文/VR陀螺 小鱼

去年，Vibe Coding火了。

借助Cursor、Claude Code、Lovable等工具，即便没有编程基础，普通人也能向AI说出需求，“手搓”出一个个能运行的App。

如今，这股「手搓之风」正越过屏幕，吹向实体硬件。

随着Codex、Claude Code等AI编程工具持续进化，AI能够参与的开发环节，已从代码编写延伸至编译、测试和调试。再搭配ESP32开发板、传感器、开源项目和3D打印技术，不少开发者们愣是把硬件玩出许多意想不到的花样。

有人做出了会说话的AI玩具，有人搭建了连接家庭设备、支持远程控制的智能终端。连普通眼镜，也被装上摄像头、接入AI，改造成了一副简易的智能眼镜。

那些曾经停留在脑海里的想法，正一步步变成看得见、摸得着的实物。一场由AI助推的硬件「手搓热潮」，正在升温。

 ​​AI成了手搓硬件的「技术搭子」

手搓硬件并不是什么新鲜事。早在2005年，Arduino的出现就推动了开源硬件的发展。此后，树莓派、ESP32等开发板逐渐普及，个人开发者有了更多机会，动手制作机器人、智能家居设备和各种电子装置。

不过当时，即便有了零件和教程，硬件开发还是要求开发者具备一定的专业基础，不然也只会是寸步难行。而今，AI编程工具直接填补了这个不足，就好比一个随时可支招的「技术搭子」，手把手帮你拆解专业复杂的步骤，极大降低了初学者的开发门槛。

以手搓一副AI眼镜为例，你可以先把需求告诉Codex。

“我想制作一副AI眼镜，但完全没有硬件开发经验。请帮我设计方案，告诉我需要购买什么零件、如何接线、怎样编写程序，并指导我完成测试。”

然后codex就会给你列出硬件采购清单、工作步骤、技术方案等，你仅需结合手头的预算和零件，逐项调整方案。

图源：VR陀螺

比如做AI眼镜，你可以按照codex的步骤来，选择一块XIAO ESP32S3 Sense开发板作为核心，配合摄像头、小型电池等元件，采集眼前的图像，再通过无线连接传输至手机或云端，交给视觉模型识别，就可做出一副具备图像识别能力的眼镜原型。

假如你希望眼镜能开口回答问题，也可以适当增加音频交互功能。觉得零件直接固定在镜架上太过简陋，还可以设计外壳和支架，用3D打印的方式把它们装得更牢固。

当然，上手操作过程中遇到各种问题也是很正常的，你也可以把报错日志、硬件型号和运行结果同步交给AI，直接让它协助分析故障原因、修改代码，再进行下一轮测试。这期间，少不了你不断试错的决心，以及刨根问底的耐心。

除了直接请教AI，还有一种邪修方法也能让你快速上手，那就是利用现成的开源项目“抄作业”。

图源：GitHub

比如GitHub上开源的OpenGlass项目，就曾公开了基于XIAO ESP32S3 Sense的智能眼镜方案，提供了硬件清单、固件代码和3D打印支架文件，开发者可以基于此进行二次开发改造，把眼镜DIY成自己需要的样子。

AI负责辅助理解和开发，开源项目提供可复用的基础，硬件则让创意真正落地。三者结合，普通人把做成可以一个运行的硬件原型。

从AI眼镜到智能终端，开源让玩法更多了

做出一个能运行的硬件原型，只是第一关。

真正想让它好用，还得考虑系统、设备连接、应用开发，以及不同硬件之间如何协同。尤其是AI眼镜这种设备，摄像头、显示模块、手机端应用和AI服务之间，需要建立一套能够正常工作的软件链路。

图源：GitHub

于是这时候，开源系统又有了用武之地。GitHub上的MentraOS，就是一个面向智能眼镜的开源操作系统项目，它能围绕智能眼镜、手机端应用和开发者工具构建软件基础设施，为设备连接、数据交互和应用开发提供支持。目前，它已经能够支持包括Mentra Live、Even Realities G1/G2和Vuzix Z100在内等设备。

对于开发者来说，现成的系统和SDK能够减少部分重复工作，让他们把更多精力放在应用本身。比如，围绕兼容的智能眼镜，开发者可以开发实时字幕、翻译、AI笔记等应用，而不必每次都从最底层开始搭建软件。

当然，开源系统并不意味着所有眼镜都能直接运行同一套程序。设备兼容性、硬件接口和系统支持范围，仍然决定着具体应用能否落地。

而开源带来的变化，也不止于AI眼镜。

近段时间，以Muse为代表的个人AI Agent接连走红，可以直接帮用户处理邮件、管理日常等事务。前不久，Meta推出Muse Gadgets开源项目，开放设备SDK和相关固件，让开发者能够将个人AI Agent Muse接入自己设计的硬件，为不同场景打造各具特色的智能终端。

图源：GitHub

根据官方介绍，开发者可以借助ESP32 Device SDK，将开发板接入Muse，并添加屏幕、音频输入输出和传感器等功能；也可以使用Linux Device SDK，把树莓派或其他Linux设备接入Muse，再扩展自定义指令和应用集成。

至于硬件该长什么样，Muse交给了开发者自行探索。

想要一个桌面助手，可以配上一块电子墨水屏，让Muse展示每日简报、待办事项和购物清单。希望随时和它说话，就把屏幕、麦克风、扬声器与电池组合起来，做成一个小型语音交互终端。

设备外形尽管不一，但背后的分工却很清楚：Muse提供智能服务，开发者围绕具体场景，决定怎样接收指令、展示信息和回应用户。

图源：Meta

Meta自己也做了一款名为Muse Home Link的设备。这是一个通过USB供电的小型终端，采用乐鑫科技的ESP32-C5芯片。连接家庭网络后，它可以让Muse访问兼容设备，以及提供本地HTTP接口的系统。配合社区开发的Skills，Muse可以尝试控制灯光、操作电视，或向打印机发送文档，具体能力取决于设备兼容性与实际配置。

可以看到，当 AI Agent 能够通过不同的硬件感知信息、调用工具并执行任务，设备的价值就不再局限于完成某项预设功能，而是成为了个人智能助手进入现实生活的交互入口。

从某种意义上来讲，Meta Muse Gadgets就相当于提供了一个“脚手架”，让众多开发者基于已有的智能能力，根据不同的场景与需求，开发出硬件的多种可能。

「人人造物」背后的产业机会

有了这样的「脚手架」，个人开发者和小团队就有机会参与更多产品探索。未来的智能硬件生态，也可能在企业与开发者的共同推动下，变得更加多元。

不同的人有不同的使用习惯，也会遇到不同的问题。围绕这些具体需求诞生的设备，也能让AI Agent以更多意想不到的方式，融入人们的工作与生活。

与此同时，新的机会，也可能沿着产业链延伸。

有人需要买齐零件，有人需要定制外壳，还有人会在组装和调试时寻求帮助。开发板与传感器厂商可以提供更容易上手的套件，设计、3D打印和小批量制造服务，也有机会承接更多来自个人与小团队的需求。

这有点像一场淘金，Muse Gadgets这类开源项目打开新的「矿区」，开发者带着各自的想法进场探索，沿途「卖铲子」的人，也可能跟着忙起来。

至于能不能找到“金子”，终究还是要动手试过才知道。