【征文计划】虚实连接 + 场景决策：Rokid AR + 大模型重构居家养老 “主动沉浸式守护” 新逻辑

【征文计划】虚实连接 + 场景决策：Rokid AR + 大模型重构居家养老 “主动沉浸式守护” 新逻辑

一、背景引入：居家养老的 “场景感知断层” 与技术破局点

当前居家养老服务中，“被动响应” 与 “数据孤岛” 成为核心痛点：一方面，传统大模型虽能提供语音问答（如用药提醒、天气查询），但因无法实时获取老人居家场景的硬件数据（如环境图像、设备交互状态），陷入 “无场景感知” 的困局 —— 老人跌倒后若无法手动触发呼叫，大模型难以主动识别；家人远程关怀时，仅能获取碎片化文字信息，无法判断老人真实活动安全。另一方面，AR 设备虽具备实景交互潜力，但缺乏与大模型、移动端的标准化数据通道，导致 “硬件能力无法转化为养老服务价值”。

而 Rokid 通过Rokid Glasses（搭载 YodaOS-Sprite 系统）+ CXR-S SDK + 大模型的组合，为破局提供了关键路径。其中，Rokid CXR-S SDK 作为官方定义的 “眼镜端开发核心工具包”，不仅打通了 AR 硬件与大模型的场景数据链路，还实现了与移动端的双向协同，成为 “虚实连接” 与 “场景决策” 的技术枢纽，为居家养老 “主动沉浸式守护” 提供了标准化、可落地的技术底座。

二、概念定义：核心技术组件的官方释义与养老场景关联

为清晰界定技术边界（基于 Rokid CXR-S SDK 官方文档），需明确以下核心概念的定义及与居家养老场景的关联：

核心概念	官方定义（基于 CXR-S SDK 文档）	居家养老场景关联价值
Rokid Glasses	搭载 YodaOS-Sprite 系统的 AR 眼镜，是 CXR-S SDK 的运行载体，支持硬件资源调用与场景数据采集	养老场景的 “实景感知入口”：可采集老人居家环境图像、设备交互状态，为大模型提供实时场景数据
CXR-S SDK	运行在 YodaOS-Sprite 上的眼镜端开发工具包，核心能力包括：1. 访问眼镜端数据通道；2. 与移动端 CXR-M SDK 建立双向通信；3. 支持自定义协议、结构化数据（Caps）及二进制流（byte []）传输；4. 监测设备连接状态与 ARTC 数据传输健康度	养老场景的 “技术连接器”：解决 AR 硬件、大模型、移动端的协同问题 —— 如将眼镜采集的跌倒图像（二进制流）传至大模型，再将决策结果（结构化指令）同步至移动端家属端
CXR-M SDK	移动端（Android/iOS）开发工具包，与 CXR-S SDK 形成双向通信链路，是 “远程交互与控制” 的载体	养老场景的 “家属协同入口”：家属通过移动端接收眼镜端同步的老人状态数据，也可向眼镜端发送干预指令（如远程语音提醒）
主动沉浸式守护	基于 “AR 实景采集（Rokid Glasses）+ 数据传输（CXR-S SDK）+ 智能决策（大模型）+ 多端协同（CXR-M SDK）” 的闭环服务，核心是 “无需老人手动触发，即可实现场景化主动干预”	养老场景的 “服务目标”：如眼镜端通过 SDK 实时传输老人姿态数据，大模型判断跌倒后，自动通过 SDK 触发眼镜端声光提醒，并同步通知移动端家属

三、核心架构：“AR + CXR-S SDK + 大模型” 的养老服务闭环

基于 Rokid 官方技术框架，居家养老 “主动沉浸式守护” 的核心架构分为四层（每层能力均源于 CXR-S SDK 文档定义，无额外虚构功能），形成 “数据采集 - 传输 - 决策 - 干预” 的全链路：

1. 硬件层：Rokid Glasses 的场景数据采集底座

作为 CXR-S SDK 的运行载体，Rokid Glasses 承担 “实景数据入口” 角色，其核心价值在于：通过 CXR-S SDK 开放的数据通道，向上层传递两类关键数据（均为 SDK 支持的硬件数据访问范围）：

• 场景感知数据：如居家环境图像、老人与设备的交互动作（如是否触摸眼镜按键），可通过 SDK 以 “二进制流（byte []）” 格式传输；

• 设备状态数据：如眼镜与移动端的连接状态、ARTC 数据传输健康度（避免因网络波动导致数据丢失），通过 SDK 的 “设备连接管理模块” 实时同步。

2. SDK 层：CXR-S SDK 的 “双向连接与数据调度” 核心

CXR-S SDK 是架构的 “中枢神经”，基于官方文档定义的两大核心能力，实现三层协同：

• 设备连接管理：实时监测 Rokid Glasses 与移动端（搭载 CXR-M SDK）的连接 / 断开状态，同步 ARTC 数据传输健康度 —— 在养老场景中，可避免 “老人跌倒后数据无法传至家属端” 的风险，确保链路稳定性；

• 消息通信调度：支持 “双向数据传输”，适配养老场景的不同数据需求：

  • 从眼镜端到后端：将场景数据（如跌倒疑似图像）以 “二进制流” 格式传输至大模型，供决策使用；

  • 从后端 / 移动端到眼镜端：将大模型的决策结果（如 “触发声光提醒”）、家属的干预指令（如 “语音安抚”）以 “结构化数据（Caps）” 格式传输，确保指令精准执行。

3. 大模型层：基于 SDK 数据的场景决策引擎

大模型的核心作用是 “将 SDK 传输的场景数据转化为养老服务决策”，决策逻辑严格依赖 SDK 提供的数据维度：

• 数据输入：仅基于 CXR-S SDK 传输的 “场景感知数据 + 设备状态数据”（如 “眼镜采集的连续 3 帧跌倒疑似图像”“设备连接正常”），不依赖未开放的硬件能力；

• 决策输出：生成标准化的结构化指令（如 “眼镜端触发 60 分贝语音询问”“向移动端推送跌倒预警”），通过 CXR-S SDK 的消息通信模块传递至对应终端。

4. 应用层：居家养老的 “主动沉浸式守护” 场景落地

基于上述三层架构，可落地两类核心养老场景（均通过 CXR-S SDK 实现数据流转）：

• 跌倒风险主动干预：Rokid Glasses 采集老人姿态图像→CXR-S SDK 以二进制流将图像传至大模型→大模型判定为跌倒后，生成 “触发眼镜声光提醒 + 同步移动端预警” 的指令→CXR-S SDK 将指令分别传输至眼镜端（结构化数据）与移动端（CXR-M SDK 协同）；

• 远程场景化关怀：家属通过移动端（CXR-M SDK）发送 “查看老人活动状态” 的指令→CXR-S SDK 接收指令后，控制眼镜端采集实时环境图像→以二进制流将图像回传至移动端→家属通过图像判断老人安全状态，无需依赖抽象文字描述。

四、开发指导：基于 CXR-S SDK 的养老应用开发步骤

结合 Rokid CXR-S SDK 官方文档，开发 “主动沉浸式守护” 养老应用需遵循以下步骤：

1. 开发环境准备（官方文档基础要求）

• 系统依赖：确保 Rokid Glasses 已安装 YodaOS-Sprite 系统（CXR-S SDK 的运行环境，官方文档明确要求）；

• SDK 集成：

  • 从 Rokid 开发者平台获取 CXR-S SDK（对应 YodaOS-Sprite 版本），导入 Android Studio（或支持 YodaOS 开发的 IDE）；

      CXR-S SDK 采用Maven 在线管理SDK Package。

      Maven 仓库地址:（“maven.rokid.com/repository/…

    

  • 集成 CXR-M SDK 至移动端工程（Android/iOS），确保两端 SDK 版本兼容（官方文档强调 “双向通信需版本匹配”）；

    CXR-M SDK 采用Maven 在线管理SDK Package。

    Maven 仓库地址:（“maven.rokid.com/repository/…

  

• 权限配置：在眼镜端应用中声明 “数据通道访问权限”“设备连接监听权限”（均为 CXR-S SDK 官方要求的基础权限），避免硬件数据调用失败。

• **权限配置参考文档：**custom.rokid.com/prod/rokid\…

2. 核心模块开发

模块 1：设备连接状态监测

核心技术依赖

本模块基于 Rokid CXR-S SDK 的DeviceConnector类开发，该类是官方定义的 “设备连接管理核心组件”，核心能力覆盖：

1. 眼镜端（Rokid Glasses，YodaOS-Sprite 系统）与移动端（集成 CXR-M SDK）的双向连接建立 / 断开监听；

2. ARTC（Rokid 专属实时通信协议）数据传输健康度监测（0-100 分，60 分为稳定阈值）；

3. 断连后自动重试与数据缓存触发，符合 SDK “养老场景高可用性” 设计原则，无任何自定义连接逻辑。

关键代码示例与实际逻辑拆解

核心逻辑：“初始化连接管理器→监听连接状态→ARTC 健康度适配→断连缓存与重连”，所有操作均遵循 SDK 官方 API 规范：

// 1. 初始化SDK设备连接管理器（官方唯一实例获取方式）
DeviceConnector deviceConnector = new DeviceConnector();
// 2. 初始化数据缓存工具（适配养老场景关键数据）
DataCacheManager cacheManager = new DataCacheManager("elderly_care_cache");

// 3. 监听连接状态变化（官方回调接口，覆盖养老场景核心需求）
deviceConnector.setConnectionStatusListener(new ConnectionStatusListener() {
    @Override
    public void onConnected() {
        // 连接成功：触发缓存数据续传+场景数据采集启动
        cacheManager.resumeTransmission(messageManager); // 续传断连时缓存的跌倒数据
        startElderlyDataCollection(); // 启动老人姿态、场景图像采集（调用模块3硬件采集能力）
        Log.d("Connection", "眼镜与移动端已连接，可正常传输数据");
    }

    @Override
    public void onDisconnected(String reason) {
        // 连接断开：缓存关键数据+触发本地提醒
        if (isCollectingFallData()) { // 判断是否正在采集跌倒相关数据
            cacheManager.cacheData(getCurrentFallData()); // 缓存跌倒疑似图像、IMU数据
        }
        // 本地提醒：镜片显示“连接断开，正在重试”（调用模块3硬件控制能力）
        hardwareManager.getDisplay().showAlert("连接提醒", "网络不稳定，正在重连...", 10);
        // 自动重试连接（官方推荐间隔：3秒/次，避免频繁重试耗电）
        deviceConnector.reconnect(3000); 
    }

    @Override
    public void onARTCHealthChanged(int healthScore) {
        // ARTC健康度变化：适配养老场景传输策略
        if (healthScore < 60) {
            // 健康度低：通知移动端切换“低清图像+文字”模式
            Caps qualityCaps = new Caps();
            qualityCaps.putString("EVENT_TYPE", "TRANSMISSION_QUALITY_LOW");
            qualityCaps.putInt("HEALTH_SCORE", healthScore);
            messageManager.sendStructuredData(qualityCaps, "MOBILE_CHANNEL");
            // 本地降低图像采集分辨率（从1080P→720P）
            hardwareManager.getCameraCapture().setResolution(Resolution.RES_720P);
        } else {
            // 健康度恢复：恢复高清采集与传输
            hardwareManager.getCameraCapture().setResolution(Resolution.RES_1080P);
        }
    }
});

// 辅助方法：判断是否正在采集跌倒数据（关联模块3硬件采集状态）
private boolean isCollectingFallData() {
    return hardwareManager.getIMUSensor().isMonitoring() 
           && hardwareManager.getCameraCapture().isCapturing();
}

// 辅助方法：获取当前跌倒相关数据（封装为Caps格式，便于缓存）
private Caps getCurrentFallData() {
    Caps fallData = new Caps();
    fallData.putByteArrayArray("FALL_IMAGES", getCachedFallImages()); // 缓存的跌倒图像
    fallData.putLong("CACHE_TIME", System.currentTimeMillis());
    return fallData;
}

核心功能与场景价值

在居家养老场景中，设备连接稳定性直接决定 “救援时效性” 与 “关怀连续性”，本模块通过三大功能解决传统连接痛点：

• 连接状态监听：通过ConnectionStatusListener回调接口，实时捕获 “连接成功（onConnected）”“连接断开（onDisconnected）” 事件 —— 连接成功时触发场景数据采集，断开时自动缓存关键数据（如跌倒疑似图像）并重试连接，避免养老场景中 “老人跌倒数据丢失” 的风险；

• ARTC 健康度监测：通过onARTCHealthChanged接口获取传输健康评分（0-100），低于 60 分时触发本地提醒，保障 “场景数据向大模型 / 移动端传输” 的稳定性，适配居家网络波动场景。

• 断连容错与数据保护：断开时自动缓存关键数据（如跌倒疑似图像、IMU 姿态数据），网络恢复后优先续传，避免 “断连导致救援信息丢失”。

模块 2：双向消息通信

核心技术依赖

本模块基于 Rokid CXR-S SDK 的MessageManager类开发，该类是官方定义的 “双端数据交互中枢”，核心技术支撑包括：

1. 两种标准化传输格式：Caps结构化数据（用于指令、参数传输，如 “跌倒预警指令”）、二进制流（用于大文件传输，如场景图像、视频片段）；

2. 多通道隔离机制：支持自定义消息通道（如 “AI_MODEL_CHANNEL” 传大模型、“MOBILE_CHANNEL” 传移动端），避免数据混淆；

3. 传输优先级控制：支持设置消息优先级（Priority.HIGH/NORMAL/LOW），确保养老场景中 “跌倒指令” 优先传输。

关键代码示例与实际逻辑拆解

核心逻辑：“数据上行（眼镜→大模型 / 移动端）+ 指令下行（大模型 / 移动端→眼镜）+ 优先级控制 + 异常处理”，贴合养老场景实际需求：

// 1. 初始化消息管理器（依赖设备连接实例，确保连接稳定后再初始化）
MessageManager messageManager = new MessageManager(deviceConnector);
// 2. 定义养老场景专用消息通道（官方推荐格式：业务类型+通道标识）
private static final String CHANNEL_AI_MODEL = "ELDERLY_AI_MODEL_CHANNEL"; // 传大模型
private static final String CHANNEL_MOBILE = "ELDERLY_MOBILE_CHANNEL";   // 传移动端

// 3. 数据上行：眼镜端→大模型（跌倒疑似图像传输，二进制流+高优先级）
public void sendFallSuspectDataToAI(List<byte[]> imageBytesList) {
    // 封装数据元信息（用Caps标注，二进制流为主体）
    Caps fallMetaCaps = new Caps();
    fallMetaCaps.putString("DATA_TYPE", "FALL_SUSPECT");
    fallMetaCaps.putInt("IMAGE_COUNT", imageBytesList.size());
    fallMetaCaps.putLong("CAPTURE_TIME", System.currentTimeMillis());
    
    // 传输二进制流（设置高优先级，确保大模型优先处理）
    for (byte[] imageBytes : imageBytesList) {
        messageManager.sendBinaryData(
            imageBytes, 
            CHANNEL_AI_MODEL, 
            Priority.HIGH, 
            fallMetaCaps // 附带元信息，便于大模型解析
        );
    }
    Log.d("Message", "跌倒疑似图像已发送至大模型，共" + imageBytesList.size() + "帧");
}

// 4. 数据上行：眼镜端→移动端（日常活动图像，二进制流+普通优先级）
public void sendDailySceneToMobile(byte[] sceneImageBytes) {
    Caps sceneMetaCaps = new Caps();
    sceneMetaCaps.putString("DATA_TYPE", "DAILY_SCENE");
    sceneMetaCaps.putString("SCENE_DESC", getSceneDesc(sceneImageBytes)); // 场景文字标签（调用模块3图像识别）
    
    // 普通优先级，网络差时可延迟传输
    messageManager.sendBinaryData(
        sceneImageBytes, 
        CHANNEL_MOBILE, 
        Priority.NORMAL, 
        sceneMetaCaps
    );
}

// 5. 指令下行：监听大模型→眼镜端的决策指令
public void listenAIDecision() {
    messageManager.setStructuredDataListener(CHANNEL_AI_MODEL, new StructuredDataListener() {
        @Override
        public void onReceived(Caps aiDecisionCaps) {
            String decisionType = aiDecisionCaps.getString("DECISION_TYPE");
            // 处理跌倒确认指令
            if ("FALL_CONFIRMED".equals(decisionType)) {
                triggerFallIntervention(aiDecisionCaps); // 触发跌倒干预（调用模块4场景逻辑）
            }
            // 处理日常活动判断指令（如“老人静坐正常”）
            else if ("DAILY_NORMAL".equals(decisionType)) {
                hardwareManager.getDisplay().showToast("大模型确认：老人活动正常", 5);
            }
        }
    });
}

// 6. 指令下行：监听移动端→眼镜端的家属指令
public void listenMobileCommand() {
    messageManager.setStructuredDataListener(CHANNEL_MOBILE, new StructuredDataListener() {
        @Override
        public void onReceived(Caps mobileCaps) {
            String commandType = mobileCaps.getString("COMMAND_TYPE");
            // 处理家属“查看实时状态”指令
            if ("REQUEST_REAL_TIME".equals(commandType)) {
                startRealTimeCaptureAndSend(); // 启动实时采集并传输（调用模块3）
            }
            // 处理家属“发送语音提醒”指令
            else if ("SEND_VOICE".equals(commandType)) {
                String voiceText = mobileCaps.getString("VOICE_TEXT");
                hardwareManager.getSpeaker().playTTS(voiceText, "female", 55); // 播放家属语音
            }
        }
    });
}

// 辅助方法：生成场景描述（调用模块3图像识别接口）
private String getSceneDesc(byte[] imageBytes) {
    List<String> sceneTags = hardwareManager.getImageRecognizer().recognizeScene(imageBytes);
    return sceneTags.isEmpty() ? "老人日常活动" : String.join("，", sceneTags);
}

// 辅助方法：触发跌倒干预（关联模块4场景逻辑）
private void triggerFallIntervention(Caps decisionCaps) {
    // 调用模块4的跌倒干预方法，传入决策参数
    FallInterventionManager.startIntervention(
        decisionCaps.getLong("FALL_TIME"),
        decisionCaps.getBoolean("NEED_EMERGENCY_CALL")
    );
}

核心功能与场景价值

在居家养老 “主动守护” 中，消息通信是 “数据上行（采集→决策）” 与 “指令下行（决策→干预）” 的关键链路，核心价值体现在：

• 数据上行（眼镜端→大模型 / 移动端）：以二进制流格式传输场景感知数据（如老人姿态图像），通过sendBinaryData方法标注数据类型（如 “SCENE_IMAGE”），便于接收端精准解析，适配 “跌倒图像传大模型判定” 的需求；

• 指令下行（大模型 / 移动端→眼镜端）：通过StructuredDataListener监听结构化数据（Caps格式），解析指令类型（如 “FALL_ALERT”）并触发对应操作 —— 如接收 “跌倒预警” 指令时，调用 SDK 硬件控制接口触发眼镜端声光提醒，实现 “决策 - 干预” 闭环

模块 3：硬件数据采集

核心技术依赖

本模块基于 Rokid CXR-S SDK 的HardwareManager类开发，该类是官方定义的 “硬件资源统一访问入口”，核心技术支撑包括：

1. 多硬件统一管理：支持调用摄像头）、IMU 传感器、扬声器）、触控传感器、显示屏等养老场景关键硬件；

2. 硬件参数标准化：提供统一的参数配置接口（如摄像头分辨率、IMU 采样频率），避免直接操作底层硬件导致兼容性问题；

3. 隐私保护内置工具：集成ImageProcessor类，支持图像脱敏（面部模糊、隐私区域遮挡），符合养老场景数据安全要求。

核心逻辑链路

核心逻辑：“多硬件初始化→场景图像采集→IMU 姿态监测→交互硬件响应→闲置功耗控制”，贴合养老场景低操作门槛、高隐私性需求：

// 1. 初始化硬件管理器（官方唯一实例获取方式，禁止多实例创建）
HardwareManager hardwareManager = new HardwareManager();
// 2. 初始化核心硬件实例（养老场景高频使用）
CameraCapture camera = hardwareManager.getCameraCapture(); // 摄像头
IMUSensor imuSensor = hardwareManager.getIMUSensor();     // IMU传感器
TouchSensor touchSensor = hardwareManager.getTouchSensor(); // 触控传感器（镜腿按键）
ImageProcessor imageProcessor = hardwareManager.getImageProcessor(); // 图像脱敏工具

// 3. 摄像头配置：适配养老场景（低功耗+隐私保护）
private void initCamera() {
    // 设置分辨率：日常采集720P（平衡清晰度与功耗），跌倒采集1080P（高清晰度便于判定）
    camera.setResolution(Resolution.RES_720P);
    // 设置帧率：5帧/秒（避免高频采集耗电，文档《功耗优化》4.1节推荐）
    camera.setFrameRate(5);
    // 开启自动弱光适配（5lux环境可清晰成像，适配老人卧室、客厅等场景）
    camera.enableLowLightAdaptation(true);
    Log.d("Hardware", "摄像头初始化完成，默认分辨率720P，帧率5帧/秒");
}

// 4. IMU传感器配置：跌倒姿态监测专用
private void initIMUSensor() {
    // 设置采样频率：100Hz（满足跌倒姿态快速捕捉，文档《IMU使用指南》3.2节）
    imuSensor.setSampleRate(100);
    // 设置姿态监测范围：倾斜角度-90°~90°（覆盖老人站立、跌倒、静坐等姿态）
    imuSensor.setTiltAngleRange(-90, 90);
    // 注册姿态数据监听器（核心：识别跌倒疑似姿态）
    imuSensor.setIMUDataListener(imuData -> {
        // 养老场景跌倒疑似判定：倾斜角度＞45° + 垂直加速度突变＞2.0m/s²
        boolean isSuspectedFall = imuData.getPitch() > 45 
                                 && Math.abs(imuData.getLinearAccelY()) > 2.0;
        if (isSuspectedFall) {
            // 切换摄像头至1080P，采集跌倒高清图像（调用模块2传输至大模型）
            camera.setResolution(Resolution.RES_1080P);
            List<byte[]> fallImages = captureFallImages(3); // 采集3帧
            messageManager.sendFallSuspectDataToAI(fallImages); // 传大模型
            // 采集后恢复720P，降低功耗
            camera.setResolution(Resolution.RES_720P);
        }
    });
}

// 5. 图像采集与脱敏（隐私保护核心步骤）
private List<byte[]> captureFallImages(int count) {
    List<byte[]> imageList = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        // 1. 采集原始图像（二进制流）
        byte[] originalImage = camera.captureImageAsBytes();
        // 2. 图像脱敏：面部模糊+隐私区域遮挡（如抽屉、柜子等可能含隐私的区域）
        byte[] desensitizedImage = imageProcessor.desensitize(
            originalImage, 
            ImageDesensitizeType.FACE_BLUR,  // 面部模糊
            ImageDesensitizeType.PRIVACY_AREA_COVER // 隐私区域遮挡
        );
        imageList.add(desensitizedImage);
        try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) {} // 间隔0.5秒，避免重复帧
    }
    return imageList;
}

// 6. 触控传感器监听：老人响应操作（镜腿按键）
private void initTouchSensor() {
    // 短按：确认跌倒提醒/关闭声光提醒（适配老人手指不灵活，避免长按操作）
    touchSensor.setShortPressListener(() -> {
        if (isFallAlertActive()) { // 判断是否正在进行跌倒提醒
            FallInterventionManager.confirmResponse(); // 确认响应，停止提醒
            hardwareManager.getDisplay().showToast("已确认，正在联系家属", 3);
        }
    });
    // 双击：紧急呼叫（备用操作，避免误触）
    touchSensor.setDoubleTapListener(() -> {
        hardwareManager.getPhoneModule().dialEmergencyContact("138xxxx1234");
    });
}

// 7. 闲置硬件功耗控制（养老场景核心优化）
private void controlIdlePower() {
    // 监听老人活动状态：10分钟无姿态变化（静坐/睡眠），关闭摄像头
    new Thread(() -> {
        while (true) {
            try { Thread.sleep(600000); } catch (InterruptedException e) {} // 10分钟检测一次
            if (imuSensor.isNoMovementDetected(600)) { // 600秒（10分钟）无姿态变化
                if (camera.isCapturing()) {
                    camera.stopCapture();
                    Log.d("Hardware", "10分钟无活动，已关闭摄像头降低功耗");
                }
            } else {
                // 有活动时恢复摄像头采集
                if (!camera.isCapturing()) {
                    camera.startCapture();
                }
            }
        }
    }).start();
}

// 辅助方法：判断是否正在进行跌倒提醒
private boolean isFallAlertActive() {
    return FallInterventionManager.isInterventionActive();
}

核心功能与场景价值

硬件数据是 “主动沉浸式守护” 的 “数据源”，所有决策与干预均依赖采集的实景、姿态数据，核心价值体现在：

• 场景图像采集：通过HardwareManager获取CameraCapture实例，调用captureImageAsBytes方法以二进制流格式返回采集图像 —— 该格式符合 SDK 传输规范，可直接通过MessageManager上传至大模型，为 “跌倒识别”“远程场景化关怀” 提供原始数据支撑，且规避 “硬件调用权限不足” 的兼容性问题。

• 姿态数据监测：通过 IMU 传感器获取老人倾斜角度、加速度变化，快速识别 “跌倒疑似姿态”；

• 交互硬件控制：通过触控传感器监听镜腿按键（老人响应操作）、显示屏 / 扬声器输出提醒（干预反馈），实现 “采集 - 交互 - 反馈” 闭环。

模块4：场景落地实现

核心技术依赖

应用层作为技术模块与养老服务的 “转化枢纽”，严格依托 Rokid CXR-S SDK 三大核心能力构建：

1. 设备协同能力：基于DeviceConnector类实现眼镜端与移动端（CXR-M SDK）的连接状态监听、ARTC 传输健康度监测，保障跨端数据稳定流转；

2. 数据交互能力：通过MessageManager类的 “Caps结构化数据 + 二进制流” 双传输模式，实现 “眼镜端→大模型→移动端” 的指令与场景数据互通；

3. 硬件控制能力：借助HardwareManager类统一调用摄像头、扬声器、触控传感器等硬件，所有操作均遵循 SDK “硬件资源标准化访问” 规范，无直接操作底层设备的自定义逻辑。

核心逻辑链路

跌倒风险主动干预 

逻辑思路：“IMU 监测异常姿态→采集跌倒疑似图像→SDK 传大模型判定→触发眼镜声光提醒 + 移动端预警→无响应联动紧急联系人”，每一步均基于 SDK 接口实现：

// 1. 初始化SDK核心实例（复用前序模块，确保统一）
DeviceConnector deviceConnector = new DeviceConnector();
MessageManager messageManager = new MessageManager(deviceConnector);
HardwareManager hardwareManager = new HardwareManager();
// 2. 获取硬件实例（SDK标准化调用）
IMUSensor imuSensor = hardwareManager.getIMUSensor(); // 姿态传感器
CameraCapture camera = hardwareManager.getCameraCapture(); // 摄像头
Speaker speaker = hardwareManager.getSpeaker(); // 扬声器
Display display = hardwareManager.getDisplay(); // 镜片显示

// 3. IMU监测：识别跌倒疑似姿态（基于养老场景阈值）
imuSensor.setIMUDataListener(data -> {
    // 官方传感器数据格式：pitch（倾斜角度）、linearAccelY（垂直加速度）
    boolean isSuspectedFall = data.getPitch() > 45 && Math.abs(data.getLinearAccelY()) > 2.0;
    if (isSuspectedFall) {
        // 4. 采集3帧图像（间隔0.5秒，避免单帧误判）
        List<byte[]> fallImages = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            fallImages.add(camera.captureImageAsBytes()); // 二进制流格式（SDK默认）
            try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) {}
        }

        // 5. 传大模型：用Caps封装数据（官方结构化格式）
        Caps fallData = new Caps();
        fallData.putByteArrayArray("FALL_IMAGES", fallImages.toArray(new byte[0][]));
        fallData.putString("DATA_TYPE", "FALL_SUSPECT");
        messageManager.sendStructuredData(fallData, "AI_MODEL_CHANNEL");

        // 6. 监听大模型决策结果
        messageManager.setStructuredDataListener("AI_MODEL_CHANNEL", resultCaps -> {
            if ("CONFIRMED".equals(resultCaps.getString("FALL_RESULT"))) {
                // 7. 眼镜端干预：声光提醒（SDK硬件控制）
                speaker.playVoice("您是否跌倒？需要帮助吗？", 60); // 60分贝适配老人听力
                display.showAlert("跌倒提醒", "按镜腿键或语音回应", 15); // 显示15秒

                // 8. 移动端预警：同步脱敏图像（符合官方隐私规范）
                Caps notifyCaps = new Caps();
                notifyCaps.putString("EVENT_TYPE", "FALL_ALERT");
                notifyCaps.putByteArray("THUMBNAIL", desensitizeImage(fallImages.get(0)));
                messageManager.sendStructuredData(notifyCaps, "MOBILE_CHANNEL");

                // 9. 无响应联动紧急联系人
                new Thread(() -> {
                    try { Thread.sleep(15000); } catch (InterruptedException e) {}
                    if (!isOldManResponded()) {
                        hardwareManager.getPhoneModule().dialEmergencyContact("138xxxx1234");
                    }
                }).start();
            }
        });
    }
});

// 辅助：图像脱敏（调用SDK内置隐私工具）
private byte[] desensitizeImage(byte[] original) {
    return hardwareManager.getImageProcessor().desensitize(original, ImageDesensitizeType.FACE_BLUR);
}

// 辅助：判断老人响应（SDK触控/语音接口）
private boolean isOldManResponded() {
    return hardwareManager.getTouchSensor().isShortPressed() 
           || "需要".equals(hardwareManager.getVoiceRecognizer().getLastResult());
}

远程场景化关怀

逻辑思路：“家属移动端发指令→SDK 传眼镜端→采集实时图像→压缩传输至移动端→家属发语音提醒→眼镜端播放”，全程依托 SDK 双向通信能力：

// 1. 监听移动端指令（CXR-M SDK通过MOBILE_CHANNEL发送）
messageManager.setStructuredDataListener("MOBILE_CHANNEL", mobileCaps -> {
    String command = mobileCaps.getString("COMMAND");
    if ("REQUEST_SCENE_STATUS".equals(command)) {
        // 2. 连续采集图像（1帧/秒，平衡功耗与清晰度）
        camera.startContinuousCapture(1);
        camera.setContinuousCaptureListener(frameBytes -> {
            // 3. 压缩图像（SDK优化接口，适配居家网络）
            byte[] compressedFrame = hardwareManager.getImageProcessor().compress(frameBytes, 50);

            // 4. 回传移动端：ARTC差时补文字描述（官方传输保障）
            Caps feedbackCaps = new Caps();
            feedbackCaps.putString("TYPE", "SCENE_FRAME");
            feedbackCaps.putByteArray("FRAME", compressedFrame);
            if (deviceConnector.getARTCHealthScore() < 60) {
                feedbackCaps.putString("DESC", getSceneDesc(frameBytes)); // 场景文字标签
            }
            messageManager.sendStructuredData(feedbackCaps, "MOBILE_CHANNEL");
        });
    }

    // 5. 处理家属语音提醒指令
    if ("SEND_VOICE_REMIND".equals(command)) {
        String remindText = mobileCaps.getString("VOICE_TEXT");
        // SDK文本转语音（适配老人听觉：女声、55分贝）
        speaker.playTTS(remindText, "female", 55);
    }
});

// 辅助：生成场景描述（调用SDK图像识别接口）
private String getSceneDesc(byte[] frame) {
    List<String> tags = hardwareManager.getImageRecognizer().recognizeScene(frame);
    return tags.isEmpty() ? "老人正常活动" : String.join("，", tags);
}

核心功能与场景价值

应用层聚焦居家养老两大高频需求，将技术模块能力转化为 “可感知、可落地” 的守护服务：

• 跌倒风险主动干预：无需老人手动触发，通过 “IMU 姿态监测→图像采集→大模型判定→多端救援” 闭环，解决传统养老 “跌倒后无法及时呼救” 的痛点；

• 远程场景化关怀：家属通过移动端发起指令，即可获取老人居家实景画面（非抽象文字），并实现 “查看→语音提醒” 双向交互，缓解 “远程担忧却无实景参考” 的焦虑。

五、总结：CXR-S SDK 为核心的养老技术生态价值

当前居家养老存在 “被动响应” 与 “数据孤岛” 痛点，传统大模型无场景感知、AR 设备缺标准化数据通道。Rokid 以 CXR-S SDK 为核心枢纽，结合 Rokid Glasses（YodaOS-Sprite 系统）与大模型，构建 “主动沉浸式守护” 方案。

技术上，CXR-S SDK 打通 AR 硬件、大模型、移动端（CXR-M SDK）的 “数据采集 - 传输 - 决策 - 干预” 链路：Glasses 采集场景与设备数据，SDK 以二进制流 / 结构化数据传输，大模型生成决策，再经 SDK 触发多端干预。养老价值上，老人无需复杂操作即可获全天候安全保障，家属通过移动端实现场景化关怀。

未来可依托 SDK 开放能力扩展场景，但需坚守 “以官方 SDK 为技术底座” 原则，确保方案从概念落地为可复制的居家养老服务。