VisionClaw：可穿戴 AI 的应用层还空着

可穿戴 AI 的硬件、模型、Agent 框架，每一层都有大钱进去，唯独最上面的应用层还空着——没有哪个产品真正定义过「眼镜戴上之后，AI 一直在场」该是什么体验。 Intent Lab 做的 VisionClaw，是我在这条赛道上看到的、离这个答案最近的一次尝试。团队就两个人，主理人 Xiaoan Liu 还在 科罗拉多大学博尔德分校 读博士，没融资、没定价，官网只有一张落地页。 VisionClaw 做的是在 Meta Ray-Ban 眼镜上跑一个一直开着的 AI。摄像头看到的、麦克风听到的，实时传给 Gemini；你说一句「把这个发给某某」，它通过 OpenClaw 去执行——发邮件、查资料、控制智能家居、记日程，能调用五十多种技能，全程不用碰手机。没有眼镜的用户，用手机摄像头也能跑。 几个技术取舍能看出思路。摄像头原始画面 24fps，他们降到一秒一帧、图片压掉一半质量再喂给模型，在延迟和准确度之间做了取舍；音频走 Gemini Live 的原生处理，省掉了「先转文字」这一步，响应更快；执行层完全交给 OpenClaw，自己不碰。硬件是 Meta 的，模型是 Google 的，框架是别人开源的，他们只做最上面那层的拼装。 项目在 GitHub 上有 2,600 颗星。这个数字比不了 OpenClaw 近 20 万的量级，但它的 issue 区里，相当一部分是真把它装到眼镜上跑过的人，回来提 bug、要功能。在一个消费市场还不存在的领域，两千多个开发者愿意花时间跑通，这个信号比下载量更实。