🔄 基于智能眼镜与大模型的个性化提

🔄 基于智能眼镜与大模型的个性化提醒系统系统整体流程运转说明（含实例）系统遵循“理解 → 感知 → 判断 → 提醒 → 执行 → 学习”的闭环逻辑。通过雷鸟 X3 Pro 智能眼镜的多传感器采集与云端大模型协同，实现自然语言理解、情境感知、智能提醒与自适应优化。一、语音输入与意图识别（理解阶段）用户通过语音唤醒眼镜并发出提醒指令，如：“早上通勤在地铁上的时候提醒我看新闻资讯。”语音经 ASR 转写后，云端 LLM 提取任务要素并输出结构化数据：{"task":"看新闻资讯","trigger":{"time":"07:00-10:00","place":"地铁","behavior":"上车且站稳"},"priority":"重要不紧急"}LLM 同时生成检测计划，指导后续本地判断。二、任务解析与检测计划下发（任务配置阶段）云端将任务 JSON 下发至眼镜端，由 ContextSense 服务注册任务并启动周期检测：时间范围（07:00–10:00）；地理位置（地铁站围栏 300m 内）；运动状态（静止）；环境验证（相机帧识别地铁车厢）。示例：若满足全部条件则触发提醒，否则延迟 60 秒重试。三、情境感知与时机判断（感知阶段）眼镜端利用 ARDK/IPCSDK 调用传感器检测：时间 ✅ → 位置 ✅ → 运动状态 ✅ → 环境图像 ✅，若检测无“打扰风险”（如开会、骑行），则判定为合适时机。例如，用户 8:15 上车并站稳后系统自动进入提醒阶段。四、提醒触发与展示（提示阶段）ContextSense 触发信号 → 系统依据任务分级选择提示策略：重要紧急：中央弹窗 + 铃声 + 震动重要不紧急：轻提示（中下方卡片 + 轻音）HUD 合目显示提示卡片：📰 “早安！是时候看看今日新闻啦。”【立即阅读】 【稍后提醒】五、执行与闭环（执行阶段）用户选择“立即执行”后，Action Hub 打开新闻页面；若选择“稍后提醒”，系统延迟 5 分钟重新检测。执行结果与用户操作会记录并上传云端。六、学习与优化（自适应阶段）云端 LLM 分析历史行为数据，自动优化检测计划：例如系统发现用户更常在 8:30 上车阅读新闻，则调整触发时间；若多次忽略提示，则提高提醒强度。优化参数同步回本地，实现个性化自学