AI 眼镜与个人 AI 可穿戴设备正迅速崛起为一类重要的新型设备。从 AI 眼镜到耳机、吊坠与胸针，这些设备以小巧轻便的形态，带来直观易用、时刻在线的无缝体验。
如今，人们频繁查看手机，平均每天查看 100–200 次。AI 眼镜可以减少频繁使用智能手机带来的不便。换句话说，它们可以减少操作步骤。例如，在国外使用智能手机翻译菜单时，需要拿出手机、解锁手机、打开翻译应用、开启相机，然后扫描菜单。而 AI 眼镜只需一个语音或手势指令即可开始翻译。
AI 是 XR 的底层支撑技术。计算机视觉和自然语言处理等 AI 技术对 XR 至关重要。这意味着追踪、真实世界感知乃至语音控制等功能，都需要依赖 AI 才能实现。基于生成式 AI 的 3D 世界构建，预计也将成为 XR 体验的关键一环。
AI 眼镜依赖分布式计算架构，以此平衡性能、电池续航与散热限制。因此，测试非常重要，可确保工作负载在设备与网络资源间动态迁移时，应用仍能保持高性能。
扩展现实 (XR) 是一个总称，包括虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 和混合现实 (MR)。
如今，我们已经迎来了第一代 AI 眼镜。长期目标是开发兼具 AI 与 XR 功能的轻量化眼镜，适合全天佩戴。随着 6G 的兴起，这类 AI 眼镜有望成为下一个主流计算平台。
4G LTE 的成功，得益于智能手机这一全新设备形态，以及由其催生的使用场景与应用。虽然 5G 与 5G-Advanced 未能催生全新的移动设备形态，但现有的智能手机应用依然得益于 5G 带来的更高速率与更大容量。
AI 眼镜有望成为影响力可与智能手机相媲美的计算平台。智能手机正是推动 4G LTE 发展的新型设备。同样，具备 XR 功能的 AI 眼镜有潜力成为推动 6G 走向成功的全新消费类设备。
行业组织是构建 AI 眼镜、AI 可穿戴设备与移动 XR 生态系统的关键，同时也负责规范这些新型设备对 5G-Advanced 与 6G 网络的使用。
受限于应用与无线网络的复杂性，移动 XR 和 AI 眼镜面临着全新的测试挑战。下一代可穿戴设备依赖于端侧智能与网络端服务的无缝协同。即便面对动态无线环境、网络拥塞和计算节点迁移，智能体 AI 助手、实时翻译、上下文感知等场景以及其他高级功能也必须保持可靠运行。这带来了全新的测试挑战：不仅需要验证无线连接，更要校验分布式应用完整的端到端行为。
关键验证环节包括：
罗德与施瓦茨的测试平台可验证 AI 和 XR 应用在移动设备与芯片组上的性能表现。 CMX500 5G 一体化信令测试仪 是整个测试系统的核心。它可模拟 4G、 5G 和 Wi-Fi 网络，支持对 AI 和移动 XR 应用进行端到端 (E2E) 测试。
该受控环境专用于测试 AI 和 XR 设备。在受控且可重复的实验室环境中，开发人员能够及早识别瓶颈，评估应用在恶劣条件下的表现，并在产品上市前对性能进行精准调优。
这特别适用于以下用户：
CMX500 支持用户模拟网络拥塞或恶劣的射频 (RF) 条件，同时测量吞吐量与时延等参数。用户还可在这些参数条件下测试特定应用的性能表现。这样一来，即使在非理想环境下，也能验证应用具备稳健且可靠的用户体验。
CMX500 同时支持 5G 和 Wi-Fi，可以开展全面的互操作性和性能测试，从而验证蜂窝网络和非蜂窝网络之间的分流能力。在测试中需要验证这种切换不会影响应用性能。
CMX500 可用于 5G 和 Wi-Fi 去敏测试，通过创建受控的共存场景，测量某一活跃的射频模块对另一射频模块性能的影响。CMX500 还支持分布式计算架构，可将可穿戴设备与应用服务器连接到具备应用感知能力的统一测试环境中。这有助于评估应用在以下场景下的性能表现：(1) 无线环境发生变化时；(2) 计算工作负载在设备端、云端、边缘端和本地服务器之间迁移时。
我们的端到端测试平台可用于在受控环境中评估基于 AI 眼镜和 XR 设备的应用与服务。
优势：
希望和我们的专家讨论您的具体 AI 或 XR 设备测试应用？
