技术分享：@AR 眼镜｜移动端应用软件概述

        各位现场以及线上的同学们，晚上好~

        1、按照国际惯例，先简单做个自我介绍，我是移动端应用组的Swuagg，从事Android研发近10年，ZEEKLOG博客专家，提交专利局审核的专利数量30+；

         2、今天的分享，希望尽量用浅显易懂的语言去讲解，也欢迎大家在分享过程中打断我进行探讨；

        3、话不多说，接下来看看我们今天主要交流的3个点。

移动端应用是什么？

         首先，简单和大家聊一聊移动端应用是什么？

在做什么事儿？

        首先，会从AR眼镜设计研发框图、到整机设计研发、然后到OS以及应用层，由整体到局部，由浅入深，娓娓道来；

        然后，通过分享移动端应用的具体业务与技术方案，帮助大家深入了解移动端应用软件；

        最后，分享一些使用移动端应用的小技巧和小提示。

未来做什么？

        第三part，希望和大家分享下移动端应用未来的工作重心、聊一聊AI，以及AR+AI眼镜行业。

1. 移动端应用是什么？

        简单来说，是指智能手机、平板上的App，但不仅限于此，比如AR眼镜、车机、电视、以及人形机器人等基于移动开发系统的设备，都搭载了各式各样的移动端应用，可谓无处不在。

        跨平台应用：Flutter、React Native、Harmony、KMP——抽象层+适配层。架一层“抽象平台层 / Runtime”，把 UI、系统能力、线程/IO、事件、渲染 等能力在框架里统一，再通过适配层在各端映射到不同平台的 Native 实现。

        功能：输入和连接、传输，设备像“手脚”、App像“遥控器”、云端像“大脑”。

AR眼镜端：执行、显示；     移动端App：连接、控制、同步；     云端：数据存储与分析。

2. 移动端应用在做什么事儿？

        光学设计研发：光学信息从AR眼镜最终传递到人眼视网膜上，视网膜在接收到光信息后通过视神经传递到大脑，大脑进而感知到AR眼镜中呈现的光学信息。

应用层这块的研发重点主要在如下两方面：

        一方面，是AR眼镜上的应用研发，如：大桌面（即开机后显示的主界面）、设置应用、以及3DoF拍照、提词器、AI助手等一些AR眼镜中的特性应用；

        另一方面，是与AR眼镜配套的手机应用研发，目前主要包含Android手机端和iOS手机端。

当前AR眼镜依赖于手机端App提供一部分算力以及应用场景的扩展，帮助其更好实现市场化，AR眼镜要想单独作为一款独立智能设备终端，还需要一定时间。

        为什么需要移动端应用层？      ——现场提问

        显示（EyeBox相对较小、颜色是单绿色）、交互、算力等。

        角色定位：当前主流AR眼镜（特别是分体式、伴侣式AR眼镜）的技术架构——手机作为计算核心，AR眼镜作为显示和交互终端。

        右边新架构优点： 由模块化到组件化，高内聚、低耦合，遵循Solid设计原则。

3. 移动端应用未来做什么？

        1、 在我们这个行业，几乎人人都在聊AI，所以做分享不聊一聊AI，好像自己都跟不上时代的波涛汹涌。 那么目前主流思路是这2点：关注AI发展、使用AI工具。

        2、 AI使用分阶段，初级与中高级使用者提升的效率也是不一样；

        3、 AI幻觉，需要使用者具有判断能力。

        4、 AI时代的码农：人机协同（ ~ 选择和判断 ~ 定义问题和识别方向 ~ 调教和沟通 ~ ）

一、2022年11月30号，ChatGPT上线3年来，开发中使用到的AI工具小结：

        Gemini CLI、Cursor CLI：做成命令行编程工具的原因：1）可以随意嵌入到任何现有的IDE当中搭配着使用，不需员工放弃他们原本所熟悉的工具；2）未来你并不需要关心代码是怎么写的，你只需要在命令行窗口里给AI提需求就可以了，图形界面的IDE将会变得不再重要。

        ——提高编程效率但不提高编程能力

        ——Cursor不支持AS

        ——代码质量暂时是无法把控的

        ——Vibe Coding理念：只写提示词，不写一行代码来编写程序

二、 AI 工具传统风险点：

        ——人工把代码/日志直接复制进 ChatGPT → 数据外泄

        ——IDE 插件可能会自动上传项目文件

        ——外部 AI 工具不清楚上传数据范围

        企业级 MCP 架构：

        MCP Server 部署在企业内网/本机 → 模型永远不直接读取企业文件内容。模型看到的所有内容，必须经过 MCP Server 的规则过滤：

        ——只允许访问指定目录

        ——自动脱敏（如替换 API Key、手机号、userId）
        ——只允许读取片段，而不是整个仓库

        ——允许“diff 模式”而非全文模式

        ——只允许工具执行结果摘要（如 lint、构建日志）

        ——即使模型无意或误操作，也被 Server 层完全隔离。

三、AI竞争 VS 电力竞争

        首先，都带AI功能；其次，与自己生态结合；最后，流量入口争夺。

        AI眼镜元年、AI硬件元年，AI的最佳载体，手机可能是随身携带的端侧算力中心！

        百镜争鸣时代，我们的核心竞争力是否需要迁移？AI的最佳载体真的是眼镜吗？AR眼镜什么时候能成为独立一款智能设备终端？AR眼镜能代替手机吗？

Thinks~