在2024年GenAICon大会上，李未可科技（可古科技）正式发布了自研的多模态大模型WAKE-AI，并宣布通过三大核心优化，显著提升了AI眼镜的交互体验。这一创新成果标志着AI眼镜从“功能机”向“智能体”的跨越，为可穿戴设备领域注入了新的活力。

背景：AI眼镜的交互瓶颈

AI眼镜作为下一代计算平台的候选者，长期受限于交互的自然性与效率。传统语音助手往往依赖云端大模型，存在响应延迟、多模态理解不足、续航短等问题。李未可科技创始人茹忆在演讲中指出：“AI眼镜的核心挑战在于如何在有限算力下实现流畅、自然、持久的智能交互。”为此，团队自研了WAKE-AI大模型，从架构到算法进行全栈优化。

WAKE-AI的三大优化：端云协同、多模态融合、低功耗设计

1. 端云协同推理：大幅降低延迟

WAKE-AI采用端侧轻量化模型与云端大模型协同的架构。端侧模型负责实时唤醒、语音识别和基础意图理解，云端模型处理复杂任务。通过动态分流机制，常见指令在端侧闭环，响应时间从秒级降至毫秒级。例如，在嘈杂环境中唤醒眼镜，端侧模型能精准拾音，避免误触发。茹忆演示了“导航回家”指令：端侧迅速识别并触发导航，同时云端同步路况信息，整体延迟不到0.5秒。

1. 多模态深度融合：自然交互再升级

WAKE-AI不再局限于语音，而是融合视觉、语音、传感器数据（如头部动作、环境光）。通过跨模态对齐技术，模型能理解用户的复合意图。例如，用户看着某家餐厅并问“营业吗？”，模型即可结合视线方向与语音，直接回答餐厅信息。另一个场景中，用户做“滑动”手势并说“拍照”，眼镜自动拍摄并分类存储。李未可科技称，多模态融合让交互从“命令式”转向“对话式”，理解准确率提升30%以上。

1. 低功耗设计：续航倍增

针对AI眼镜的功耗痛点，WAKE-AI引入动态电压频率调整（DVFS）和稀疏化建模技术。根据任务复杂度自动调节算力分配，并将模型参数稀疏化，减少冗余计算。实测表明，连续语音交互场景下功耗降低40%，本地视频处理功耗降低25%。配合低功耗芯片，AI眼镜可连续使用8小时以上，待机达72小时。

用户体验升级：从听到、看到到理解

三大优化的结合，使AI眼镜实现了“能听、能看、能懂”的升级。在会议场景中，WAKE-AI能实时转录对话并区分发言人；在旅行时，眼镜可识别地标并讲述历史；运动时，抬头即可查看心率与配速。李未可科技还开放了WAKE-AI的API，开发者可调用多模态能力创建专属技能。

AI眼镜迎来“WAKE”时刻

茹忆表示：“WAKE-AI的命名寓意‘唤醒’，我们希望它是一个知识渊博、有求必应的外脑。”目前，WAKE-AI已应用于李未可科技新一代AI眼镜，并将通过OTA陆续推送。在GenAICon 2024展台，观众可以体验其多模态交互。随着大模型在端侧的落地，AI眼镜正从概念走向实用，而李未可科技通过软硬一体自研，为行业提供了可借鉴的路径。团队将坚定地向“让智能无感融入生活”迈进。