智能眼镜上的 AI 天气应用：GPS 定位与旅游规划实现

当 Activity 识别到该意图时，会进入 handleLocationIntent 分支：

private fun handleLocationIntent() {
    checkLocationPermission {
        locationHelper.getCurrentCityCode(object : LocationHelper.LocationCallback {
            override fun onCityCode(adcode: String, cityName: String, districtName: String) {
                val name = if (districtName.isNotBlank()) "$cityName$districtName" else cityName
                queryWeather(adcode, name)
            }
            override fun onError(reason: String) {
                notifyAiError()
            }
        })
    }
}

2. 定位实现细节

核心代码位于 LocationHelper.kt，注意高德 API 的坐标顺序是'经度，纬度'，且直辖市的城市字段可能为空：

class LocationHelper(private val context: Context) {
    interface LocationCallback {
        fun onCityCode(adcode: String, cityName: String, districtName: String)
        fun onError(reason: String)
    }

    fun getCurrentCityCode(callback: LocationCallback) {
        if (!hasLocationPermission()) {
            callback.onError("缺少定位权限")
            return
        }
        val manager = context.getSystemService(Context.LOCATION_SERVICE) as LocationManager
        val lastKnown = getLastKnownLocation(manager)
        if (lastKnown != null) {
            reverseGeocode(lastKnown.latitude, lastKnown.longitude, callback)
        } else {
            requestSingleUpdate(manager, callback)
        }
    }

    @SuppressLint("MissingPermission")
    private fun getLastKnownLocation(manager: LocationManager): Location? = listOf(
        GPS_PROVIDER, NETWORK_PROVIDER, PASSIVE_PROVIDER
    ).mapNotNull { runCatching { manager.getLastKnownLocation(it) }.getOrNull() }
        .maxByOrNull { it.time }

    private fun reverseGeocode(lat: Double, lon: Double, callback: LocationCallback) {
        // 注意：高德 API 格式是 "经度，纬度"（lon 在前）
        val url = "$REGEO_URL?location=$lon,$lat&key=$API_KEY&extensions=base&output=JSON"
        // OkHttp 调用 ...
        // 解析响应
        val component = json.getJSONObject("regeocode").getJSONObject("addressComponent")
        val adcode = component.optString("adcode")
        // 坑：直辖市 city 字段为空，需取 province
        val city = component.optString("city").ifEmpty { component.optString("province") }
        val district = component.optString("district")
        callback.onCityCode(adcode, city, district)
    }
}

三、对话上下文工程

为了支持'再查一次'或'那边呢'这类续播指令，我们需要维护一个会话上下文对象。

1. 数据结构设计

设置 5 分钟的 TTL（Time To Live），超过这个时间间隔通常意味着用户放下了设备，新话题不应复用旧上下文。

data class ConversationContext(
    val lastCityCode: String? = null,
    val lastCityName: String? = null,
    val turnCount: Int = 0,
    val lastQueryTimeMs: Long = 0L
) {
    companion object {
        private const val CONTEXT_TTL_MS = 5 * 60 * 1000L // 5 分钟
    }

    fun isValid(): Boolean = lastCityCode != null && (System.currentTimeMillis() - lastQueryTimeMs) < CONTEXT_TTL_MS

    fun advance(cityCode: String, cityName: String): ConversationContext = copy(
        lastCityCode = cityCode,
        lastCityName = cityName,
        turnCount = turnCount + 1,
        lastQueryTimeMs = System.currentTimeMillis()
    )
}

2. 续播意图解析

我们区分两种形态：一种是纯续播词（复用上次城市），另一种是带城市名的切换（如'福州呢'）。

private val CONTINUATION_KEYWORDS = listOf(
    "那呢", "那边", "那里呢", "那边呢", "再查", "继续", "再来一次", "重新查"
)

fun parseContinuationIntent(text: String, ctx: ConversationContext): String? {
    // 形态 1：续播词 → 直接复用上次城市
    if (CONTINUATION_KEYWORDS.any { text.contains(it) }) return ctx.lastCityCode
    
    // 形态 2：只有城市名，没有天气关键词（「福州呢」）→ 切换城市
    val hasWeather = WEATHER_KEYWORDS.any { text.contains(it) }
    if (!hasWeather) {
        val cityCode = extractCityCode(text)
        if (cityCode != null) return cityCode
    }
    return null
}

四、AI 旅游规划接入

为什么不用规则引擎？因为规则无法感知地域差异。同样是 25 度晴天，北京故宫需要避人流，三亚则需要防晒。LLM 能根据当地特色给出个性化建议。

1. 核心实现

使用 Claude API，选择 Haiku 模型是因为对延迟敏感，而非单纯追求智商。

class AiTravelPlanHelper {
    companion object {
        private const val API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
        private const val CLAUDE_API_KEY = "YOUR_CLAUDE_API_KEY"
        private const val MODEL = "claude-haiku-4-5-20251001"
    }

    interface TravelPlanCallback {
        fun onTravelPlan(plan: String)
        fun onError(reason: String)
    }

    fun getTravelPlan(
        city: String, temp: String, weather: String,
        wind: String, humidity: String, callback: TravelPlanCallback
    ) {
        val systemPrompt = "你是一个专业的旅游规划助手，根据天气数据为用户生成简洁的中文旅游建议。要求：语气自然友好，不超过 80 字，直接给建议，包含 1-2 个当地特色景点推荐，不要重复天气数据。"
        val userMessage = "城市：$city，气温：${temp}°C，天气：$weather，风力：$wind，湿度：${humidity}%，请给出旅游建议。"
        
        val requestBody = JSONObject().apply {
            put("model", MODEL)
            put("max_tokens", 300)
            put("system", systemPrompt)
            put("messages", JSONArray().apply {
                put(JSONObject().apply {
                    put("role", "user")
                    put("content", userMessage)
                })
            })
        }.toString()

        val request = Request.Builder()
            .url(API_URL)
            .addHeader("x-api-key", CLAUDE_API_KEY)
            .addHeader("anthropic-version", "2023-06-01")
            .addHeader("content-type", "application/json")
            .post(requestBody.toRequestBody("application/json".toMediaType()))
            .build()

        client.newCall(request).enqueue(object : Callback {
            override fun onResponse(call: Call, response: Response) {
                val body = response.body?.string() ?: return
                val plan = JSONObject(body).getJSONArray("content")
                    .getJSONObject(0).optString("text")?.trim()
                if (plan != null) callback.onTravelPlan(plan)
                else callback.onError("解析失败")
            }
            override fun onFailure(call: Call, e: IOException) {
                callback.onError("网络请求失败：${e.message}")
            }
        })
    }
}

2. 时序控制

为了避免 TTS 播报重叠，我们采用异步策略：先播报天气，2 秒后再播报旅游规划。

private fun fetchAiTravelPlan(live: Live, cityName: String) {
    val wind = "${live.winddirection ?: ""}${live.windpower ?: ""}".trim()
    travelPlanHelper.getTravelPlan(
        city = cityName,
        temp = live.temperature ?: "--",
        weather = live.weather ?: "--",
        wind = wind,
        humidity = live.humidity ?: "--",
        callback = object : AiTravelPlanHelper.TravelPlanCallback {
            override fun onTravelPlan(plan: String) {
                updateGlassCustomView(weatherViewHelper.generateTravelPlanUpdateJson(plan))
                // 延迟 2 秒播报，避免与天气 TTS 重叠
                Handler(Looper.getMainLooper()).postDelayed({
                    sendGlobalTtsContent(plan)
                }, 2000L)
            }
            override fun onError(reason: String) {
                updateGlassCustomView(weatherViewHelper.generateTravelPlanUpdateJson("旅游规划暂时无法获取"))
            }
        }
    )
}

五、常见问题与避坑指南

1. 直辖市逆地理编码问题：北京/上海/天津/重庆的 city 字段为空，必须读取 province 字段。
2. 续播语义识别：判断关键是看有没有天气关键词。有则走正常解析，无则走续播逻辑。
3. 播报重叠：Claude Haiku 响应通常在 1-2 秒，配合 2 秒延迟基本不会冲突。若网络慢可设置 OkHttp 超时。
4. 废弃警告：requestSingleUpdate 在 API 30+ 被标记废弃，但 minSdk=28 下可用，加 @Suppress("DEPRECATION") 即可。

六、整体流程梳理

用户说「这里天气」 → 识别 GPS 意图 → 获取权限 → 调用 LocationHelper → 高德重编码 → 查询天气 → 打开 Custom View → 播报天气 → 更新上下文 → 异步请求 AI 规划 → 2 秒后播报规划。

后续可扩展方向包括景点导览、行程提醒、实时路况以及多日规划等，这套框架都能直接复用。