“今年有不少我之前跟进过的客户，主动联系我了，我觉得相比于去年，AI 眼镜这一块的人才需求大概增加了 30%-50%。如果人才特别合适的话，厂商也愿意给到百万年薪的总包。”XR 人才专家于远航告诉 VR陀螺。

2026 年以来，AI 眼镜持续升温，大厂重磅入局，初创公司频繁融资。伴随新硬件形态的探索，XR 行业的招聘市场也迎来了新一轮的暗潮涌动。

VR陀螺从某招聘平台调研的数据显示，目前，该平台共有约 600 个 AI 眼镜关键词相关岗位（不含岗位人数），热门岗位包括：AI 眼镜产品经理/专家、高级软件产品专家（AI眼镜方向）、全栈开发工程师、结构设计工程师等。

（本次招聘相关数据均来源于第三方招聘平台，由 VR陀螺手动统计，相关统计图表由 Perplexity 制作生成。鉴于招聘平台较多，统计口径存在一定差异，相关数据仅供参考。）

一 、长三角+珠三角，人才需求以一线城市为主

今年 AI 眼镜招聘市场呈现出明确的上升趋势，整体行业需求稳步攀升。从地域分布的宏观层面来看，国内 AI 眼镜的人才版图已经形成了明确的聚集区，主要集中在北京、长三角（以上海、杭州、苏州为主）以及珠三角（深圳、东莞）三大地带 。

其中，深圳 AI 眼镜岗位需求较多，达到约 250 个，典型代表厂商包括华为、OPPO、AAC、雷鸟创新、INMO、莫界、鸿石智能、影石、光舟、惠牛、闪极、NIMO、Even、极米、亿境 VR 、光峰科技等知名企业， 品牌和上游供应链聚集。

上海、杭州与北京人才需求相对齐平。上海代表企业包括 DPVR、XREAL、微光科技、JBD、鲲游光电、龙旗科技、视涯科技等；杭州代表企业包括阿里、Rokid、光粒、李未可、灵犀微光；北京代表企业包括 小米、Viture、致敬未知、至格科技、亮亮视野、多屏未来等。

此外，作为新一线城市的苏州，凭借其在半导体材料等上游供应链的优势，以及对终端企业的持续扶持，也逐渐形成了颇具规模的行业人才圈层。今年，出圈的“追觅科技”总部就在苏州，其在今年已经亮相了多款 AI 眼镜。此外， Micro-LED 微显示企业镭昱光电、电致变色公司伯宇科技也都位于苏州。

二、技术岗需求占比超六成， 高P人才「百万年薪」不再罕见

在具体的岗位分布上，软硬件技术研发依然是当前阶段企业的核心刚需，技术岗需求占比达到了64.2%，业务岗为23.9%。行业普遍处于前中期阶段，产品落地是第一要务。

远航告诉 VR陀螺：“核心是大家肯定先要把这个东西做出来，然后我们才会有后续。” 他将技术岗位概括为“软硬光算”四大块，

• 软件研发：包括系统、应用、底层等多个方向，是 AI 眼镜功能落地的基础。
• 硬件研发：围绕主板、结构、电源等，关系到整机稳定性与成本控制。
• 光学相关岗位：如果产品采用单目或双目光波导等方案，就会涉及光学模组、光机设计、光路优化等内容，对光学工程师的要求较高。
• 算法岗位：涵盖大模型相关算法、相机与 3D 视觉算法、手势识别等。“大模型算法也好，摄像头算法、3D 算法、手势算法等等，基本上都是高频需求。”他补充道。

对于能够在一线解决实际问题的技术人员，各大厂商保持着持续的招聘节奏，但真正让企业急缺且愿意重金争夺的，始终是高职级（高P）的专家类人才 。为了吸引这些顶尖专家，初创公司同样展现出了极大的诚意。

值得一提的是，并非只有大厂才有能力开出百万以上的总包。“初创公司也可以给到这种级别。”远航举例，很多处于中前期的创业团队，在核心技术负责人、CMO、产品总监等关键岗位上，愿意在现金、股权上都做出足够让步，只要人真正匹配需求，并且愿意在公司这一阶段和创始团队一起“拼一把”。无论是大厂还是初创团队，对于核心负责人级别的岗位，百万年薪级别的待遇已经不再罕见。

除了技术岗，财务、市场、人力、销售等职能岗位同样重要，只是节奏更靠后。“核心还是要先把东西做出来，然后才会有后续。”他指出，在产品前期阶段，大多公司会优先把研发团队搭起来，等到产品需要推向市场、需要大规模运营前，市场和销售岗位才会进入用人高峰。

从跳槽节奏来看，传统意义上的“金三银四”在 AI 眼镜人才市场上并没有那么重要。“在我们这里看来，还好，并没有很大的浮动。”远航认为，核心是候选人对现有公司的满意度与对新机会的判断，而不是时间窗口。“如果真的看到特别合适的机会，他其实可以放弃年终奖，在任何时间点走。”真正牵动人才大规模流动的，往往是资本的走向。

三、九成技术与手机重合，初创企业与大厂的抢人博弈

AI 眼镜作为新兴的硬件品类，其底层技术架构并未完全脱离传统电子产业。相反，传统消费电子行业成为了AI 眼镜最大的人才蓄水池。远航表示：“做 AI 眼镜需要的东西，跟做手机需要的东西基本上 90% 以上是一致的。”

基于这种高度的技术重合，AI 眼镜厂商在进行高端人才招募时，往往将目光锁定在拥有头部消费电子大厂背景的从业者身上（如手机、智能可穿戴、车机等厂商）。企业更看重这些人才在过往硬件研发中沉淀的方法论与解决复杂问题的思路 。

虽然，很大程度上，不少候选人依然更加青睐成熟的大厂平台 ，但对于部分在手机、穿戴平板等传统业务线上发展空间受限的年轻人来说，高速增长的新赛道成为了破局的关键。远航告诉 VR陀螺：“他们希望在 40 岁之前，找一个能够高速增长的赛道拼一把，依靠积累的技术经验和资源优势去发挥，这个点比较吸引他们。”

然而，值得注意的是，尽管初创企业潜意识里极其看重大厂背景 ，但在实际招聘推进中，周期也会比较长。这背后的核心矛盾在于，大厂员工往往习惯于深度负责单一的细分模块，而初创公司则需要员工具备极强的综合能力来应对复杂多变的局面 。

除了技术层面的适配，具备超强自驱力与过往成功经验的综合型人才同样是市场的稀缺资源。这类能够拿到百万以上年薪的高端人才，通常具备三个显著共性。远航总结道：“第一点是资源与经验，第二点是自驱力与价值观，最后一点就是解决问题的思路和方法论。” 在没有太多成功案例可供参考的全新赛道，企业需要的是能够不断试错、持续探索并最终拿到结果的开拓者 。

四、AI 眼镜时代的竞争，还是“人”的竞争

AI 大模型的能力竞争，本质上是人的竞争，AI 眼镜也类似。

在整场对话的最后，当被问到“AI大模型时代的竞争是不是归根到底是人才竞争”时，远航没有犹豫：“AI 眼镜的竞争一定是人的竞争，不管什么类型的竞争，最终都是人的竞争，因为我一直坚信，事在人为。”

在他看来，这里的“人”并不仅仅是某一个明星工程师，而是从 CEO 到一线工程师的整个团队。首先是决策层的产品判断力。“如果说 CEO 的想法和坚持的方向是对的，那本身就是一个很大的优势。”他提到，早期不少厂商试图做所谓“全场景、全天候”的眼镜产品，但从硬件、软件到形态、佩戴舒适度、续航都很难真正兼顾，最后往往变成“什么都能做，但谁都不愿意戴”的形态。

与之相对，一些企业一开始就选择在垂直场景中切入，先把某一类特定用户服务好，再慢慢向外延展。“有客户上来就做垂直场景，先抓住这一部分人群，再去辐射。”他认为，这类选择背后，同样是人——创始人和核心团队——对行业本质和自身优势的清醒认识。其次，是在关键卡点上的高P技术与生产人才。“公司发展过程中总会有比较关键的卡点，来了一个合适的人，把这个卡点解决了，这也是人的竞争。”

在供应链高度透明的今天，AI 眼镜产品之间的差异化愈发考验着团队的核心认知与技术实力。从垂直场景的选取、全天候佩戴的舒适度考量，到光学显示与续航功耗的极限平衡，每一处细节都在验证着人才的价值。

正如大厂手机算法不能直接平移到功耗严苛的眼镜端一样，企业需要的不仅是搬运工，更是懂得基于眼镜原生形态进行重构优化的专家。AI 眼镜的故事，在一群新的人才手中，正在开始全新的篇章。