CES獲獎:ZONE HSS1:面向生成式大模型的可穿戴 AI 接口,重新定義人機交互形態

CES 2026 人工智能(Artificial Intelligence)類 Best of Innovation
在 CES 2026 上,來自 CT5 INC. 的 ZONE HSS1 獲得 Artificial Intelligence 類別 Best of Innovation 最高榮譽。
該產品并非傳統意義上的“智能眼鏡”,而是一種 面向生成式大規模多模態模型(LMMs)的可穿戴 AI 交互接口,其設計目標直指當前智能眼鏡在 續航、多用戶支持與隱私保護 三個核心維度上的結構性瓶頸。
背景:為什么“智能眼鏡”難以承載生成式 AI?
隨著生成式 AI 從文本模型擴展到 多模態大模型(LMMs),人機交互正在發生質變。然而,現有智能眼鏡產品在工程層面普遍面臨以下限制:
電池容量不足:難以支撐全天候、多模態持續感知與推理
單用戶交互假設:無法支持多人同時使用或并行數據流
隱私風險突出:攝像頭與麥克風長期開啟帶來合規與信任問題
ZONE HSS1 的定位,正是作為 “生成式 AI 的可穿戴接口層”,而非單純的信息顯示設備。
形態與功耗設計:為“全天候 AI”而生
混合式開放耳(Open-Ear)設計
ZONE HSS1 采用 混合式開放耳形態,在保持環境感知與佩戴舒適性的同時,為空間音頻與多通道語音處理預留了結構優勢。這種設計使其更接近“長期佩戴的 AI 伴侶”,而非短時使用的電子設備。
重構機身與先進電源管理
通過 重新設計的機身結構與電源管理架構,ZONE HSS1 顯著提升了能效比,實現 全天級(all-day)運行能力。
這一點對于持續運行的多模態 AI 推理尤為關鍵,也是其區別于多數智能眼鏡原型的重要工程基礎。
多模態感知:為 LMM 提供“第一視角輸入”
ZONE HSS1 在感知層面集成了完整的多模態輸入體系:
高分辨率攝像頭:用于視覺理解與場景感知
多通道麥克風陣列:支持方向性拾音與自適應降噪
私密空間音頻(Spatial Audio):實現清晰、個性化的語音反饋
這一組合使設備能夠同時處理 視覺 + 聽覺 數據流,為生成式 LMM 提供連續、上下文相關的第一視角輸入。
多用戶與并行交互:突破“個人設備”的邊界
傳統可穿戴 AI 設備通常假設“一人一設備”。
ZONE HSS1 則在系統層面支持:
多用戶并行數據流
同時語音與視覺輸入處理
自適應噪聲控制與空間音頻分離
這使其在 協作場景、共享空間、教育與工業應用 中具備明顯優勢,也為“群體級 AI 交互”提供了硬件基礎。
本地 AI 管線:實時 LMM 推理的關鍵
端側優先的處理架構
ZONE HSS1 內置 視覺與音頻的端側處理管線,可在設備本地完成關鍵預處理與推理任務,實現:
低時延實時響應
降低云端依賴
更強的隱私控制
在需要更高算力時,系統也支持 可選的云端增強推理,在性能與隱私之間實現靈活權衡。
隱私與安全:從“被動風險”到“主動控制”
面對可穿戴設備最敏感的隱私問題,ZONE HSS1 采用了一套 以用戶同意為核心(consent-driven) 的設計理念:
視覺采集可控:明確的用戶授權機制
端側加密存儲:關鍵數據不外流
本地處理優先:減少原始數據上傳
這種從架構層面嵌入的隱私策略,使 ZONE HSS1 更適合在公共環境與合規要求嚴格的場景中部署。
AI 生態連接:不是封閉設備,而是交互平臺
ZONE HSS1 并非孤立硬件,而是被設計為一個 可擴展的 AI 交互平臺:
可與主流 AI 框架 對接
支持 伴隨應用(Companion Apps)
為開發者提供上下文感知與沉浸式交互能力
這使其角色更接近于 “生成式 AI 的可穿戴入口”,而非單一功能終端。
技術意義:從“顯示 AI”到“承載 AI”
從產業視角看,ZONE HSS1 的突破并不在于某一項參數,而在于其整體工程取向:
不把 AI 當作附加功能
而是將設備本身設計為 AI 原生接口(AI-native interface)
在功耗、隱私、多用戶與多模態層面,系統性支撐 LMM 的持續運行
這標志著可穿戴設備正在從“顯示 AI 結果”,轉向 “承載并參與 AI 推理過程”。
總結:可穿戴設備進入“生成式 AI 原生時代”
ZONE HSS1 獲得 CES 2026 人工智能類 Best of Innovation,本質上反映了一個趨勢:
當生成揭示式、多模態 AI 成為主流,人機交互的核心不再是屏幕,而是持續存在的、可信賴的可穿戴接口。
通過在續航、多用戶支持、端側推理與隱私保護上的系統級突破,CT5 INC. 的 ZONE HSS1 提供了一種可能路徑:
讓生成式 AI 真正“隨身、實時、可控”地融入人類活動本身。
在這一意義上,ZONE HSS1 不只是一次產品創新,而是一次關于 未來 AI 交互形態 的工程化探索。













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