现高精度眼动追踪。官方给出的指标是中心区域眼动追踪精度小于1°，并支持0至10万Lux环境光照条件下的视线追踪。
对于消费级眼镜来说，眼动方案能否稳定工作，往往不只取决于单项精度指标，还取决于真实佩戴中的变量。极豪科技表示，该方案针对不同用户、佩戴姿态、镜片反光及运动晃动等情况进行了适配优化，并在满足眼镜体积与功耗要求的同时，提升日常场景下的眼动交互体验。
- 硬件基础：微型摄像头模组单边尺寸小于1.7mm，并配合红外光源。
- 算法能力：通过AI视线估计算法输出眼动结果。
- 环境适应：支持0至10万Lux环境光照条件下的视线追踪。
- 工程优化：针对用户差异、佩戴姿态、镜片反光和运动晃动进行调整。
量产落地后，眼动正在成为AI眼镜的重要上游能力
极豪科技表示，该方案标志着其眼动交互方案在消费级AI眼镜领域实现量产落地。对行业而言，这一变化的关键在于：眼动追踪不再停留在展示层面，而是开始进入可售卖、可日常使用的终端产品，并接受真实使用场景检验。
在AI眼镜形态中，语音、摄像头和显示能力主要解决信息获取与提醒问题，而眼动进一步指向用户注意力所在的位置。当设备能够知道用户正在看哪个词、哪件商品或哪一行菜单，AI服务就能从泛化回答转向更具体的对象识别与操作触发。N1 Pro的注视位置加语音识别、眨眼快捷指令，正是这种方向的落地样本。
这也让眼动方案成为AI眼镜产业链中值得关注的一环。终端厂商要做轻、要控制功耗，还要保证佩戴稳定性；上游供应商则需要在微型化、精度、环境适应和工程适配之间找到平衡。随着更多消费级AI眼镜把视线、眨眼等生理信号纳入交互体系，眼动能力的成熟度，可能会越来越直接地影响产品的体验差异。
原创文章，作者：点点，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/qian-wen-ai-yan-jing-n1-pro-kai-shou-yan-dong-jing-du-xiao
