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

在这里插入图片描述

🗳️参与投票和联系我:

返回文章

Read more

New API 详解:新一代开源大模型统一网关与 AI 资产管理系统(深度 6000 字指南)

New API 详解:新一代开源大模型统一网关与 AI 资产管理系统(深度 6000 字指南) * 开篇:为什么我们需要一个“大模型统一网关”? * 一、项目背景与发展历程 * 二、核心特性详解(为什么 New API 比竞品强) * 1. 统一接口 + 多格式转换(最强兼容性) * 2. 智能路由与高可用 * 3. 精细计费与支付闭环(个人/企业必备) * 4. 现代化管理后台 * 5. 多语言 & 多租户 * 6. 扩展集成 * 7. 安全与可观测性 * 三、支持的模型与渠道(30+ 服务商,100+ 模型) * 四、部署安装完整教程(10 分钟上手)

By Ne0inhk

AI绘画新体验:用Qwen-Image-Lightning轻松生成水墨中国风作品

AI绘画新体验:用Qwen-Image-Lightning轻松生成水墨中国风作品 [【免费下载链接】Qwen-Image-Lightning 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/lightx2v/Qwen-Image-Lightning/?utm_source=gitcode_aigc_v1_t0&index=top&type=card& "【免费下载链接】Qwen-Image-Lightning"] 你有没有试过这样描述一幅画:“一叶扁舟浮于烟雨江南,远山如黛,近水含烟,墨色渐变,留白处似有微风拂过纸面”——然后几秒钟后,一张真正带着水墨呼吸感的画就出现在屏幕上?不是模板拼贴,不是滤镜叠加,而是从文字意境直接生长出的东方气韵。 这不再是想象。Qwen-Image-Lightning 正在让“用中文写诗,AI落笔成画”成为日常操作。它不强迫你背英文术语,不考验你调参功力,更不卡在显存报错的红字里。

By Ne0inhk

ComfyUI:颠覆传统AI绘画的节点工作流神器

ComfyUI:颠覆传统AI绘画的节点工作流神器 【免费下载链接】ComfyUI最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI 还在为复杂的AI绘画软件界面感到困惑?厌倦了层层菜单和繁琐的操作步骤?ComfyUI正是为你量身打造的解决方案。作为最强大且模块化的AI绘画工具,它通过直观的节点工作流彻底改变了创作体验,让每个人都能轻松驾驭AI绘画的魅力。 AI绘画新手的困境:传统工具的三大痛点 😫 界面复杂难上手 大多数AI绘画软件采用传统的层级菜单设计,新手往往迷失在无数选项和设置中。想要实现特定效果?先要记住复杂的操作路径! 🔄 流程固定不灵活 传统工具的工作流程往往是线性的,一旦中间环节出错,就要从头再来。缺乏可视化的工作流展示,让人难以理解整个创作过程。 🛠️ 功能扩展门槛高 想要添加新功能或定制化操作?要么等待官方更新,要么需要深厚的编程基础。 ComfyUI的解决方案:节点工作流的革命性突破 🎯 可视化节点连接 ComfyUI彻底摒

By Ne0inhk

AI绘画新玩法:用Qwen底座轻松实现2.5D转真人效果

AI绘画新玩法:用Qwen底座轻松实现2.5D转真人效果 你有没有试过——画了一张精致的二次元角色立绘,却卡在“怎么让它看起来像真人”这一步? 或者手头有一张2.5D风格的游戏原画、动漫海报、AI生成的卡通头像,想快速变成可用于社交媒体、角色设定集甚至短视频封面的写实人像,但又不想折腾复杂模型、反复调参、爆显存重装? 现在,这一切可以一句话解决:上传即转,点选即出,4090本地跑,不联网、不依赖云服务、不重复加载大模型。 这不是概念演示,而是已封装落地的完整工具——📸 Anything to RealCharacters 2.5D转真人引擎。它不靠Stable Diffusion套壳,不拼LoRA堆叠,而是基于阿里通义千问官方图像编辑底座 Qwen-Image-Edit-2511,深度集成专为写实化训练的 AnythingtoRealCharacters2511 权重,在RTX 4090(24G显存)上完成从架构到交互的全链路优化。 它不做“泛图像编辑”,只专注一件事:把2.5D、卡通、

By Ne0inhk