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【AI Glasses 实践应用开发指南】
AI Glasses 实践应用开发指南 监听眼镜端AI事件 通过CXR-M SDK的setAiEventListener方法注册监听器，可捕获眼镜端AI场景的按键事件和状态变化。 private val aiEventListener = object : AiEventListener { override fun onAiKeyDown() { // 长按AI } override fun onAiKeyUp() { // 按键释放处理 } override fun onAiExit() { // AI 使用sendTTSContent播放翻译结果 智能导览场景 takePhoto获取当前视野图像 图像上传至物体识别服务 通过TTS返回识别结果和背景介绍 onAiExit时释放相机资源 代码结构建议 ai-glasses-app 在Android平台上需要正确处理onPause()/onResume()事件 示例：相机预览应在Activity进入后台时及时释放资源 需考虑异常场景：如相机被其他应用占用时的错误处理 ASR
27210编辑于 2025-12-18AI Glasses带你走进动物世界
最近楼主手头上搞了个AIGlasses产品，萌生一个创意就是通过AI眼镜识别动物昆虫。 技术思路：AI眼镜拍照-->智能体识别匹配-->匹配信息AR投射用户端进入智能体，通过指定的指令，如“识别动物”唤起AI扫码当前眼镜前的动物影像；智能体捕获到眼镜端的拍照媒体，匹配对应的动物信息，并按格式进行输出 但随着AIGlasses等AI产品的相继推出还有云端智能体的更新迭代，端云结合的玩法和实现场景肯定不仅仅局限于此。
11000编辑于 2025-12-01当AI Glasses走进小吃街，实现美食百科
这时，我脑海中浮现出最近接触的AI Glasses产品。如果戴上眼镜，看到小吃时，眼前直接浮现它的“美食名片”，那该多酷？ 于是，一个面向“吃货”的技术方案应运而生：AI眼镜 + 图像识别 + 美食百科 + AR投射。 )) mCalorieLevel = 1; else mCalorieLevel = 2; } @Override public void onDrawFrame(GL10 gl) { gl.glClear(GL10.GL_COLOR_BUFFER_BIT); gl.glMatrixMode(GL10.GL_PROJECTION); 技术改变生活，AI让逛吃不再盲目。也许明年此时，我们就能戴着这样的眼镜，在夜市里悠然自得，一眼看尽人间烟火里的美食密码。
9210编辑于 2026-02-27- 来自专栏应用实践
基于 Rokid AI Glasses 的春节红包助手：从零到一的技术实践
然而，消息刷屏导致的红包漏看、跨应用的红包统计不便、金额记录混乱等问题，依然是许多用户的痛点 Rokid CXR-M SDK 为开发者提供了连接 Android 手机与 Rokid AI Glasses 整个方案严格遵循 SDK 接口规范，在设备连接、消息监听、数据解析、语音交互等环节进行应用开发实践，旨在为开发者提供一个可复现、可落地、贴近生活的技术范本，展示Rokid AR 生态在日常场景中的应用潜力 CXR-M/CXR-S SDK 处理跨设备通信，AccessibilityService 监听红包数据层Room Database 存储红包记录，SharedPreferences 存储配置SDK 与Glasses errorCode") } } // 开始扫描 bleScanner.startScan(scanCallback) // 10 ) } } } bleScanner.startScan(scanCallback) // 10
13310编辑于 2026-03-03 - 来自专栏资讯分享
10分钟，开发你的专属AI应用
刚刚，腾讯云推出高性能应用服务HAI(Hyper Application Inventor)没错，就念“嗨”！ 从此，GPU算力实现开箱即用、一键部署10分钟，开发你的专属AI应用//点四下，启动以往，配置AI开发环境，需要东市买骏马西市买鞍鞯南市买辔头北市买长鞭：买卡、装驱动、配网络、配存储...用了HAI，不仅能自动配置性价比更高的 几分钟，就能构建出你的大语言模型、AI作画等应用环境。预装的模型不够用？你也可以基于HAI，部署自己的开源模型。//不想敲代码？可以我不是程序员，能不能玩转AIGC？HAI提供可视化交互界面。 现在，这些应用已经抢先Say HAI：儿童照相馆、“看图识成语”小游戏、小学语文教案制作、英文润色专家、AI周公……AIGC时代，企业和开发者需要的不只是GPU和大模型，还有好用、易用的服务。 点这，开发你的AI应用！
33810编辑于 2023-12-18 - 来自专栏JavaEdge
AI 大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models
如： Anthropic 模型最适合使用 XML OpenAI 的模型最适合使用 JSON 设计应用程序时牢记这点。 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化 LLM应用开发 目前主攻降低软件复杂性设计
40910编辑于 2025-06-01 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models
不同模型有不同的最佳提示策略，如：Anthropic 模型最适合用 XMLOpenAI 模型最适合用 JSON设计应用程序时牢记这点。
41000编辑于 2024-08-15 - 来自专栏Debug日志
【征文计划】AR健身教练：形随心动 - 基于Rokid CXR-M SDK的实践落地
Rokid CXR-M SDK介绍 CXR-M SDK 是面向移动端的开发工具包，主要用于构建手机端与 Rokid Glasses 的控制和协同应用。 整体架构 "形随心动"采用分层架构设计，确保系统稳定性和可扩展性： 应用层（Android App） → CXR-M SDK → Rokid Glasses（YodaOS） → 硬件传感器 应用层：提供用户界面 心率等数据 "形随心动"应用的整体技术架构： 架构说明： 应用层：包含用户界面、健身计划管理、社交功能等业务逻辑 CXR-M SDK：Rokid提供的核心SDK，负责与硬件通信和功能调用 Rokid Glasses 电池消耗问题 挑战：AR应用长时间运行导致Rokid Glasses电池消耗过快。 通过"形随心动"的实践，我们验证了Rokid Glasses与CXR-M SDK在AI+AR场景中的巨大潜力，也为Rokid开发者社区贡献了一个成功的应用案例。
39110编辑于 2025-10-13 - 来自专栏应用实践
【征文计划】AR健身教练：形随心动 - 基于Rokid CXR-M SDK的实践落地
Rokid CXR-M SDK介绍CXR-M SDK 是面向移动端的开发工具包，主要用于构建手机端与 Rokid Glasses 的控制和协同应用。 整体架构"形随心动"采用分层架构设计，确保系统稳定性和可扩展性：应用层（Android App） → CXR-M SDK → Rokid Glasses（YodaOS） → 硬件传感器应用层：提供用户界面 "形随心动"应用的整体技术架构：架构说明：应用层：包含用户界面、健身计划管理、社交功能等业务逻辑CXR-M SDK：Rokid提供的核心SDK，负责与硬件通信和功能调用Rokid Glasses：硬件平台 电池消耗问题挑战：AR应用长时间运行导致Rokid Glasses电池消耗过快。 通过"形随心动"的实践，我们验证了Rokid Glasses与CXR-M SDK在AI+AR场景中的巨大潜力，也为Rokid开发者社区贡献了一个成功的应用案例。
33310编辑于 2025-10-11 Rokid vs Nreal 虚拟拍照开发实现
Rokid vs Nreal 虚拟拍照开发实现 本文将对 Rokid Glasses 与 Nreal Glasses 在虚拟拍照应用开发中的实现方案进行对比与总结，涵盖硬件配置、开发环境、FOV 场景搭建 建议为关键操作（如AI拍照）添加重试机制，并设置超时阈值（如10秒）。 ：跨平台兼容性强，更适合企业/云端/PC 应用，但 FOV 较小。 Nreal Glasses：FOV 更大，沉浸感好，更适合消费级娱乐应用，但依赖手机生态。 开发建议： 抽象 SDK 接口，保证业务逻辑与硬件解耦。 在 虚拟拍照 应用中重点优化 投影畸变、性能稳定性、异常校准。
24610编辑于 2025-12-17- 来自专栏悦思悦读
AI 入行那些事儿（10）人工智能的应用领域
2021 巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 目前真正实用的人工智能产品主要集中在图像处理 当前，人脸识别技术最大的应用是在安防领域。另外，对人体动作进行行为识别，或者通过一个人的身体特征和动作等进行身份识别的技术也都有了研究和应用。这些领域也成了招募人才最多的领域。 语音处理 在语音处理领域，语音识别和语音合成是当前比较典型的两种应用，它们的研究历史都很长了。目前语音处理的深度学习研究比图像处理的深度学习研究更进一步，产品的应用领域也更加多元。 ? 像具有语音搜索功能的搜索引擎以及一些可以使用语音指令的程序就会用到语音识别技术，导航系统用真人声音来指路就用到了语音合成技术，而现在流行的AI音箱，同时用到了语音识别和语音合成的技术。 ? 通常来说，如果一个应用至少有语言理解的能力或语言生成能力，那么它就会涉及自然语言处理。 相关应用 ? 现在几乎每个电商都会开发推荐系统，其中会用到用户画像，这其中会用到机器学习中的若干模型。
77520发布于 2021-04-12 - 来自专栏LinkinStar's Blog
2023 re:Invent 利用 PartyRock 10 分钟构建你的 AI 应用
去年到今年 AI 相关的应用层出不穷，GEN AI 已经太多了。 构建第一个应用 - 选词填空 制作的过程其实非常简单，几乎 10 分钟就搞定了。 构建第二个应用 - 扩写生成图片 第一个应用我们是依赖的 AI 直接帮我们生成的，虽然很简单，但是对于我们开发者来说，与其去想描述，不如直接动手来的快。 这个应用利用了 AI 对话的功能来完成了一个对话形式的 RPG 游戏，你可以通过对话的形式选择不同的路径(A B C)来获得不同的结局，并且最为巧妙的是，它利用了几个 AI 的联动，整个 RPG 的过程会生成不同的场景图片 AI build AI：第一点我觉得妙的地方是自举，也就是自己构建自己，利用 AI 的能力去构建 AI 应用本身。
32010编辑于 2023-12-30 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用实战课学习总结（10）用CNN做图像分类
最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》，记录下我的学习之旅，也算是总结回顾。 今天是我们的第10站，一起了解CNN卷积神经网络 以及 通过CNN做图像分类任务的案例。 例如下图中输入了一张卡通人物（崔弟鸟）的图片，输出的是几个可能得标签及其概率，其中AI认为Tweety（动画片 崔弟鸟的名字）的概率最高。 那么，从输入到输出之间都经历了什么呢？ 这里，我们了解一下CIFAR-10数据集，10代表10种常见物体，大概有6万张这10种物体的图片，这个数据集也常用于图像分类问题的教学任务。 当程序代码完成下载后，CIFAR-10数据集也就会保存到你当前应用程序的目录下： 需要注意的是，下载下来的文件目录中的内容并不是原始的一张张图片，而是已经转化为适合PyTorch读取的格式。 ) 需要注意的是：由于CIFAR-10有10个类别，因此需要调整一下基线模型的最后一个全连接层，将其num_classes改为10。
46410编辑于 2025-04-04 分享6类10种政务AI大模型应用场景
大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。 6类政务AI大模型的应用场景：政务咨询领域：通过构建具备深厚专业知识的智能助手，针对财务、环保等专业领域，提供精确的咨询和解答服务。这有助于提升企业和公众的办事体验，同时增强政府机构的工作效率。 城市治理领域：大模型专注于快速响应民意诉求、智能分类问题、高效处理事件工单等城市治理需求，开发特色应用，提高城市事件处理的效率，提升城市治理的智能化水平。 专业工具开发：应用大模型技术，在业务统计分析、报告报表生成、法律法规咨询等专业领域，开发一系列通用工具，帮助公务人员高效开展工作，同时协助企业和公众理解专业知识。 10种具体应用实例：政务服务- 智能问答系统：全天候提供咨询服务，解答政府服务相关问题。- 政策解读与推荐：自动解析政策文件，推荐与用户需求相关的政策信息。
2.6K10编辑于 2024-08-06- 来自专栏CDA数据分析师
应用 AI 之前，你必须了解的 10 项准备工作
不是每一个问题都可以通过机器学习来解决，且不是每一个公司都准备应用人工智能。本文会告诉你，你的公司是否有利用人工智能的条件，以及在那之前如何才能实现它。 首先，你知道自己想要预测或检测什么吗？ 尤其是某些厂商往往声称，「任何人」或「任何业务角色」都可以使用商家预先训练过、可应用的机器学习模型。 相比于仅仅使用一张 CPU，同时使用一张 GPU 和一个 CPU K80 往往可以提升 5 到 10 倍的训练速度，如果你能将整个网络的「核（kernel）」输入到 GPU 的本地存储器中的话，而如果使用一张 你可以部署预测模型 最终，你将希望实时应用你所训练的模型。预测模型可以运行在服务器、云端、个人计算机或电话上，这取决于应用程序的不同需要。深度学习框架提供了各种选项来将模型嵌入到网页和移动应用程序中。 亚马逊、谷歌和微软都是通过生产能理解语音的消费级设备和智能手机应用程序来证明其实用性。
74590发布于 2018-02-08 - 来自专栏奇点大数据
AI从业者需要应用的10种深度学习方法
在这里，我想分享 AI工程师可以应用到他们的机器学习问题的 10个强大的深度学习方法。但首先，让我们来定义深度学习是什么。深度学习是很多人面临的一个挑战，因为它在过去的十年中已经慢慢地改变了形式。 为了在视觉上设置深度学习，下图展示了AI，机器学习和深度学习之间关系的概念。 人工智能领域广泛，已经有很长一段时间了。深度学习是机器学习领域的一个子集，它是AI的一个子领域。 以下10种方法可以应用于所有这些体系结构。 10 — Transfer Learning: 让我们考虑一下图像如何穿过卷积神经网络。假设你有一个图像，你应用卷积，并得到像素的组合作为输出。假设他们是边缘。 现在再次应用卷积，所以现在你的输出是边或线的组合。现在再次应用卷积，所以你的输出是线的组合等等。你可以把它看作是每一层寻找一个特定的模式。神经网络的最后一层往往会变得非常专业化。
84040发布于 2018-04-10 - 来自专栏高德开放平台技术
高德地图xRokid，联合打造首个智能眼镜导航行业标杆
2025年5月16日，高德地图与Rokid宣布达成合作，将共同推出基于全场景智能眼镜Rokid Glasses的全球首个导航智能体（NaviAgent）应用，标志着高德Planner-Executor架构即将开启跨终端合作部署 近两年来，积极投入了人工智能等前沿领域，并应用Planner-Executor创新技术理念和架构，推出了全球首个集“感知、规划、执行、表达”的全链路AI导航智能体，为高德地图APP用户提供独树一帜的导航服务体验 AI智能导航，引领出行新体验融合了高德AI导航智能体的Rokid Glasses，可通过“语音+视觉+环境感知”三维交互模式，并可轻松切换步行、骑行、驾车三种导航模式，且在导航过程中也能实现模式的无缝切换 除了导航服务外，未来还计划将生活服务、文旅景区等丰富内容融入Rokid Glasses中：例如可通过智能眼镜获取周边商家优惠信息、生活缴费等功能；在文旅景区，智能眼镜可为游客提供景区导览、历史文化讲解等服务 高德地图CEO郭宁认为，导航智能体作为高德AI战略的最新实践，标志着出行服务从软件功能驱动，向空间智能驱动的结构性跃迁。
40710编辑于 2025-05-19 分析2025年智能眼镜最新技术与动态
Rokid Glasses采用的"一拖二"光学设计，通过单光机驱动双目显示，在保证AR显示效果的同时大幅降低了成本。 3.2 AI能力：从被动响应到主动感知 现代智能眼镜的AI能力已经远超我们的想象。以Meta Ray-Ban为例： 实际应用场景： 实时学习助手：看到不认识的植物，问一句"这是什么花？" 4.1 产品参数大PK 产品特性 Meta Ray-Ban 小米AI眼镜 Rokid Glasses Apple智能眼镜 星纪魅族MYVU 价格 $299起 ¥1,999起($280) ¥2,499 未发布 内容生态：AR应用、AI服务、娱乐内容快速增长 服务生态：云计算、边缘计算、AI模型服务成熟 总结：智能眼镜的黄金时代已来 2025年确实是智能眼镜发展史上的重要转折点。 ：光学器件、AI芯片、传感器厂商 品牌厂商：具有设计能力和渠道优势的消费电子厂商 应用开发：AR应用、AI服务、内容创作领域 基础设施：5G网络、边缘计算、云服务提供商 虽然当前的智能眼镜还不能完全替代智能手机
65111编辑于 2025-07-11- 来自专栏新智元
麦肯锡：AI就是新时代的蒸汽机，10年内70%企业都将应用AI
该报告预计，到2030年，大约70％的公司将采用至少一种AI技术，大部分公司将会应用全部AI技术。 日本大阪的一个机器人正在工作 AI技术利用大型数据集和算法来模仿人类行为。 世界上最大的两个经济体——美国和中国，都在竞相对AI技术进行投资。 麦肯锡的报告指出，中国已将发展AI技术列入国家五年经济发展计划，该计划将持续到2020年，中国希望在2030年成为世界上AI技术的领军国家。 但该报告指出，应用人工智能技术可能会产生一系列企业和社会重组方面的成本，可能会扰乱就业，减少消费。 日本经济学家Takashi Miwa周二在新闻发布会上表示，“提高生产力，节省劳动力的技术应用，对全球所有经济体来说都是一个具有挑战性的问题。”他表示，人工智能技术可能会带来更严重的收入不平等问题。
66720发布于 2018-09-25 - 来自专栏深度学习与数据挖掘实战
【AI头条&优质资源】深度学习近期和未来有哪些突破？Yann LeCun的Quora解答
优秀论文精选』 《A Tour of TensorFlow》链接：https://arxiv.org/pdf/1610.01178.pdf 『AI头条』 《麦肯锡AI研究报告》链接: https://pan.baidu.com From Quora by Yann LeCun, Director of AI Research at Facebook and Professor at NYU There are many interesting This, and the variations that are now being proposed is the most interesting idea in the last 10 years this, like generating pictures of bedrooms, doing arithmetic on faces in the Z vector space: [man with glasses ] - [man without glasses] + [woman without glasses] = [woman with glasses].
67920发布于 2018-11-21
腾讯云开发者
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