“今年有不少我之前跟進過的客戶，主動聯(lián)系我了，我覺得相比于去年，AI 眼鏡這一塊的人才需求大概增加了 30%-50%。如果人才特別合適的話，廠商也愿意給到百萬年薪的總包。”XR 人才專家于遠(yuǎn)航告訴 VR陀螺。

2026 年以來，AI 眼鏡持續(xù)升溫，大廠重磅入局，初創(chuàng)公司頻繁融資。伴隨新硬件形態(tài)的探索，XR 行業(yè)的招聘市場也迎來了新一輪的暗潮涌動。

VR陀螺從某招聘平臺調(diào)研的數(shù)據(jù)顯示，目前，該平臺共有約 600 個 AI 眼鏡關(guān)鍵詞相關(guān)崗位（不含崗位人數(shù)），熱門崗位包括：AI 眼鏡產(chǎn)品經(jīng)理/專家、高級軟件產(chǎn)品專家（AI眼鏡方向）、全棧開發(fā)工程師、結(jié)構(gòu)設(shè)計工程師等。

（本次招聘相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于第三方招聘平臺，由 VR陀螺手動統(tǒng)計，相關(guān)統(tǒng)計圖表由 Perplexity 制作生成。鑒于招聘平臺較多，統(tǒng)計口徑存在一定差異，相關(guān)數(shù)據(jù)僅供參考。）

一 、長三角+珠三角，人才需求以一線城市為主

今年 AI 眼鏡招聘市場呈現(xiàn)出明確的上升趨勢，整體行業(yè)需求穩(wěn)步攀升。從地域分布的宏觀層面來看，國內(nèi) AI 眼鏡的人才版圖已經(jīng)形成了明確的聚集區(qū)，主要集中在北京、長三角（以上海、杭州、蘇州為主）以及珠三角（深圳、東莞）三大地帶 。

其中，深圳 AI 眼鏡崗位需求較多，達(dá)到約 250 個，典型代表廠商包括華為、OPPO、AAC、雷鳥創(chuàng)新、INMO、莫界、鴻石智能、影石、光舟、惠牛、閃極、NIMO、Even、極米、億境 VR 、光峰科技等知名企業(yè)， 品牌和上游供應(yīng)鏈聚集。

上海、杭州與北京人才需求相對齊平。上海代表企業(yè)包括 DPVR、XREAL、微光科技、JBD、鯤游光電、龍旗科技、視涯科技等；杭州代表企業(yè)包括阿里、Rokid、光粒、李未可、靈犀微光；北京代表企業(yè)包括 小米、Viture、致敬未知、至格科技、亮亮視野、多屏未來等。

此外，作為新一線城市的蘇州，憑借其在半導(dǎo)體材料等上游供應(yīng)鏈的優(yōu)勢，以及對終端企業(yè)的持續(xù)扶持，也逐漸形成了頗具規(guī)模的行業(yè)人才圈層。今年，出圈的“追覓科技”總部就在蘇州，其在今年已經(jīng)亮相了多款 AI 眼鏡。此外， Micro-LED 微顯示企業(yè)鐳昱光電、電致變色公司伯宇科技也都位于蘇州。

二、技術(shù)崗需求占比超六成， 高P人才「百萬年薪」不再罕見

在具體的崗位分布上，軟硬件技術(shù)研發(fā)依然是當(dāng)前階段企業(yè)的核心剛需，技術(shù)崗需求占比達(dá)到了64.2%，業(yè)務(wù)崗為23.9%。行業(yè)普遍處于前中期階段，產(chǎn)品落地是第一要務(wù)。

遠(yuǎn)航告訴 VR陀螺：“核心是大家肯定先要把這個東西做出來，然后我們才會有后續(xù)?！?他將技術(shù)崗位概括為“軟硬光算”四大塊，

• 軟件研發(fā)：包括系統(tǒng)、應(yīng)用、底層等多個方向，是 AI 眼鏡功能落地的基礎(chǔ)。
• 硬件研發(fā)：圍繞主板、結(jié)構(gòu)、電源等，關(guān)系到整機穩(wěn)定性與成本控制。
• 光學(xué)相關(guān)崗位：如果產(chǎn)品采用單目或雙目光波導(dǎo)等方案，就會涉及光學(xué)模組、光機設(shè)計、光路優(yōu)化等內(nèi)容，對光學(xué)工程師的要求較高。
• 算法崗位：涵蓋大模型相關(guān)算法、相機與 3D 視覺算法、手勢識別等。“大模型算法也好，攝像頭算法、3D 算法、手勢算法等等，基本上都是高頻需求。”他補充道。

對于能夠在一線解決實際問題的技術(shù)人員，各大廠商保持著持續(xù)的招聘節(jié)奏，但真正讓企業(yè)急缺且愿意重金爭奪的，始終是高職級（高P）的專家類人才 。為了吸引這些頂尖專家，初創(chuàng)公司同樣展現(xiàn)出了極大的誠意。

值得一提的是，并非只有大廠才有能力開出百萬以上的總包。“初創(chuàng)公司也可以給到這種級別?！边h(yuǎn)航舉例，很多處于中前期的創(chuàng)業(yè)團隊，在核心技術(shù)負(fù)責(zé)人、CMO、產(chǎn)品總監(jiān)等關(guān)鍵崗位上，愿意在現(xiàn)金、股權(quán)上都做出足夠讓步，只要人真正匹配需求，并且愿意在公司這一階段和創(chuàng)始團隊一起“拼一把”。無論是大廠還是初創(chuàng)團隊，對于核心負(fù)責(zé)人級別的崗位，百萬年薪級別的待遇已經(jīng)不再罕見。

除了技術(shù)崗，財務(wù)、市場、人力、銷售等職能崗位同樣重要，只是節(jié)奏更靠后。“核心還是要先把東西做出來，然后才會有后續(xù)?！彼赋觯诋a(chǎn)品前期階段，大多公司會優(yōu)先把研發(fā)團隊搭起來，等到產(chǎn)品需要推向市場、需要大規(guī)模運營前，市場和銷售崗位才會進入用人高峰。

從跳槽節(jié)奏來看，傳統(tǒng)意義上的“金三銀四”在 AI 眼鏡人才市場上并沒有那么重要。“在我們這里看來，還好，并沒有很大的浮動。”遠(yuǎn)航認(rèn)為，核心是候選人對現(xiàn)有公司的滿意度與對新機會的判斷，而不是時間窗口。“如果真的看到特別合適的機會，他其實可以放棄年終獎，在任何時間點走?！?strong>真正牽動人才大規(guī)模流動的，往往是資本的走向。

三、九成技術(shù)與手機重合，初創(chuàng)企業(yè)與大廠的搶人博弈

AI 眼鏡作為新興的硬件品類，其底層技術(shù)架構(gòu)并未完全脫離傳統(tǒng)電子產(chǎn)業(yè)。相反，傳統(tǒng)消費電子行業(yè)成為了AI 眼鏡最大的人才蓄水池。遠(yuǎn)航表示：“做 AI 眼鏡需要的東西，跟做手機需要的東西基本上 90% 以上是一致的?！?/p>

基于這種高度的技術(shù)重合，AI 眼鏡廠商在進行高端人才招募時，往往將目光鎖定在擁有頭部消費電子大廠背景的從業(yè)者身上（如手機、智能可穿戴、車機等廠商）。企業(yè)更看重這些人才在過往硬件研發(fā)中沉淀的方法論與解決復(fù)雜問題的思路 。

雖然，很大程度上，不少候選人依然更加青睞成熟的大廠平臺 ，但對于部分在手機、穿戴平板等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)線上發(fā)展空間受限的年輕人來說，高速增長的新賽道成為了破局的關(guān)鍵。遠(yuǎn)航告訴 VR陀螺：“他們希望在 40 歲之前，找一個能夠高速增長的賽道拼一把，依靠積累的技術(shù)經(jīng)驗和資源優(yōu)勢去發(fā)揮，這個點比較吸引他們?！?/p>

然而，值得注意的是，盡管初創(chuàng)企業(yè)潛意識里極其看重大廠背景 ，但在實際招聘推進中，周期也會比較長。這背后的核心矛盾在于，大廠員工往往習(xí)慣于深度負(fù)責(zé)單一的細(xì)分模塊，而初創(chuàng)公司則需要員工具備極強的綜合能力來應(yīng)對復(fù)雜多變的局面 。

除了技術(shù)層面的適配，具備超強自驅(qū)力與過往成功經(jīng)驗的綜合型人才同樣是市場的稀缺資源。這類能夠拿到百萬以上年薪的高端人才，通常具備三個顯著共性。遠(yuǎn)航總結(jié)道：“第一點是資源與經(jīng)驗，第二點是自驅(qū)力與價值觀，最后一點就是解決問題的思路和方法論?！?/strong> 在沒有太多成功案例可供參考的全新賽道，企業(yè)需要的是能夠不斷試錯、持續(xù)探索并最終拿到結(jié)果的開拓者 。

四、AI 眼鏡時代的競爭，還是“人”的競爭

AI 大模型的能力競爭，本質(zhì)上是人的競爭，AI 眼鏡也類似。

在整場對話的最后，當(dāng)被問到“AI大模型時代的競爭是不是歸根到底是人才競爭”時，遠(yuǎn)航?jīng)]有猶豫：“AI 眼鏡的競爭一定是人的競爭，不管什么類型的競爭，最終都是人的競爭，因為我一直堅信，事在人為?！?/p>

在他看來，這里的“人”并不僅僅是某一個明星工程師，而是從 CEO 到一線工程師的整個團隊。首先是決策層的產(chǎn)品判斷力。“如果說 CEO 的想法和堅持的方向是對的，那本身就是一個很大的優(yōu)勢。”他提到，早期不少廠商試圖做所謂“全場景、全天候”的眼鏡產(chǎn)品，但從硬件、軟件到形態(tài)、佩戴舒適度、續(xù)航都很難真正兼顧，最后往往變成“什么都能做，但誰都不愿意戴”的形態(tài)。

與之相對，一些企業(yè)一開始就選擇在垂直場景中切入，先把某一類特定用戶服務(wù)好，再慢慢向外延展。“有客戶上來就做垂直場景，先抓住這一部分人群，再去輻射。”他認(rèn)為，這類選擇背后，同樣是人——創(chuàng)始人和核心團隊——對行業(yè)本質(zhì)和自身優(yōu)勢的清醒認(rèn)識。其次，是在關(guān)鍵卡點上的高P技術(shù)與生產(chǎn)人才。“公司發(fā)展過程中總會有比較關(guān)鍵的卡點，來了一個合適的人，把這個卡點解決了，這也是人的競爭?！?/p>

在供應(yīng)鏈高度透明的今天，AI 眼鏡產(chǎn)品之間的差異化愈發(fā)考驗著團隊的核心認(rèn)知與技術(shù)實力。從垂直場景的選取、全天候佩戴的舒適度考量，到光學(xué)顯示與續(xù)航功耗的極限平衡，每一處細(xì)節(jié)都在驗證著人才的價值。

正如大廠手機算法不能直接平移到功耗嚴(yán)苛的眼鏡端一樣，企業(yè)需要的不僅是搬運工，更是懂得基于眼鏡原生形態(tài)進行重構(gòu)優(yōu)化的專家。AI 眼鏡的故事，在一群新的人才手中，正在開始全新的篇章。