【火】Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事:开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这

【火】Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事:开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这

Spatial Joy 2025 Rokid乐奇 全球 AR&AI 开发大赛 值不值得参加?不少参加过连续两届 Rokid乐奇 赛事的老兵,纷纷表示非常值得参加。

先说最实在的——奖金

AR赛道分为应用和游戏两个赛道,金奖各20万人民币,而且是现金!交完税全是你自己的!这还不够,AR赛道总共设了27个奖项,据我打听到的往年数据,能正常跑进初赛的作品大概就60-70个,这意味着获奖比例相当高

20万就封顶了吗?远远没有!亚马孙科技给使用Kiro并获奖的开发者,在原奖金基础上再加20%现金奖励

AI赛道同样设置了27个奖项,奖金从1万到5万不等,主要以智能体开发为主,支持市面上所有智能体平台的适配。也就是说,你之前做的智能体微调一下就能参赛

更重要的是,现在正是智能眼镜行业爆发前夜。据我观察,未来2-3年将是空间计算应用落地的关键窗口期,提前布局的开发者将占据绝对先发优势。

好了,重磅消息说完,下面是我为大家整理的详细参赛指南:

先给开发者交个底:这赛事值得花时间吗?

对技术人来说,一场赛事值不值得冲,就看三点:资源给不给力、履历加不加分、落地可能性大不大。这三点,Rokid乐奇主办的这场赛事全占了。

  • 硬核资源支持:AI赛道直接对接Rokid乐奇空间计算底层技术生态,不用担心模型调用限额和算力问题。AR赛道开放全系列AR设备开发权限,从消费级AR眼镜到商用空间计算终端全覆盖。
  • 行业背书与机遇:获奖履历在AR&AI行业认可度很高。往届优秀团队不仅获得了Rokid乐奇硬件批量支持,还与吉利汽车、新东方教育、三一重工等企业深度合作,直接将方案落地到真实场景。
  • 低门槛试错:两个赛道都不用从零搭架构。AI方向支持多模型灵活接入,AR方向提供完整的SDK工具链,重点拼创意而非重复造轮子

赛道怎么选?AI 和 AR 的核心玩法说透了

AI赛道:拼的是"空间认知协作"能力

这不是简单的"调参游戏",核心考察的是让AI在AR场景中成为"协作伙伴"的能力——要能自主理解用户模糊需求、调配环境数据。

比如做个"企业级AR智能助手",通过Rokid乐奇 AR眼镜实现日常办公任务处理,这背后就是"空间目标驱动+误差最小化"的逻辑,正好踩中当前AR&AI融合的前沿方向。

AR赛道:要做"空间问题解决者"

关键是把虚拟交互嵌入真实空间需求。比如在零售场景做"AR虚拟导购",让用户戴AR眼镜就能看到商品3D展示和优惠信息,核心是解决"空间信息不对称"的实际问题。

不用担心硬件适配,Rokid乐奇全系列设备的适配参数都已同步到SDK中,你只需要专注于空间交互逻辑设计。

报名前必看:开发者最关心的8个问题

基础资格类:

  1. 谁能报? 个人、团队都可,团队最多10人,学生党、职场人、独立开发者都能参与
  2. 作品要求? 必须是未参赛过的原创作品,需适配至少一款Rokid乐奇 AR硬件

赛道细节类:

  1. AI赛道必须用Rokid乐奇模型吗? 不用,支持自主选择模型
  2. AR赛道需要懂底层图形学吗? 不用,会用Unity、Unreal或Android Studio就能上手
  3. 两个赛道能同时报吗? 不行,同一作品只能选一个赛道

开发落地类:

  1. 算力不够怎么办? 官方提供SpatialAI平台,满足训练、推理需求,不用自己掏服务器钱
  2. 有技术支持吗? 有专属答疑群、完整文档教程,技术专家直接解答问题
  3. 作品要落地到Rokid乐奇生态吗? 建议优先考虑,但不强制,适配Rokid乐奇的作品评审可能加分

最后说句实在的:这是技术人的"低成本跃迁"机会

作为过来人,不少开发者们想对不同阶段的开发者说几句真心话:

对刚入行的朋友,这绝对是快速积累AR&AI实战经验的捷径。你不用去对接复杂的商业需求,就能直接用上Rokid乐奇顶尖的空间计算资源和全系列AR硬件练手——这种机会在平时可遇不可求。

对资深开发者而言,这正是展示技术视野的绝佳舞台。空间AI认知闭环、AR场景落地,这些方向正是当前行业最稀缺的技术能力,随便哪一个写进履历里都是重磅加分项。

说白了,这场赛事就是Rokid乐奇给技术人送"资源+机遇"的。你能用别人花上亿搭建的AR技术生态,做能直接在硬件上落地的项目,还能拿到AR行业龙头的背书——这种好事真的不常有。

现在报名通道已经开放,我劝各位别纠结了。把平时调参、改bug的时间,换成一个能写进履历的AR&AI项目,这笔账怎么算都值!

📕大赛报名通道已开启,点击链接即可报名。https://custom.rokid.com/prod/rokid_web/323825adf4914c21be8a0d5fe7b8a9e5/pc/cn/e86b7ca26e8448818ee501ce2a5f3628.html

Read more

airsim无人机自动避障路径规划自动跟踪实验辅导

airsim无人机自动避障路径规划自动跟踪实验辅导

计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心,擅长机器学习,深度学习,神经网络,语义分割等计算机视觉,精通大小lun文润色修改,代码复现,创新点改进等等。文末有方式 2025-2026最容易出顶会/毕业论文的热门方向之一:   基于AirSim的无人机深度强化学习路径规划——你真的“卷”对了吗? 如果你现在还在做传统A*、RRT、DWA、人工势场、或者纯深度学习的端到端避障…… 那很抱歉,2025年底~2026年审稿人和答辩老师已经开始审美疲劳了。 真正让审稿人眼睛一亮、让毕业答辩现场鸦雀无声的关键词组合,现在大概长这样: AirSim + 深度强化学习 + 无人机 + 路径规划 + Sim-to-Real + 视觉/激光融合 + 端到端 + 稀疏奖励 下面这几个组合,几乎是目前最容易做出“看上去就很前沿”的实验结果的赛道(尤其适合发中文核心、EI、SCI三区~二区,以及部分顶会workshop): 1.DQN/DDPG/

By Ne0inhk

【无人机避障算法核心技术】:揭秘五种主流算法原理与实战应用场景

第一章:无人机避障算法概述 无人机避障算法是实现自主飞行的核心技术之一,其目标是在复杂环境中实时感知障碍物,并规划安全路径以避免碰撞。随着传感器技术和计算能力的提升,避障系统已从简单的距离检测发展为融合多源信息的智能决策体系。 避障系统的基本组成 典型的无人机避障系统包含以下关键模块: * 感知模块:利用激光雷达、超声波、立体视觉或RGB-D相机获取环境数据 * 数据处理模块:对原始传感器数据进行滤波、特征提取和障碍物识别 * 决策与规划模块:基于环境模型生成避障轨迹,常用算法包括A*、Dijkstra、RRT和动态窗口法(DWA) 常见避障算法对比 算法优点缺点适用场景A*路径最优,搜索效率高高维空间计算开销大静态环境全局规划DWA实时性强,适合动态避障局部最优风险室内低速飞行RRT*渐进最优,适应复杂空间收敛速度慢三维未知环境 基于深度学习的避障方法示例 近年来,端到端神经网络被用于直接从图像生成控制指令。以下是一个简化的行为克隆模型推理代码片段: import torch import torchvision.transforms as tran

By Ne0inhk
医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究(下)

医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究(下)

软件环境部署 系统软件架构以实时性与兼容性为核心设计目标,具体配置如下表所示: 类别配置详情操作系统Ubuntu 20.04 LTS,集成RT_PREEMPT实时内核补丁(调度延迟<1 ms)开发环境Python 3.8核心库组件PyQt5 5.15.4(图形界面)、OpenCV 4.5.5(图像处理)、NumPy 1.21.6(数值计算) 该环境支持模块化控制界面开发与传感器数据的实时融合处理,为连续体机器人的逆运动学求解(如FB CCD算法测试)提供稳定运行基础[16]。 手眼协调校准 为实现视觉引导的精确控制,需完成相机与机器人基坐标系的空间映射校准,具体流程如下: 1. 标识点布置:在机器人末端及各段首尾、中间位置共固定7个反光标识点,构建臂型跟踪特征集[29]; 2. 数据采集:采用NOKOV度量光学动作捕捉系统(8台相机,

By Ne0inhk

简单易学的分离式部署小米智能家居Miloco方法

一、安装环境 * Windows用户:安装WSL2以及Docker * macOS/Linux用户:安装Docker 此处不再赘述,网上随便找个教程即可。特别地,对于Windows用户来说,你需要将 WSL2 的网络模式设置为 Mirrored。 二、使用Docker部署Miloco后端 以下均为bash命令。请Windows用户进入WSL2 / Linux、macOS用户进入终端操作: mkdir miloco cd milico vi docker-compose.yml 以下是compose的内容(不会使用vi的同学可以傻瓜式操作:先按i,再使用粘贴功能,然后按冒号,输入wq然后回车,记得关闭输入法): services:backend:container_name: miloco-backend image: ghcr.nju.edu.cn/xiaomi/miloco-backend:latest network_mode:

By Ne0inhk