ThinkAR AiLENS V1 AI智能眼鏡正式於日本上市,亞洲市場佈局持續擴展
重點摘要
輕量化可穿戴AI設備,將實時翻譯、AI助手、來電通知與提詞功能直接呈現於用戶視野之中。東京/上海——2026年6月5日——ThinkAR今日宣佈AiLENS V1 AI智能眼鏡於日本正式上市。這款輕量化AI可穿戴設備以「讓AI信息隨時可見、即時獲取、解放雙手」為核心設計理念,標誌著 ThinkAR在亞洲重點市場持續擴展的下一階段。AiLENS V1可將實用信息直接顯示於用戶的視野範圍內。通過與智能手機配對,用戶無需頻繁低頭查看手機,即可獲取實時翻譯內容、AI 助手回覆、來電通知及提詞信息。產品支持76種語言的實時翻譯,適用於商務出行、酒店旅遊、零售服務、教育培訓、跨國會議、業務演示及跨境客服等多元場景。無攝像頭設計亦使其更易於在辦公室、活動場館、零售賣場等對拍攝有所規範的場所中導入使用。「AiLENS V1的核心在於讓 AI 在人們真正需要的時刻,變得實用、自然且清晰可見。這次發佈是可穿戴AI正式走入日常溝通、工作效率與無障礙應用場景的重要里程碑。日本是我們在亞洲的重要起點,我們亦期待與大陸地區有意向的合作伙伴展開進一步交流。」ThinkAR 執行長Paul Jones表示。 產品功能亮點 視野內 AI 信息顯示: 翻譯內容、通知、AI助手回覆及提詞文字,均可直接呈現於鏡片顯示區域。76 語言實時翻譯: 支持多語言溝通,適用於出行、酒店、會議、演示、零售及客服等各類場景。解放雙手的工作效率: 來電、通知、演示備忘、腳本及會議提示,無需拿起或查看手機即可獲取。無障礙應用潛力: 兼容的語音轉文字與顯示工作流程,有助於提供溝通輔助及更具包容性的用戶體驗。無攝像頭設計: 專為重視隱私、信息安全或對拍攝有所規範的場所所設計。輕量全天使用: 重量約38克,持續使用時間可達約10小時,適合日常工作、出行及活動全天候佩戴。 產品規格 技術規格總覽 包裝內容:主機本體、充電線、鼻託腳 x2、
輕量化可穿戴AI設備,將實時翻譯、AI助手、來電通知與提詞功能直接呈現於用戶視野之中。東京/上海——2026年6月5日——ThinkAR今日宣佈AiLENS V1 AI智能眼鏡於日本正式上市。這款輕量化AI可穿戴設備以「讓AI信息隨時可見、即時獲取、解放雙手」為核心設計理念,標誌著 ThinkAR在亞洲重點市場持續擴展的下一階段。AiLENS V1可將實用信息直接顯示於用戶的視野範圍內。通過與智能手機配對,用戶無需頻繁低頭查看手機,即可獲取實時翻譯內容、AI 助手回覆、來電通知及提詞信息。產品支持76種語言的實時翻譯,適用於商務出行、酒店旅遊、零售服務、教育培訓、跨國會議、業務演示及跨境客服等多元場景。無攝像頭設計亦使其更易於在辦公室、活動場館、零售賣場等對拍攝有所規範的場所中導入使用。「AiLENS V1的核心在於讓 AI 在人們真正需要的時刻,變得實用、自然且清晰可見。這次發佈是可穿戴AI正式走入日常溝通、工作效率與無障礙應用場景的重要里程碑。日本是我們在亞洲的重要起點,我們亦期待與大陸地區有意向的合作伙伴展開進一步交流。」ThinkAR 執行長Paul Jones表示。 產品功能亮點 視野內 AI 信息顯示: 翻譯內容、通知、AI助手回覆及提詞文字,均可直接呈現於鏡片顯示區域。76 語言實時翻譯: 支持多語言溝通,適用於出行、酒店、會議、演示、零售及客服等各類場景。解放雙手的工作效率: 來電、通知、演示備忘、腳本及會議提示,無需拿起或查看手機即可獲取。無障礙應用潛力: 兼容的語音轉文字與顯示工作流程,有助於提供溝通輔助及更具包容性的用戶體驗。無攝像頭設計: 專為重視隱私、信息安全或對拍攝有所規範的場所所設計。輕量全天使用: 重量約38克,持續使用時間可達約10小時,適合日常工作、出行及活動全天候佩戴。 產品規格 技術規格總覽 包裝內容:主機本體、充電線、鼻託腳 x2、收納盒、擦鏡布、使用說明書。日本通路參考售價:開放定價日本通路參考售價:含稅日元87,780元。應用場景商務會議與演示、國際商旅、酒店與旅遊服務、零售與客戶服務、教育與職業培訓、高管溝通、活動現場與演講、無障礙溝通輔助。關於 AiLENS V1AiLENS V1是由ThinkAR自主研發的AI智能眼鏡產品。設備可將翻譯內容、AI助手回覆、通知、來電及提詞文字直接顯示於用戶視野之中,專為解放雙手的溝通、提升工作效率、無障礙應用、出行、教育、客服及商業場景所設計。關於 ThinkARThinkAR是一家專注於AI、AR與可穿戴界面技術的科技公司。通過 AiLENS等產品,ThinkAR致力於打造以人為本的人機信息界面,讓用戶得以在日常生活與工作流程中,以最自然的方式獲取AI。ThinkAR 在上海設有分公司,負責大陸地區的業務拓展與合作洽談。產品信息官方產品頁面:https://www.thinkar.com/pages/ailens日本合作伙伴公告:https://cas.softbank.jp/press/260603_01/
Related
相關文章
Crawlee for Python:打造具備機器人處理、連結圖譜與RAG分塊匯出的網頁爬取管道
在本教學中,我們建置了一套完整的 Crawlee for Python 工作流程,涵蓋環境設定、本機網站生成、靜態爬取、動態爬取、結構化擷取及下游資料處理。首先,我們配置相容的 Crawlee 執行環境,包含固定版本的 Pydantic 支援、Playwright 瀏覽器安裝、持久化儲存目錄,以及 Colab 安全執行處理。接著,我們產生一個擬真的本機示範網站,包含產品頁面、文件頁面、部落格內容、內部連結、robots.txt 規則、JSON-LD 元資料,以及 JavaScript 渲染的商品目錄。透過 BeautifulSoupCrawler,我們執行快速的遞迴 HTML 爬取,並擷取頁面標題、元資料、文字預覽、對外連結、產品屬性、文件標題、程式碼區塊與部落格標籤。
Nous Research Updates Hermes Agent With a Blank Slate Mode That Pins Toolsets via platform_toolsets.cli and disabled_toolsets
Nous Research has added a Blank Slate setup mode to its open-source Hermes Agent. It inverts the usual onboarding. Instead of a fully loaded default, you start with almost nothing. Hermes Agent is the self-improving agent framework from Nous Research. It runs on your own machine. The team announced the new mode on X. Blank Slate now joins two existing options: Quick Setup and Full Setup. TL;DR Blank Slate boots an agent with everything off except provider & model, File Operations, and Terminal. Web, browser, code execution, vision, memory, delegation, cron, skills, plugins, and MCP stay disabled. It writes an explicit platform_toolsets.cli list plus agent.disabled_toolsets to pin the surface. Nothing you skipped loads later — not even after hermes update. Re-enable anything with hermes too

NVIDIA AI 推出 SpatialClaw:無需訓練的代理程式,將程式碼視為空間推理的動作介面
NVIDIA Research 發布了 SpatialClaw,這是一個無需訓練的空間推理框架。該框架針對視覺語言模型(VLM)持續存在的弱點——難以判斷物體的位置、相對關係及在三維空間中的移動方式。SpatialClaw 不重新訓練模型,而是改變代理程式用來呼叫感知工具的動作介面。研究團隊指出,介面才是瓶頸所在。他們的解決方案是將程式碼作為動作介面。在 20 項基準測試中,SpatialClaw 達到平均 59.9% 的準確率,比近期發布的空間代理 SpaceTools 高出 11.2 個百分點。
網易有道全面向AI轉型 全場景Agent矩陣亮相圖博會
{"id":"39ef5947-b77a-4904-bf03-ff6264f08dc4","object":"response","model":"deepseek-v4-flash","output":[],"stop_reason":"max_output_tokens","usage":{"input_tokens":154,"output_tokens":200,"total_tokens":354}}
MosaicLeaks: Can your research agent keep a secret?
Back to Articles MosaicLeaks: Can your research agent keep a secret? Enterprise Article Published June 18, 2026 Upvote - Alexander Gurung agurung Follow ServiceNow Rafael Pardinas rafapi-snow Follow ServiceNow TL;DR Deep research agents increasingly combine private local documents with external tools like web retrieval, creating a privacy risk: an agent's external queries may leak sensitive information. MosaicLeaks proposes a new deep-research task with multi-hop questions that interleave public and private information. Across the models we tested, agents frequently leaked private information, and training only for task performance made it worse. We propose a mosaic-leakage-aware RL training method, Privacy-Aware Deep Research (PA-DR), which raises strict chain success (the share of chains

騰訊老兵+大廠00後新銳,碼上飛想做的不只是AI Coding
這篇消息聚焦「騰訊老兵+大廠00後新銳,碼上飛想做的不只是AI Coding」。原始導語提到:已接入華為鴻蒙生態 從 AI 情報角度來看,這類內容值得關注其背後的技術進展、產品落地、產業競爭與後續市場影響。