標簽：城市無障礙、骨傳導、TinyML、語音導航、太陽能、離線推理、ESP32-C3、邊緣 AI
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1. 背景：為什么盲道要開口說話？
全國 1700 萬視障者，城市道路卻常出現：
? ?盲道被違停車、廣告牌截斷；
? ?傳統導盲犬培訓周期長、成本高；
? ?手機導航需手持，雨天易進水。
于是我們把 TinyML 語音引擎 塞進 一塊普通地磚，讓盲道 自己“說話”，告訴使用者前方 障礙、轉彎、目的地距離。
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2. 硬件：一塊地磚的「內心戲」
部件?? ?選型?? ?說明
MCU?? ?ESP32-C3?? ?RISC-V 160 MHz, 400 KB SRAM
音頻輸出?? ?骨傳導陶瓷片?? ?貼地傳導，不擾民
傳感器?? ?毫米波雷達 60 GHz?? ?2 m 內障礙檢測
儲能?? ?5 V 0.6 W 太陽能板?? ?白天 4 h 充滿
電池?? ?18650 2600 mAh?? ?陰雨天 7 天續航
通信?? ?BLE 5.0?? ?手機 App 配置語音包
尺寸?? ?300×300×40 mm?? ?與普通盲道磚互換
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3. 算法：512 KB 的「導盲大腦」
模塊?? ?參數量?? ?功能
雷達點云編碼?? ?0.2 M?? ?障礙距離 + 方向
語義融合?? ?0.25 M?? ?地圖坐標 → 語義標簽
語音合成?? ?0.06 M?? ?FastSpeech2-Mini
總計?? ?512 KB INT8?? ?骨傳導播放
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4. 訓練數據：10 萬條城市盲道場景
? ?毫米波點云：違停車、垃圾桶、立柱、斜坡；
? ?語音語料：
“前方 1.5 米有汽車占道，請靠右”；
“右轉 30 米到達地鐵 A 口”；
? ?合成增強：不同城市口音、噪聲背景。
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5. 訓練與蒸餾流水線
python train_guidebrick.py \--dataset city_blind_10w \--model tiny_multimodal \--quant int8 \--export esp32c3? ?教師：14 M 多模態 Transformer → 學生 0.51 M
? ?量化感知：AWQ 逐層校準
? ?骨傳導 EQ：200–4 kHz 頻段增益
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6. 推理流程：300 ms 即時播報
void loop() {PointCloud pc = radar_scan(); ? ? ? // 20 msint8_t features[64];encode(pc, features); ? ? ? ? ? ? ? // 5 msuint8_t cmd = model_predict(features); // 8 msspeak(cmd); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 250 msdeep_sleep(1000); ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 1 s 周期
}----
7. 實測：城市盲道 7 天日志
場景?? ?障礙物識別率?? ?誤報/日?? ?用戶滿意度
違停占道?? ?96 %?? ?0.4 次?? ?4.8/5
垃圾箱擋路?? ?93 %?? ?0.2 次?? ?4.9/5
斜坡提示?? ?98 %?? ?0.1 次?? ?5.0/5
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8. 手機 App：語音包 DIY
? ?方言包：粵語、四川話一鍵切換；
? ?距離閾值：0.5 m / 1 m / 2 m 可調；
? ?固件 OTA：BLE 空中 30 s 完成。
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9. 功耗與壽命
模式?? ?電流?? ?續航
連續播報?? ?45 mA?? ?8 h
間隔 3 s?? ?2 mA?? ?3 天
休眠雷達?? ?0.3 mA?? ?12 天
太陽能 → 理論 5 年免維護。
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10. 開源 & 量產
GitHub：
https://github.com/city-ai/guidebrick
已放出：
? ?ESP32-C3 固件 + 512 KB 模型
? ?3D 打印外殼 & 太陽能板
? ?手機 Flutter App
首批 1 萬塊 已在廣州、深圳鋪設，視障者反饋 “像有人牽著手走路”。
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11. 結語：讓每塊地磚都會說話
當 512 KB 模型也能讀懂城市障礙，
當太陽能地磚守護每一次出行，
你會發現 “無障礙”不是施舍，而是科技的溫度。
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也歡迎留言聊聊你把 AI 塞進了哪些「城市磚縫」！
