【徵文計劃】使用Rokid CXR-M和CXR-S SDK構建智能維修助手詳情 - ide,android,Android,數據倉庫,大數據程序猿追博客

一、引言：AI眼鏡如何重塑工業維修

在傳統工業維修現場，工程師常常面臨一個尷尬困境：需要同時操作工具、查閲圖紙和記錄數據，但人類只有兩隻手。這種頻繁的場景切換不僅降低了效率，更增加了出錯風險。

Rokid AR眼鏡為解決這一痛點提供了完美方案。通過CXR-M SDK（移動端開發套件）和CXR-S SDK（眼鏡端開發套件），開發者可以構建能夠將數字信息疊加到真實世界的智能應用。想象一下，工程師在維修設備時，操作指引、安全規範和三維圖紙直接顯示在視野中，雙手得以完全解放。

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二、實戰思路：智能維修助手整體設計

2.1 應用場景與核心痛點

典型場景：

複雜設備檢修：大型工業設備的多步驟拆裝流程指導
應急故障處理：突發故障時的快速診斷和修復
新手培訓指導：經驗不足的工程師在專家系統輔助下完成工作

痛點分析：

維修現場雙手被工具佔用，操作手機或平板極不方便
複雜設備維修流程長，容易遺漏步驟或操作失誤
專家資源稀缺，無法親臨每一個現場指導

2.2 技術架構設計

智能維修助手採用手機-眼鏡協同架構，充分發揮各自優勢：

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[眼鏡端] ←藍牙/Wi-Fi→ [手機端] ←網絡→ [雲服務平台]
     ↓                      ↓                ↓
 顯示渲染               複雜計算        數據存儲與分析
 圖像採集                       AI推理        專家協作
 語音交互                        業務邏輯      知識圖譜

眼鏡端：負責前端交互——顯示AR內容、採集圖像和音頻、進行基礎交互
手機端：作為計算中樞——運行復雜的AI識別模型、處理業務邏輯、管理網絡通信
雲端：提供數據支持和遠程協作能力——存儲維修知識庫、連接遠端專家

這種架構既保證了顯示的實時性，又能夠處理複雜的計算任務，還實現了數據的持久化與協同。

三、開發準備：認識Rokid CXR SDK家族

3.1 選擇合適的SDK

Rokid為開發者提供了兩套主要的SDK：

CXR-M SDK：面向手機端的開發套件

優勢：可在熟悉的Android環境中開發，無需學習眼鏡專用系統
適用場景：手機負責複雜運算，眼鏡專注顯示和交互的協同應用

網址鏈接

CXR-S SDK：面向眼鏡端的原生開發

優勢：充分發揮眼鏡本地算力，降低延遲
適用場景：對實時性要求高、計算相對簡單的純眼鏡應用

對於智能維修助手，我們推薦使用CXR-M SDK為主的開發方案，因為維修場景中的AI識別和業務邏輯較為複雜，手機處理器能更好地勝任這些任務。

網址鏈接

3.2 開發環境配置

硬件要求：

Rokid AR眼鏡設備（如Rokid Max系列）
Android手機（Android 9.0或更高版本）
穩定的網絡環境

軟件要求：

Android Studio 4.2+
JDK 1.8+
Kotlin語言基礎
CXR-M SDK

3.3 項目依賴配置

我們首先創建一個新的Android項目。在Android Studio中，選擇"File" -> "New" -> "New Project"，然後選擇"Empty Activity"模板。為項目命名為"RokidTranslationAssistant"，並選擇Kotlin作為開發語言。

或者直接使用Rokid 的Demo文件，直接使用git拉取下來

# 或者直接使用Rokid 的Demo文件，直接使用git拉取下來
git clone https://github.com/rokid/RokidMobileSDKAndroidDemo.git

目錄結構：

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在settings.gradle.kts中添加Rokid Maven倉庫：

dependencyResolutionManagement {
    repositoriesMode.set(RepositoriesMode.FAIL_ON_PROJECT_REPOS)
    repositories {
        maven { url = uri("https://maven.rokid.com/repository/maven-public/") }
        google()
        mavenCentral()
    }
}

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在模塊的build.gradle.kts中添加依賴：

dependencies {
    // Rokid CXR-M SDK
    implementation("com.rokid.cxr:client-m:1.0.1")
    // 網絡請求
    implementation("com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0")
    implementation("com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0")
    // 協程
    implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.7.3")
}

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權限配置（AndroidManifest.xml）：

<uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH" />
<uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH_ADMIN" />
<uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH_SCAN" />
<uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH_CONNECT" />
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />
<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
<uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" />
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />

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四、核心功能實現：構建智能維修助手

4.1 設備連接與初始化

建立手機與眼鏡的連接是第一步，我們使用藍牙作為主要連接方式：

class DeviceConnectionManager(private val context: Context) {
    private var isConnected = false
    
    fun initRokidSDK() {
        RokidCXRManager.init(context) { success, error ->
            if (success) {
                Log.d("RepairAssistant", "SDK初始化成功")
                startBluetoothScan()
            } else {
                Log.e("RepairAssistant", "SDK初始化失敗: $error")
            }
        }
    }
    
    private fun startBluetoothScan() {
        val bleScanner = BluetoothAdapter.getDefaultAdapter().bluetoothLeScanner
        val scanCallback = object : ScanCallback() {
            override fun onScanResult(callbackType: Int, result: ScanResult) {
                val device = result.device
                // 通過UUID過濾Rokid設備
                if (result.scanRecord?.serviceUuids?.any { 
                    it.uuid == UUID.fromString("00009100-0000-1000-8000-00805f9b34fb") 
                } == true) {
                    connectToDevice(device)
                }
            }
        }
        bleScanner.startScan(scanCallback)
    }
    
    private fun connectToDevice(device: BluetoothDevice) {
        CxrApi.getInstance().connectDevice(device, object : ConnectResultCallback {
            override fun onConnectResult(result: Boolean, deviceAddress: String?) {
                if (result) {
                    isConnected = true
                    Log.d("RepairAssistant", "眼鏡連接成功")
                    initializeRepairScene()
                } else {
                    Log.e("RepairAssistant", "眼鏡連接失敗")
                }
            }
        })
    }
}

4.2 語音控制集成

語音交互讓工程師在雙手繁忙時仍能控制應用：

class VoiceInteractionManager(private val context: Context) {
    private lateinit var speechRecognizer: SpeechRecognizer
    
    fun initializeVoiceRecognition() {
        if (!SpeechRecognizer.isRecognitionAvailable(context)) {
            Log.w("RepairAssistant", "語音識別不可用")
            return
        }
        
        speechRecognizer = SpeechRecognizer.createSpeechRecognizer(context)
        speechRecognizer.setRecognitionListener(object : RecognitionListener {
            override fun onReadyForSpeech(params: Bundle?) {
                Log.d("RepairAssistant", "準備接收語音指令")
            }
            
            override fun onResults(results: Bundle?) {
                val matches = results?.getStringArrayList(SpeechRecognizer.RESULTS_RECOGNITION)
                if (!matches.isNullOrEmpty()) {
                    val command = matches[0]
                    handleVoiceCommand(command)
                }
            }
            
            override fun onError(error: Int) {
                Log.e("RepairAssistant", "語音識別錯誤: $error")
            }
            
            // 其他必要的方法實現...
            override fun onBeginningOfSpeech() {}
            override fun onRmsChanged(rmsdB: Float) {}
            override fun onBufferReceived(buffer: ByteArray?) {}
            override fun onEndOfSpeech() {}
            override fun onPartialResults(partialResults: Bundle?) {}
            override fun onEvent(eventType: Int, params: Bundle?) {}
        })
    }
    
    private fun handleVoiceCommand(command: String) {
        Log.d("RepairAssistant", "處理語音指令: $command")
        
        when {
            command.contains("下一步") -> ARGuidanceManager().moveToNextStep()
            command.contains("上一步") -> ARGuidanceManager().moveToPreviousStep()
            command.contains("重複") -> ARGuidanceManager().showCurrentStep()
            command.contains("拍照") -> takePictureForDocumentation()
            else -> Log.w("RepairAssistant", "未識別的指令: $command")
        }
    }
    
    fun startListening() {
        val intent = Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH).apply {
            putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE_MODEL, RecognizerIntent.LANGUAGE_MODEL_FREE_FORM)
            putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_MAX_RESULTS, 1)
        }
        speechRecognizer.startListening(intent)
    }
    
    private fun takePictureForDocumentation() {
        // 調用眼鏡攝像頭拍照，用於維修記錄
        Log.d("RepairAssistant", "執行拍照操作")
    }
}

4.3 設備識別與AI工作流

通過手機攝像頭和AI模型識別設備，並觸發相應維修流程：

class EquipmentRecognitionManager {
    private val deviceDetector = EquipmentDetector() // 假設的設備識別類
    
    fun startEquipmentMonitoring() {
        // 初始化攝像頭
        val cameraManager = context.getSystemService(Context.CAMERA_SERVICE) as CameraManager
        val cameraId = cameraManager.cameraIdList[0]
        
        cameraManager.openCamera(cameraId, object : CameraDevice.StateCallback() {
            override fun onOpened(camera: CameraDevice) {
                Log.d("RepairAssistant", "攝像頭已開啓")
                startPreview(camera)
            }
            
            override fun onDisconnected(camera: CameraDevice) {
                camera.close()
            }
            
            override fun onError(camera: CameraDevice, error: Int) {
                Log.e("RepairAssistant", "攝像頭錯誤: $error")
                camera.close()
            }
        }, null)
    }
    
    private fun startPreview(camera: CameraDevice) {
        // 創建預覽會話，為每一幀設置識別回調
        val previewRequestBuilder = camera.createCaptureRequest(
            CameraDevice.TEMPLATE_PREVIEW
        )
        
        // 設置識別回調
        val imageReader = ImageReader.newInstance(1920, 1080, ImageFormat.YUV_420_888, 1)
        imageReader.setOnImageAvailableListener({ reader ->
            val image = reader.acquireLatestImage()
            if (image != null) {
                processImageForRecognition(image)
                image.close()
            }
        }, backgroundHandler)
        
        // 開始預覽
        camera.createCaptureSession(listOf(imageReader.surface), 
            object : CameraCaptureSession.StateCallback() {
                override fun onConfigured(session: CameraCaptureSession) {
                    session.setRepeatingRequest(previewRequestBuilder.build(), 
                        null, backgroundHandler)
                }
                
                override fun onConfigureFailed(session: CameraCaptureSession) {
                    Log.e("RepairAssistant", "攝像頭會話配置失敗")
                }
            }, null)
    }
    
    private fun processImageForRecognition(image: Image) {
        // 使用設備識別模型處理圖像
        val recognitionResult = deviceDetector.recognizeEquipment(image)
        
        if (recognitionResult.confidence > 0.8) {
            Log.d("RepairAssistant", "識別到設備: ${recognitionResult.equipmentType}")
            loadRepairProcedure(recognitionResult.equipmentType)
        }
    }
    
    private fun loadRepairProcedure(equipmentType: String) {
        // 根據設備類型加載對應的維修流程
        Log.d("RepairAssistant", "加載設備: $equipmentType 的維修流程")
    }
}

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五、AI工作流設計與優化思路

5.1 智能維修決策流程

一個完整的維修AI工作流包含以下環節：

設備識別 → 故障診斷 → 方案生成 → AR指導 → 結果記錄
    ↓          ↓          ↓         ↓         ↓
計算機視覺  知識圖譜檢索  大語言模型  增強現實   數據持久化
  +傳感器分析  +歷史案例    +專家經驗  +語音交互  +經驗積累

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5.2 終端側AI與雲端的協同

根據高通的技術實踐，智能眼鏡AI應用可以採用混合計算架構：

終端側處理：設備識別、語音喚醒、簡單標註等實時性要求高的任務
雲端協同：複雜故障診斷、知識圖譜查詢、歷史案例匹配等計算密集型任務

這種架構既保證了核心功能的低延遲，又能夠處理複雜的AI推理。

5.3 基於RAG的維修知識增強

利用檢索增強生成（RAG）技術，可以為維修助手注入最新的專業知識：

class KnowledgeBaseManager {
    fun queryRepairKnowledge(equipmentType: String, symptoms: String): RepairProcedure {
        // 1. 從本地知識庫檢索相似案例
        val similarCases = localKnowledgeBase.querySimilarCases(equipmentType, symptoms)
        
        // 2. 如本地無結果，查詢雲端知識庫
        if (similarCases.isEmpty()) {
            return cloudKnowledgeService.queryRepairProcedure(equipmentType, symptoms)
        }
        
        // 3. 結合大語言模型生成定製化維修方案
        return llmService.generateRepairPlan(equipmentType, symptoms, similarCases)
    }
}

六、總結與展望

通過本文的實踐，我們成功構建了一個基於Rokid CXR-M SDK的智能維修助手原型。這個應用展示了AI眼鏡在工業領域的巨大潛力——不僅僅是顯示信息的工具，更是增強人類能力的智能夥伴。

未來拓展方向：

多模態交互融合：結合手勢識別、眼動追蹤，創造更自然的交互方式
知識系統進化：通過持續學習，讓維修助手越來越"經驗豐富"
協作網絡構建：連接多個眼鏡設備，實現團隊協同維修
預測性維護：基於歷史數據預測設備故障，變被動維修為主動維護

Rokid CXR SDK降低了AR應用開發的門檻，讓開發者能夠專注於解決行業實際問題。隨着技術的不斷成熟，AI眼鏡必將在工業、醫療、教育等領域發揮更大價值，真正實現"科技賦能一線"的願景。

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