在科技界致力于讓汽車實現自動駕駛的同時,一家名為.lumen的羅馬尼亞初創公司卻另辟蹊徑,試圖將同樣的技術邏輯應用到人類身上。筆者近期專訪了該公司創始人兼CEO Cornel Amariei,深入探討了這款被稱為“盲人眼鏡”的設備,以及它是如何利用立體視覺和AI來解決行人的“最后一米”導航難題的。
從汽車行業到“行人的自動駕駛”
Cornel Amariei曾在大陸集團(Continental)從事自動駕駛汽車(AV)相關工作。2020年,他創立了.lumen,試圖為盲人和視力障礙人士創造更美好的生活。
“我們做了五年的研發,將自動駕駛技術移植到了可以戴在頭上的設備中。”Amariei說道,“我們造了一輛‘自動駕駛汽車’,但它不是為道路服務的,而是為行人的環境服務的。”
這一技術的核心邏輯在于:如果導盲犬通過拉手來引導用戶避開障礙物,那么這款眼鏡則通過觸覺反饋(Haptics)來“拉動”用戶的頭部。
“它不會拉你的手,它在你的頭上。你通過頭上的設備感受到它如何‘拉動’你、避開障礙物、讓你保持在人行道上,并帶你到達目的地。”
為什么行人的環境比汽車更難?
雖然技術原理源于自動駕駛,但Amariei指出,行人的世界比汽車復雜得多。
“汽車行駛在道路上,全球的道路大同小異。但行人的基礎設施要多樣化得多。在一個城市里,你可能遇到6到8種不同類型的人行道。基礎設施不穩定,也沒有明確的規則,混亂程度高得多。”
因此,.lumen不能依賴預設的地圖或基礎設施規則,而是必須依靠對環境的實時語義理解。
硬件與“語義化”AI:如何防止掉進湖里?
這款設備硬件造價不菲,集成了6個攝像頭。其中一部分看遠處,一部分看近處,組成雙目視覺對,以此感知深度、形狀并確定地面位置。
技術的關鍵在于AI如何理解世界。
“我們使用了大量的AI來以語義化(Semantical)的方式理解世界,”Amariei解釋說,“這意味著什么?如果你只是從幾何學角度理解,只要東西是平的,你就可以走。但湖面也是完全平坦的,你不能走進湖里。現在的機器人可能會走進湖里。”
為了防止這種情況,.lumen團隊收集了來自40個國家的數據,進行了人工錄制和標注,教會AI識別:“這是人行道,這是馬路,這是十字路口,這是湖,這是泥地,這是冰。”
完全離線運行是另一大亮點。所有計算都在設備端進行,無需互聯網連接。“就像你不會坐一輛依賴互聯網的自動駕駛汽車一樣,這款眼鏡也不依賴互聯網。所有AI模型甚至每秒運行100次,最終轉化為觸覺或聽覺反饋來引導用戶。”
市場與商業模式:1500個訂單與政府補貼
目前,.lumen的第一代產品已獲得1500份預訂單,價值約1000萬美元。
關于商業模式,Amariei坦言這很復雜,主要是B2G(企業對政府)或B2G2C模式。
“作為輔助技術,我們的目標是讓更多人能用上。但顯然,這是一項昂貴的技術。視力障礙人士通常無法自費購買。因此,我們需要依靠政府的補貼和撥款,讓技術免費或以極低價格提供給用戶。”
目前,該公司已在羅馬尼亞(總部所在地)實現了這一模式,并正在與其他國家合作,為每個國家定制特定的補貼流程。
物理AI新戰場:從盲人眼鏡到人形機器人
隨著“物理AI”概念和人形機器人的興起,Amariei認為,這正是.lumen技術的下一個潛在市場。
幾個月前,.lumen獲得了一筆1200萬美元的撥款,用于將眼鏡中的代碼應用到人形機器人和四足機器人上,用于食物配送、照顧老人等任務。
“每個人都在研究人形機器人做家務或在工廠工作。但幾乎沒有人研究如何在外部世界將機器人(無論是四足還是人形)從A點帶到B點。而這正是我們非常擅長的——幫助一個‘有腿的實體’從A點移動到B點。”
實測體驗:蒙眼穿越障礙
為了驗證其效果,筆者在體驗環節嘗試了戴上眼罩僅憑觸覺反饋行走(如圖所示)。

圖:筆者嘗試戴上眼罩僅憑觸覺反饋行走。
“設備比你快,”Cornel在旁指導,“盲人甚至可以戴著它跑步。所以系統中唯一的瓶頸其實是你(指筆者走得太慢)。”
設備通過振動引導方向。當面對狹窄通道時,設備會提示“Narrow”。最終,筆者成功避開了所有障礙物和行人。
結語
Amariei的創業初心,深深植根于他的個人經歷。他坦言:“我出生在一個有殘障成員的家庭,親眼目睹了殘障如何深刻地影響人們的生活。”
正是這份對家人困境的感同身受,催生了.lumen的長期愿景——消除殘障對人們生活的影響。正如他所期望的那樣:“我希望在不久的將來,視力障礙人士的移動將不再是一個挑戰。”
(原文刊登于EE Times美國版,參考鏈接:CES 2026: Self-Driving Glasses for the Blind,由Franklin Zhao編譯。)
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