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 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 全球 AR&AI 赛事:开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这

引言:

嘿,亲爱的技术爱好者们,大家好!我是ZEEKLOG(全区域)四榜榜首青云交!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:

正文:

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。

一、赛事核心价值:资源、履历、落地全具备

1.1 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。

1.2 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。

1.3 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。

二、赛道核心玩法:AI 和 AR 创作方向解析

2.1 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。

2.1.1 应用示例

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。

2.2 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。

2.2.1 硬件适配支持

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。

三、报名前必看:开发者最关心的 8 个问题

3.1 基础资格类

3.1.1 参赛对象

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

3.1.2 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

3.2 赛道细节类

3.2.1 AI 赛道模型选择

AI 赛道必须用 Rokid 乐奇模型吗? 不用,支持自主选择模型

3.2.2 AR 赛道技术门槛

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

3.2.3 赛道报名限制

两个赛道能同时报吗? 不行,同一作品只能选一个赛道

3.3 开发落地类

3.3.1 算力支持

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

3.3.2 技术支持

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

3.3.3 生态落地要求

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

四、不同阶段开发者的参赛意义

4.1 刚入行开发者

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。

4.2 资深开发者

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。

结束语:

亲爱的技术爱好者,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!

快来为你的参赛核心诉求投票,看看更多开发者的选择!

大赛报名通道已开启,点击链接即可报名

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文章目录 * 前言 * 系统要求 * 安装Java环境 * 步骤1:检查Java版本 * 步骤2:下载Java JDK * 步骤3:安装Java JDK * 下载Neo4j * 步骤1:访问官方网站下载Neo4j * 步骤2:解压Neo4j * 启动Neo4j服务 * 步骤1:以管理员身份打开命令提示符 * 步骤2:导航到Neo4j的bin目录 * 步骤3:安装Neo4j服务 * 步骤4:启动Neo4j服务 * 步骤5:验证服务状态 * 访问Neo4j * 基本操作和配置 * 常用管理命令 * 配置文件修改 * 常见问题解决 * 问题1:端口被占用 * 问题2:Java版本不匹配 * 问题3:服务启动失败 * 总结 前言 Neo4j是一款强大的图数据库,特别适合处理复杂的关系数据。本教程将手把手教你在Windows系统上安装Neo4j,并配置可视化工具,让你快速上手图数据库的世界。 系统要求 在开始安装之前,请确保你的系统满足以下要求: 操作系统:

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引言 在聊手势识别前,咱们先搞清楚:Rokid是谁?它为啥能把AR手势做得这么自然? Rokid是国内AR(增强现实)领域的“老兵”了,从2014年成立就盯着一个目标——让AR走进日常。你可能见过它的产品:能戴在脸上的“AR眼镜”Max Pro、能揣在兜里的“AR主机”Station 2、适合专业场景的“Station Pro”,这些设备不是用来“炫技”的,而是想让咱们摆脱手机、手柄的束缚,直接用手“摸”虚拟东西。 而手势识别,就是Rokid给AR设备装的“最自然的遥控器”——比如调大虚拟屏幕像捏橡皮一样捏合手指,翻页像翻书一样挥手。但不同设备、不同开发需求,需要搭配不同版本的SDK(软件开发工具包),这就像“不同型号的手机要装对应版本的APP”。 一、基础认知:先选对版本,避免开发走弯路 Rokid手势识别技术随SDK版本迭代持续优化,不同版本适配的Unity(开发工具)

AI绘画报错

提示输出验证失败:CheckpointLoaderSimple: - 值不在列表中:ckpt_name: 'v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors' 不在 ['anything-v5-PrtRE.safetensors'] 中 模型文件夹里面没模型 这是官方链接:v1-5-pruned-emaonly.safetensors https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main 点击同一行的小下载箭头。然后把文件放在:models/checkpoints文件夹里 你还需要标准的VAE文件,也就是:vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main 这个文件放在:models/vae文件夹里 现在你已经拥有运行所需的一切了。慢慢来。你最初生成的图片会很糟糕。但是继续尝试,很快你就能得到很棒的结果。

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