最近在整理可穿戴 AI 应用的开源项目时，发现了一个颇有意思的方向——基于智能眼镜的多模态 AI 助手。

相比通用的 AI 应用，这类项目的核心价值在于充分利用硬件能力（摄像头、麦克风、传感器），通过本地化的中文适配，提供更贴近日常使用场景的功能。

今天要介绍的 TurboMeta RayBan AI 就是这样一个项目，它展示了智能眼镜在信息快速获取、健康管理等场景中的实用价值。

项目概览

项目名称：TurboMeta RayBan AI
开源地址：GitHub - turbometa-rayban-ai
技术栈核心：阿里云通义千问多模态大模型 + 快捷指令框架
支持平台：iOS（iPhone 15 Pro 系列优先）/ Android

这是一款为中文用户专门优化的智能眼镜 AI 助手，通过集成多模态大模型，将语音识别、图像识别、实时对话等能力整合到眼镜硬件的快捷操作流中。

相比国外类似项目（如 ChatGPT for Glasses），该项目的主要差异在于完整的中文语境优化和本地化场景设计。

核心功能详解

1. Quick Vision（快速识图）

功能定位：无需解锁手机的快速物体识别

• 交互方式：支持 Siri 语音唤醒 / iPhone 15 Pro 操作按钮触发
• 工作流程：自动拍照 → AI 识别 → TTS 语音播报结果
• 适用场景：快速查询商品信息、识别植物/动物、标牌识别等

优势：零解锁操作成本，适合驾驶、运动等手机无法立即取出的场景

2. Live AI（实时多模态对话）

功能定位：通过眼镜作为输入设备的实时 AI 对话

• 输入模式：视觉（摄像头） + 音频（麦克风）
• 响应特性：低延迟、口语化中文表达
• 适用场景：现场问题咨询、实时翻译、工作协助

技术要点：依赖于通义千问的多模态理解能力，可同时处理图像内容与语音指令

3. LeanEat（智能营养分析）

功能定位：食物识别与个性化健康评估

• 输出数据：热量、蛋白质、脂肪、碳水化合物等营养成分
• 评分体系：0-100 分健康指数
• 个性化建议：基于用户历史数据的营养建议
• 适用场景：日常饮食管理、健身营养追踪

4. 直播推流功能

功能定位：一键启动多平台直播

• 支持平台：抖音、快手、小红书等主流短视频平台
• 设计特点：UI 极简，减少直播发起的操作步骤
• 适用场景：户外内容创作、实时事件直播

技术实现要点

模型层：集成阿里云通义千问多模态大模型，具备图文理解、中文自然语言处理能力

硬件适配：针对 iPhone 15 Pro 的操作按钮优化，通过系统快捷指令框架实现快速触发

中文本地化：中英文双语界面 + TTS 中文语音播报 + 口语化对话逻辑

跨平台支持：iOS 主力开发，Android 版本支持中（可能存在功能差异）

安装与部署考量

前置要求：

• 硬件：iPhone 15 Pro / Pro Max（操作按钮支持）或 iOS 17+ 的其他机型（通过 Siri 触发）
• 账号：阿里云账户 + 通义千问 API 密钥
• 网络：稳定网络环境（涉及实时 API 调用）

部署路径：通常通过快捷指令 App 导入预配置的工作流，无需复杂编译过程

配置要点：API 密钥配置、语言偏好设置、直播平台授权绑定

应用场景评估

相似项目参考

在评估这个项目时，可参考几个相关的开源方向：

• ChatGPT for Glasses（国外项目）：类似功能但英文优先，依赖 OpenAI API
• LocalAI + 离线识图方案：追求隐私保护但功能受限的替代方案
• Ollama + 本地模型：可用于自建离线模型推理，但在端设备上性能压力较大

相比之下，该项目通过云端模型 + 本地快捷指令的混合方案，平衡了功能完整性与部署便利性。

个人观察总结

从产品经理的角度看，这个项目的价值并不在于技术的前沿性，而在于问题空间的清晰定位。它聚焦于"中文用户在日常场景中快速获取信息和健康管理"这两个具体需求，通过已有的云端模型能力和硬件快捷操作，用相对低成本的方案解决了真实的使用痛点。

特别值得注意的是，这类项目反映了一个趋势：AI 应用正在从"集中式工具"向"分布式助手"演进。智能眼镜、手表等可穿戴设备不再只是"屏幕"，而逐步成为 AI 能力的自然交互入口。

如果你正在探索可穿戴 AI 的实际应用，或者对中文本地化的 AI 项目感兴趣，这个开源项目值得深入了解。同时，它的架构思路（快捷指令 + 云端 API 的组合）也为其他平台（如 Android Wear、Vision Pro）的类似功能开发提供了参考。

GitHub 项目地址：turbometa-rayban-ai | 演示视频：B 站演示