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》

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

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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
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
AI赛道必须用Rokid乐奇模型吗? 不用,支持自主选择模型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
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

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论文地址 目录 * 一、前言 * 二、U-Net模型的分析 * 1.为什么两次3×3的卷积近似于一次5×5的卷积呢? * 2.为什么后一种轻量级的结构可以近似于之前的结构? * 三、融合策略的分析 * 四、 整体架构 * 参考文献 一、前言 近年来,深度学习在医学图像分割领域取得了很大的突破,其中基于全卷积网络的U-Net已经成为最流行、最引人瞩目的架构[1]。尽管如此,U-Net仍存在着一些不足之处,本文对经典U-Net做出了进一步改进,并经实验证明了其更好的性能。 二、U-Net模型的分析 在医学图像分割任务中,我们感兴趣的点在于分割原始图像的细胞核、器官、肿瘤等等,这些图像可能来自各种模态。然而在大多数情况下,这些感兴趣的对象是不规则的,而且规模也不同。例如,我们已经证明皮肤病变的规模在皮肤镜图像中可以有很大的变化。这些情况也经常发生在不同类型的医学图像分割任务中。 因此,对于分析这些不同规模的对象,所用的网络应该具有一定的鲁棒性。例如Inception block并行使用不同大小的卷积核来检测不同规模大小的目标。在U-Net架构

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