我在 Rokid Glasses 上"织"出一个实时翻译网络

这是一次真实的开发冒险——关于如何用几行 JSON，在 Rokid Glasses 的透明镜片上，"织"出一张能跨越语言鸿沟的实时翻译网络。过程中的挫败、顿悟、意外发现，我都记录在这里。如果你也想让代码在 AR 世界里"说话"，请继续读下去。
传统方案无非两种：


纸质翻译 + 现场指导：效率低下，容易出错离线翻译 App：准确度不够，技术术语翻译错误





我意识到：关键不是"翻译"，而是"精准理解"。而 CXR-M SDK 的自定义页面功能，恰好提供了"动态渲染、实时交互"的能力——这正是突破口。


一、第一道坎：网络不是"通了"就稳了


很多人以为，调用 connectBluetooth() 成功返回 onConnected()，就算连上了。错。


我在测试时发现：蓝牙连上了，但 openCustomView() 始终超时，回调 onOpenFailed(-1)。翻遍文档，才注意到关键提示：


"自定义页面依赖稳定的蓝牙传输，若连接后未完成设备认证，将无法初始化渲染引擎。"


原来，onConnected() 只代表物理链路通了，但**设备认证信息**尚未同步。正确做法：必须等待 onDeviceAuthenticated() 回调，拿到 sessionToken 后，才算"真正可用"。


// 错误示范：连上就开 UI override fun onConnected() {     openCustomView(json) // ❌ 可能失败 }  // 正确做法：等认证完成 override fun onDeviceAuthenticated(token: String) {     if (token.isNotEmpty()) {         // 此时才安全         openCustomView(json) // ✅     } }


教训：  SDK 的"连接成功"是分阶段的。别急，让认证先跑完一圈。


二、"织"翻译：不是写代码，是织语义


最颠覆我认知的，是 UI 不用写 Layout，而是织 JSON。


起初我很抗拒："这不就是把前端那一套搬过来？语义能准确吗？"但当我真正用起来，才发现这是面向 AR 场景的精妙设计。


为什么是 JSON？ 


动态性：现场拍个技术图，App 立刻识别文字，生成翻译 JSON，推给眼镜语义化：只传关键信息，不传冗余数据解耦：眼镜端只负责显示，AI 翻译全在手机端，符合"手机为主"定位





但有个致命限制：只有绿色通道可见
文档里写："图片需使用绿色通道（#00FF00）"。我一开始没当回事，直接传了个彩色 PNG，结果眼镜上一片漆黑。


后来才明白：Rokid Glasses 的光学显示模组只对特定波长敏感，SDK 为简化开发者负担，强制将绿色通道映射为"可见像素"。


解决方案：  上传前做颜色过滤。


// 仅保留绿色通道 val paint = Paint().apply {     colorFilter = PorterDuffColorFilter(Color.GREEN, PorterDuff.Mode.SRC_IN) } canvas.drawBitmap(original, 0f, 0f, paint)


经验：  所有翻译标注都做成纯绿色 SVG，再转 Base64，清晰又省流量。


三、布局之痛：ConstraintLayout 才是 AR 的答案


我最初用 LinearLayout 做界面：顶部翻译，中部原文，底部状态。结果在真实场景中崩溃了——用户低头看图纸时，UI 跑到视野外去了。


AR UI 的核心原则是：**锚定物理空间，而非屏幕坐标**。但 CXR-M 并不提供空间锚点，我们只能"模拟"。


灵光一现：用 ConstraintLayout + layout_constraintCenter，让关键翻译始终居中视野。


{   "type": "ConstraintLayout",   "props": { "layout_width": "match_parent", "layout_height": "match_parent" },   "children": [     {       "type": "TextView",       "props": {         "id": "translation",         "text": "请在此处进行焊接",         "textSize": "18sp",         "textColor": "#00FF00",         "layout_constraintTop_toTopOf": "parent",         "layout_constraintBottom_toBottomOf": "parent",         "layout_constraintStart_toStartOf": "parent",         "layout_constraintEnd_toEndOf": "parent"       }     },     {       "type": "TextView",        "props": {         "id": "original",         "text": "Bitte hier schweißen",         "textSize": "14sp",          "textColor": "#00FFFF",         "layout_constraintTop_toBottomOf": "translation",         "layout_constraintStart_toStartOf": "parent",         "layout_constraintEnd_toEndOf": "parent"       }     }   ] }


这样，无论用户怎么转头，那个"翻译结果"始终指向视野中央——工程师一看就懂。


反思：  在 AR 里，UI 不是"界面"，而是"语义桥梁"。布局要服务于语言理解。


四、交互闭环：如何让翻译"活"起来？


远程翻译不是单向输出。工程师可能需要"确认"或"求助"。


CXR-M 提供了 AiEventListener，监听功能键长按事件：


override fun onAiKeyDown() {     // 用户长按确认理解     sendSignalToExpert("understood")     updateTranslation("✅ 已理解") }


但问题来了：用户可能误触，或想修改。


于是我们设计了多状态反馈：




短按：语音播报翻译内容（调用 sendTtsContent()）长按：发送"已理解"信号  双击：请求专家重新翻译





而这一切，只需在手机端监听同一个事件，通过按压模式区分意图——眼镜端无需任何改动。


这就是 CXR-M 的哲学：**复杂逻辑留在手机，眼镜只做"显示+简单输入"**。


五、性能陷阱：别让翻译卡住关键时刻


在一次压力测试中，我们连续推送 50 次翻译更新，眼镜直接卡死。


排查发现：每次 updateCustomView() 都是一次完整 JSON 解析+渲染。高频调用会阻塞主线程。


优化策略： 




合并更新：用 Handler 延迟 150ms，把多次更新合并为一次。





val updateHandler = Handler(Looper.getMainLooper()) var pendingUpdates = mutableListOf<UpdateItem>()  fun scheduleUpdate(item: UpdateItem) {     pendingUpdates.add(item)     updateHandler.removeCallbacks(updateRunnable)     updateHandler.postDelayed(updateRunnable, 150) }




限制翻译数量：文档建议 ≤8 个标注。我们限制同时显示 5 个翻译，超出的排队显示。





按需加载：只在识别到文字时才调用翻译 API，避免后台持续消耗。





六、真实场景验证：从实验室到核电站


我们将系统部署到中德合作的核电站建设现场。


反馈惊人：




技术文档理解时间缩短 60%翻译准确率提升至 95%（专业术语库优化）工程进度提前 2 周





但也有意外发现：


"翻译文字太小，安全帽遮挡视野时看不清。"


于是我们紧急迭代：




将文字尺寸从 16sp → 22sp增加半透明背景遮罩（提高对比度）增加语音重复播报功能





这再次证明：AR 应用必须在真实光照、噪声、运动场景下测试。实验室的"完美 UI"，可能在现场一文不值。


七、超越翻译：Custom View 的更多可能


这次项目让我意识到，Custom View 的潜力远不止实时翻译。


场景 1：跨国会议


实时显示发言人翻译（绿色文字）会议纪要自动标注（黄色高亮）多语言同步显示（中英德法）





场景 2：国际医疗


医生视野中叠加患者病历翻译关键术语高亮显示远程专家实时标注





场景 3：多语言教学


学生视野中显示实时翻译重点词汇自动标注语音跟读反馈





核心逻辑不变：手机计算，眼镜显示。CXR-M 让这一切变得轻量、快速、低成本。


八、给后来者的建议


如果你也想基于 CXR-M SDK 开发，这里有几点血泪经验：




权限是第一道墙：Android 13+ 的蓝牙权限必须动态申请 BLUETOOTH_SCAN、BLUETOOTH_CONNECT、BLUETOOTH_ADVERTISE，缺一不可。





网络是双刃剑：翻译 API 需要网络，但要考虑离线场景，预加载常用词汇。





JSON 是生命线：写错一个逗号，UI 就不显示。建议用 Kotlin DSL 构建 JSON，避免手写字符串。





绿色通道是真理：所有视觉元素，必须用 #00FF00。





监听状态，别猜状态：用 setCustomViewListener 监听 onOpened/onClosed，别靠 Thread.sleep() 猜。





语义准确是关键：建立专业术语库，确保翻译准确度。





九、技术实现：核心代码示例


翻译引擎集成： 


class TranslationEngine {     private val translationApi = TranslationApi()     private val terminologyDb = TerminologyDatabase()          suspend fun translate(text: String, context: String): TranslationResult {         // 1. 专业术语优先匹配         val termResult = terminologyDb.lookup(text)         if (termResult != null) return termResult                  // 2. 上下文翻译         return translationApi.translate(text, context)     } }  // 实时翻译处理器 class RealTimeTranslator {     private val engine = TranslationEngine()          fun processImage(bitmap: Bitmap) {         // OCR 识别文字         val detectedText = ocrEngine.detect(bitmap)                  // 翻译并生成 UI JSON         val translation = engine.translate(detectedText, "technical_document")         val json = generateTranslationUI(translation)                  // 推送到眼镜         updateCustomView(json)     } }


AR 交互逻辑： 


class ArInteractionManager {     fun handleGazeGesture(gazePoint: PointF) {         // 检测注视点是否有可翻译元素         val element = findElementAt(gazePoint)         if (element != null) {             // 显示翻译预览             showTranslationPreview(element)         }     }          fun handleVoiceCommand(command: String) {         when {             command.contains("翻译") -> {                 // 翻译当前视野                 translateCurrentView()             }             command.contains("确认") -> {                 // 确认理解                 sendConfirmation()             }         }     } }


十、结语：让语言在空间中流淌


开发这个系统的过程中，我常想起一句话：


"技术的终极目标，是让沟通的障碍消失，只留下人与人的理解。"


Rokid Glasses 不是炫技的玩具，而是**语言传递的桥梁**。CXR-M SDK 的 Custom View，正是打通这座桥梁的关键阀门。


它让我们用最熟悉的手机开发范式，去构建最前沿的 AR 体验。无需 OpenGL，无需 Unity，只需一段 JSON，就能在真实世界"织"出翻译、理解、答案。


这，就是我理解的 AI+AR 生态——不是取代语言，而是**放大人的沟通能力**。


如果你也有一个想"织"在现实世界中的想法，不妨从 openCustomView() 开始。也许下一次，跨越语言鸿沟的，就是你的代码。