#眼科硬件

端侧AIOS正重构眼科智能硬件底层逻辑

当前眼科智能硬件正经历从‘功能叠加’向‘感知-决策-执行闭环’的范式跃迁。传统方案依赖云端大模型+多模块串联（ASR/TTS/LLM），导致延迟高（平均600ms）、语义断层、网络依赖强，难以支撑实时眼动追踪、动态屈光反馈、视疲劳干预等临床级交互。无界方舟EVA OS通过自研端到端多模态基座模型，在CPU端实现语音识别、合成、视觉理解与语言推理一体化，语音延迟压至250ms以内，多模态反馈控制在350ms内，且内存占用＜1GB。其核心突破在于构建硬件原生Context Model——AI可实时感知传感器状态、驱动层拓扑、链路健康度与算力余量，从而自主完成APP开发、Bug修复与迭代部署。目前已在AI教育机器人‘奇多多学伴机’落地验证，日均使用145分钟，成本降至行业通用方案的1/20。该架构为AR眼镜、智能验光仪、儿童近视防控终端等眼科高敏设备提供了低延迟、离线可用、可自主进化的操作系统底座，标志着眼科AI硬件正式进入‘端侧智能体’时代。