阿里巴巴推出N1智能眼镜，具备眼动追踪和虹膜支付功能

阿里巴巴在中国推出N1智能眼镜，具备眼动追踪和虹膜支付功能，新系列包含N1和N1 Pro两款。这款眼镜结合了基于摄像头的AI助手和阿里巴巴服务，其中Qwen N1 Pro还配备高精度眼动追踪、用于支付宝支付的虹膜认证和健康监测功能。

该系列在杭州举办的活动中发布。官方活动报告称，N1和N1 Pro已在9月22日的云栖大会上亮相。当天开始接受在线预约，零售销售定于10月13日开始。N系列产品线继承了Qwen此前推出的S系列和G系列。

眼动追踪锁定佩戴者的视线

Qwen N1 Pro采用高精度眼动追踪技术，使其AI能够识别佩戴者的视线方向，而不仅仅依赖于整个摄像头画面解读或头部位置。眼镜为每只眼睛配备一个1.7mm摄像头。阿里巴巴声称识别误差低于1°。

配套应用要求用户在首次佩戴眼镜后完成眼动校准。在官方实际体验测试中，测试人员在桌子上放置了四件不同的物体。测试人员依次看向每件物体并提出相同的问题，询问眼前的物体是什么。回答包括可乐罐、杯子和眼镜清洁剂，在大多数情况下都与获得关注的物体相符。

第二项测试使用了距离约40厘米处的ChinaJoy宣传册。宣传册包含11个圆形，分别标注不同公司名称和展位号，尽管印刷清晰度不理想。测试人员依次看向不同的圆形，分别询问公司名称和展位号。据报告，Qwen N1 Pro给出了准确的答案，包括"RZR"和"点点数据"及其对应的展位号。

实际体验测试发现偶尔会出现追踪错误，特别是在相邻元素紧靠在一起时。但在大多数情况下，眼镜都能识别预期的目标。官方报告表示，这样Qwen能够在回答问题前过滤掉无关的视觉信息。

可能的应用包括提高工作效率、工业培训和维护。例如在机器安全培训中，眼镜可以检查用户是否在查看规定的指示灯。更广泛的应用需要阿里巴巴允许开发者为眼镜构建软件；在报告时这项功能尚未推出。

虹膜认证增强支付宝支付安全性

Qwen N1 Pro还通过Qwen与蚂蚁的合作增加了虹膜认证功能。官方声称虹膜识别错误率低于百万分之一。

进行虹膜支付时，用户启动交易，看向商户的二维码，确认支付信息并点头。认证成功后，支付宝完成交易。该系统旨在防止眼镜被盗后被他人用于支付。

N1眼镜集成了在中国广泛使用的阿里巴巴服务。用户可以通过眼镜看向二维码在商店支付。他们还可以要求AI助手在淘宝上购买产品。淘宝闪购支持语音订购或单次语音下单，整个订购和查询流程都通过眼镜处理，尽管使用手机可能更快。

摄像头功能和无屏幕操作

N1系列配备50MP摄像头、1G5P镜头和Qwen的Super-Sensing图像引擎。官方规格说明包括RAW域增强、跨场景应用、4K超高清视频、多种防抖模式、AI构图和实时照片功能。

官方实际体验报告表示，摄像头拍摄的图像适合分享，包括夜景照片。AI构图解决了无屏幕AI眼镜面临的取景问题。它能识别拍摄对象是人物、风景还是其他场景类型，然后围绕该对象优化构图。

新款眼镜没有屏幕。预期用途包括通话、实时翻译、音乐聆听和AI助手。The Ghost Howls报告将N1与Ray-Ban Meta进行了对比，指出N1的50MP摄像头相比Ray-Ban Meta的12MP摄像头的优势。报告提到N1可连续播放音乐长达9小时或待机25小时，而Ray-Ban Meta提供6小时音乐播放。

The Ghost Howls的作者没有亲自测试过新眼镜。据VR AR World报道，他们测试了这款眼镜，发现即使在夜间拍摄的图片也很不错。该作者之前测试过的阿里巴巴早期眼镜配备单色屏幕、高亮度屏幕和易于拆卸、可更换的电池。N1眼镜的区别在于去掉了屏幕。

健康监测和主动辅助

Qwen N1 Pro在鼻梁内部增加了传感器，用于健康数据收集和监测。使用几小时后，应用可以显示活动、消耗的卡路里、颈椎和脊柱使用情况、眼睛使用情况和心率。

这些测量结果可以为后续的AI回复提供参考。如果监测发现用户40%的时间在向下看，关于工作站设置的建议可能会推荐改变，以减少长时间的向下姿势。

N系列还采用了业界首创的低功耗传感芯片和自研的端侧视觉理解模型。其"全天候环境感知"功能支持持续的环境意识。在车站，眼镜可以主动指出检票口或发车时间，而无需等待用户激活。

另一项功能"AI灵感画集"可以捕捉日常生活中的精彩时刻，并将其转化为用户选择的AI风格图像。

Qwen拓展AI硬件产品线

杭州活动还推出了Qwen AI耳机，与N1眼镜系列一起发布。此次发布涵盖了多个AI硬件产品，其中N1和N1 Pro为其智能眼镜型号。

阿里巴巴N1智能眼镜聚焦于中国本地服务、摄像头AI和免手操作。Qwen N1 Pro还增加了更精准的视觉定位、基于虹膜的支付宝认证和健康监测。测试报告描述了眼动追踪性能强劲但不完美，夜间摄影效果良好，而官方声称包括眼动追踪误差低于1°、虹膜识别错误率低于百万分之一、50MP摄像头和4K录制。