轻量化AI视觉模型平台在AR眼镜上的部署实践
该平台专为G10 AR眼镜设计，以“轻量化训练+端侧深度适配”架构，降低视觉AI开发门槛。支持非专业开发者5步完成数据准备、训练、部署与优化，实现≤30秒下发、≤10ms单帧推理，兼顾显示适配与固件兼容性。（239字）
边缘AI算法在工业AR眼镜中的部署实践：从模型轻量化到端侧推理
本文分享AR眼镜端侧AI部署实践：针对工业无网/弱网、毫秒级响应需求，通过知识蒸馏+INT8量化+剪枝将模型压缩至<10MB；选用MNN引擎优化推理，实测仪表OCR（38ms/99.2%）、缺陷检测（42ms/98.7%）等任务均满足实时性与精度要求。
数字孪生软件的开发
数字孪生已超越3D建模，是物理实体、实时数据与仿真算法的深度融合。本文系统解析五大核心环节：资产高精度建模与语义化、多源数据实时集成、机理仿真与AI预测、沉浸式交互开发、虚实同步部署。助力构建可感知、可预测、可决策的智能数字体。（239字）
AI 少儿背单词 APP的开发
这是一款面向少儿的AI英语学习APP，融合生成式AI与多模态交互：智能生成兴趣化绘本、AR实景识物、情绪感知纠音、嘴型3D导航、遗忘预测调度、能量宠物游戏及家长智慧中心，实现个性化、有温度、高效率的单词学习新范式。（239字）
数字孪生项目的开发费用
数字孪生项目定价已告别“按行计费”，核心取决于场景复杂度、数据实时性与渲染精度。本文详解三大档位报价（5万–200万+）、四大成本变量（建模精度、数据接入、交互深度、私有部署）及避坑要点，助您科学预算、精准选型。（239字）
基于 Rokid 灵珠与 UXR 3.0 的 AR 智能卡路里识别系统实战
本项目为“AR智能卡路里计算器”，基于Rokid灵珠（AR Lite/Studio）与UXR 3.0 SDK开发。用户佩戴眼镜直视食物，系统通过空间计算实时识别并弹出热量数据，支持水果/正餐双模式切换。采用程序化3D建模、零美术资源依赖、多模态交互（键鼠→手柄→手势捏合），实现“空间即看即得”的沉浸式健康饮食辅助体验。（239字）
