“今年有不少我之前跟進過的客戶，主動聯系我了，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 人才專家于遠航告訴 VR陀螺。

2026 年以來，AI 眼鏡持續升溫，大廠重磅入局，初創公司頻繁融資。伴隨新硬件形態的探索，XR 行業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研的數據顯示，目前，該平臺共有約 600 個 AI 眼鏡關鍵詞相關崗位（不含崗位人數），熱門崗位包括：AI 眼鏡產品經理/專家、高級軟件產品專家（AI眼鏡方向）、全棧開發工程師、結構設計工程師等。

（本次招聘相關數據均來源于第三方招聘平臺，由 VR陀螺手動統計，相關統計圖表由 Perplexity 制作生成。鑒于招聘平臺較多，統計口徑存在一定差異，相關數據僅供參考。）

一 、長三角+珠三角，人才需求以一線城市為主

今年 AI 眼鏡招聘市場呈現出明確的上升趨勢，整體行業需求穩步攀升。從地域分布的宏觀層面來看，國內 AI 眼鏡的人才版圖已經形成了明確的聚集區，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，達到約 250 個，典型代表廠商包括華為、OPPO、AAC、雷鳥創新、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， 品牌和上游供應鏈聚集。

上海、杭州與北京人才需求相對齊平。上海代表企業包括 DPVR、XREAL、微光科技、JBD、鯤游光電、龍旗科技、視涯科技等；杭州代表企業包括阿里、Rokid、光粒、李未可、靈犀微光；北京代表企業包括 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，憑借其在半導體材料等上游供應鏈的優勢，以及對終端企業的持續扶持，也逐漸形成了頗具規模的行業人才圈層。今年，出圈的“追覓科技”總部就在蘇州，其在今年已經亮相了多款 AI 眼鏡。此外， Micro-LED 微顯示企業鐳昱光電、電致變色公司伯宇科技也都位于蘇州。

二、技術崗需求占比超六成， 高P人才「百萬年薪」不再罕見

在具體的崗位分布上，軟硬件技術研發依然是當前階段企業的核心剛需，技術崗需求占比達到了64.2%，業務崗為23.9%。行業普遍處于前中期階段，產品落地是第一要務。

遠航告訴 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。” 他將技術崗位概括為“軟硬光算”四大塊，

• 軟件研發：包括系統、應用、底層等多個方向，是 AI 眼鏡功能落地的基礎。
• 硬件研發：圍繞主板、結構、電源等，關系到整機穩定性與成本控制。
• 光學相關崗位：如果產品采用單目或雙目光波導等方案，就會涉及光學模組、光機設計、光路優化等內容，對光學工程師的要求較高。
• 算法崗位：涵蓋大模型相關算法、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人員，各大廠商保持著持續的招聘節奏，但真正讓企業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，初創公司同樣展現出了極大的誠意。

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。“初創公司也可以給到這種級別。”遠航舉例，很多處于中前期的創業團隊，在核心技術負責人、CMO、產品總監等關鍵崗位上，愿意在現金、股權上都做出足夠讓步，只要人真正匹配需求，并且愿意在公司這一階段和創始團隊一起“拼一把”。無論是大廠還是初創團隊，對于核心負責人級別的崗位，百萬年薪級別的待遇已經不再罕見。

除了技術崗，財務、市場、人力、銷售等職能崗位同樣重要，只是節奏更靠后。“核心還是要先把東西做出來，然后才會有后續。”他指出，在產品前期階段，大多公司會優先把研發團隊搭起來，等到產品需要推向市場、需要大規模運營前，市場和銷售崗位才會進入用人高峰。

從跳槽節奏來看，傳統意義上的“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。”遠航認為，核心是候選人對現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。”真正牽動人才大規模流動的，往往是資本的走向。

三、九成技術與手機重合，初創企業與大廠的搶人博弈

AI 眼鏡作為新興的硬件品類，其底層技術架構并未完全脫離傳統電子產業。相反，傳統消費電子行業成為了AI 眼鏡最大的人才蓄水池。遠航表示：“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。”

基于這種高度的技術重合，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者身上（如手機、智能可穿戴、車機等廠商）。企業更看重這些人才在過往硬件研發中沉淀的方法論與解決復雜問題的思路 。

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、穿戴平板等傳統業務線上發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鍵。遠航告訴 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，依靠積累的技術經驗和資源優勢去發揮，這個點比較吸引他們。”

然而，值得注意的是，盡管初創企業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，大廠員工往往習慣于深度負責單一的細分模塊，而初創公司則需要員工具備極強的綜合能力來應對復雜多變的局面 。

除了技術層面的適配，具備超強自驅力與過往成功經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。遠航總結道：“第一點是資源與經驗，第二點是自驅力與價值觀，最后一點就是解決問題的思路和方法論。” 在沒有太多成功案例可供參考的全新賽道，企業需要的是能夠不斷試錯、持續探索并最終拿到結果的開拓者 。

四、AI 眼鏡時代的競爭，還是“人”的競爭

AI 大模型的能力競爭，本質上是人的競爭，AI 眼鏡也類似。

在整場對話的最后，當被問到“AI大模型時代的競爭是不是歸根到底是人才競爭”時，遠航沒有猶豫：“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。”

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”的眼鏡產品，但從硬件、軟件到形態、佩戴舒適度、續航都很難真正兼顧，最后往往變成“什么都能做，但誰都不愿意戴”的形態。

與之相對，一些企業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。”他認為，這類選擇背后，同樣是人——創始人和核心團隊——對行業本質和自身優勢的清醒認識。其次，是在關鍵卡點上的高P技術與生產人才。“公司發展過程中總會有比較關鍵的卡點，來了一個合適的人，把這個卡點解決了，這也是人的競爭。”

在供應鏈高度透明的今天，AI 眼鏡產品之間的差異化愈發考驗著團隊的核心認知與技術實力。從垂直場景的選取、全天候佩戴的舒適度考量，到光學顯示與續航功耗的極限平衡，每一處細節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苛的眼鏡端一樣，企業需要的不僅是搬運工，更是懂得基于眼鏡原生形態進行重構優化的專家。AI 眼鏡的故事，在一群新的人才手中，正在開始全新的篇章。