AI 硬件可行性，
先验证关键任务。

定义用户能够判断成败的任务

把“加一个 AI 助手”改成具体场景：用户语音提问，通过约定音频路径收到回应，并能打断或从失败中恢复。说明语言、环境、手机依赖和允许执行的操作，不能悄悄假定硬件具备摄像头、显示屏或独立网络。

W300 智能眼镜是泉溪目录中 AI 对话、翻译与语音笔记的相关参考产品，但它并不能证明具备光学 AR 显示、摄像头、全部语言离线支持或任意第三方集成能力。定制项目需要评估自己的软硬件配置。

测试不能只有成功场景

将以下矩阵纳入原型评审。先约定运行条件，再为具体任务制定可测量门槛；不存在适用于所有 AI 设备的统一准确率或响应时间承诺。

明确完整运营链路

把设备、手机、后端和模型服务商作为独立组件梳理，明确谁可访问系统、数据如何跨越边界，以及用户如何获得支持。凭据应放在适当的受保护服务或设备配置中，而不是公开客户端代码或营销网站。

验收发布前，评估具有代表性的成功及失败任务，保留输入、模型/版本配置和结果，以便比较后续变更。涉及健康功能时，不能把生成文字呈现为医疗测量或诊断。

泉溪可将 AI 硬件与软件开发作为协同范围讨论。使用询价模板区分平台工作、模型集成、内容或提示配置、测试和持续运营。边界清晰，项目才更容易报价与维护。