想要做好一款AI眼镜其实是非常难的，软件+硬件+AI的结合，每个环节都非常关键。如何采集图像？图像如何传输？AI在这个链路中如何更好的处理图像，并智能化执行用户意图？

针对这些问题，我们通过集成Qwen2-VL、Qwen2.5、Gummy、CosyVoice2.0等系列模型，实现了从图像采集到智能响应的全流程优化，确保为用户提供无缝且高效的智能体验。

为了确保低延时响应、多模态理解和复杂环境适应性，我们进行了多项技术创新。

基于雷鸟AI眼镜的硬件特点（如摄像头、麦克风等传感器），我们专门设计了一套多模态交互系统。这套系统可以同步处理不同来源的数据，并快速给出反馈。无论是语音对话、图像问答还是实时视频流的理解，都能轻松应对。

例如，如果你想要学习如何调制一杯鸡尾酒，只需告诉眼镜你的需求，它便会一步一步地引导你完成整个过程。从选择合适的酒品到混合比例，再到具体的搅拌步骤，眼镜都会详细指导。不仅如此，当你的操作出现偏差时，它还会及时提醒你进行修正。

在低延时处理上，为了确保用户的最佳体验，我们采用了先进的算法和硬件加速技术，确保从数据采集、处理到反馈整个过程尽可能高效。例如，在语音对话、图像问答或实时视频流的理解等应用场景中，这款眼镜能够迅速理解用户的需求，并即时提供相应的反馈。

雷鸟创新CTO张君杰表示：“我们的目标是打造快速、精准且高效的AI体验。随着时间的推移，AI功能将持续改进，逐渐融入用户的日常生活中，成为不可或缺的一部分。拍摄只是当前的一个常用功能，但未来的潜力肯定都在AI上面。”

AI大模型的快速发展重新定义了智能终端，雷鸟创新与通义大模型的深度合作孕育了智能眼镜领域的通义新物种。