# AISee 技术选型方案

## 1. AR 眼镜硬件选型

### 推荐方案
**Rokid Air / Xreal Air**
- 轻量化设计（约 80g）
- 支持蓝牙和 USB-C 连接
- 1080p 显示分辨率
- 内置摄像头（部分型号）
- 价格适中（2000-3000元）

### 备选方案
- **RealWear HMT-1**：工业级，更耐用但较重
- **Vuzix Blade**：集成度高但价格较贵
- **自研方案**：基于树莓派 + 微型显示器（成本可控但开发周期长）

## 2. 移动端技术栈（Flutter 跨平台）

### 选型理由
- 一套代码同时支持 Android 和 iOS，快速验证产品
- Dart 语言性能接近原生，热重载提升开发效率
- 丰富的插件生态，蓝牙、相机等硬件访问成熟
- 社区活跃，问题解决快

### 核心框架
```
语言：Dart 3.2+
框架：Flutter 3.16+
状态管理：Riverpod 2.x
路由：GoRouter
网络请求：Dio
WebSocket：web_socket_channel
本地存储：Hive + sqflite
JSON 序列化：freezed + json_serializable
```

### 硬件交互
```
相机：camera 插件
蓝牙：flutter_blue_plus
权限管理：permission_handler
语音合成：flutter_tts
图片处理：image
```

### UI 相关
```
设计规范：Material Design 3
图片加载：cached_network_image
字体：google_fonts
图标：cupertino_icons + flutter_svg
```

### 开发工具
```
IDE：VS Code + Flutter/Dart 插件
代码生成：build_runner
代码规范：flutter_lints
测试：mockito + mocktail
```

## 3. 后端技术栈

### 核心框架
```
语言：Python 3.11+
Web 框架：FastAPI
异步处理：asyncio + uvicorn
任务队列：Celery + Redis
数据库：PostgreSQL 15
缓存：Redis 7
对象存储：MinIO / 阿里云 OSS
```

### AI 推理服务
```
深度学习框架：PyTorch 2.0+
模型服务：TorchServe / TensorRT
GPU 加速：CUDA 12.0+
模型管理：MLflow
```

## 4. AI 模型选型

### 视觉识别模型

#### 物体检测
- **YOLO v8**：实时性好，精度高
- **EfficientDet**：移动端友好
- **Faster R-CNN**：高精度场景

#### 文字识别（OCR）
- **PaddleOCR**：中文支持好，开源免费
- **EasyOCR**：多语言支持
- **Tesseract**：传统方案，稳定可靠

#### 场景理解
- **CLIP**（OpenAI）：图文匹配，零样本学习
- **BLIP-2**：图像描述生成
- **SAM**（Segment Anything）：通用分割

#### 人脸识别
- **InsightFace**：高精度，商用友好
- **FaceNet**：经典方案
- **RetinaFace**：人脸检测

### 大语言模型（LLM）
- **GPT-4 Vision**：最强理解能力（API 调用）
- **Claude 3**：视觉理解能力强
- **Qwen-VL**：国产开源，可私有化部署
- **LLaVA**：开源多模态模型

## 5. 云服务选型

### 推荐：阿里云
```
计算：ECS（GPU 实例 - GN7i）
存储：OSS
数据库：RDS PostgreSQL
缓存：Redis 企业版
CDN：阿里云 CDN
负载均衡：SLB
```

### 备选：AWS
```
计算：EC2（g4dn 实例）
存储：S3
数据库：RDS
缓存：ElastiCache
CDN：CloudFront
负载均衡：ALB
```

## 6. 通信协议

### 眼镜 ↔ 手机
- **蓝牙 BLE**：低功耗，适合控制指令
- **WiFi Direct**：高带宽，适合图像传输
- **USB-C**：有线连接，最稳定

### 手机 ↔ 后端
- **HTTP/2 + gRPC**：API 调用
- **WebSocket**：实时双向通信
- **MQTT**：轻量级消息推送

## 7. 开发工具链

### 版本控制
- Git + GitHub / GitLab

### CI/CD
- GitHub Actions / GitLab CI
- Docker + Kubernetes

### 监控运维
- Prometheus + Grafana（监控）
- ELK Stack（日志）
- Sentry（错误追踪）

### 协作工具
- Jira（项目管理）
- Confluence（文档）
- Figma（设计）
- Postman（API 测试）

## 8. 技术选型原则

1. **优先开源**：降低成本，避免供应商锁定
2. **成熟稳定**：选择经过验证的技术栈
3. **性能优先**：实时性是核心需求
4. **可扩展性**：支持未来功能扩展
5. **团队熟悉度**：考虑团队技术背景
6. **社区活跃**：便于问题解决和学习