辛巴19951. 项目背景与需求解析
春节红包作为传统习俗的重要组成部分，每年都会引发大量社交互动。但传统红包发放方式存在诸多痛点：手动输入金额效率低下、群发时容易出错、缺乏个性化互动体验。Rokid AI Glasses作为一款融合AR与AI技术的智能眼镜，为红包发放场景提供了全新的交互可能。
这个项目的核心目标是打造一个"解放双手"的红包助手，通过语音指令、手势识别和AR界面实现以下功能：
- 语音快速唤醒红包功能
- 手势滑动选择红包金额
- AR界面实时预览红包样式
- 智能联系人匹配与一键发送
- 红包记录可视化查询
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 技术架构设计
2.1 硬件基础选型
Rokid AI Glasses采用分体式设计，眼镜端搭载：
- 双目光学显示模组（1920x1080@60Hz）
- 6DoF空间定位系统
- 高精度IMU传感器
- 双麦克风阵列
- 800万像素RGB摄像头
计算单元采用骁龙XR2平台，为AI算法提供充足算力。我们特别利用了眼镜的以下特性：
- 语音唤醒词定制（"发红包"指令）
- 手势识别API（滑动、捏合等动作）
- AR空间锚点（红包UI定位）
2.2 软件架构分层
系统采用分层架构设计：
code复制应用层：红包UI/语音交互/手势控制
服务层：联系人匹配/金额识别/支付对接
算法层：语音识别/NLP/手势识别
驱动层：传感器数据采集/AR渲染
关键通信协议：
- 语音指令通过gRPC实时传输
- 手势数据采用自定义二进制协议
- 支付接口使用HTTPS+双向认证
3. 核心功能实现
3.1 语音交互模块
采用端云协同方案：
python复制# 语音唤醒关键词检测
def keyword_detection(audio_stream):
model = load_tflite_model('kw_detector.tflite')
features = extract_mfcc(audio_stream)
return model.predict(features)
# 云端ASR增强
def cloud_asr(audio):
client = RokidSpeechClient(API_KEY)
response = client.