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title: "评估眼镜样品，避免夸大结论"
description: "有效的样品评估，应分别测试采集、识别、舒适度、控制和送达。"
slug: "hardware-evaluation-plan"
category: "hardware"
language: zh-CN
editorial_status: published
capability_status: guide
reviewed_at: 2026-10-13
keywords: ["样品评估","采集测试","硬件验证"]
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# 评估眼镜样品，避免夸大结论

有效的样品评估，应分别测试采集、识别、舒适度、控制和送达。记录条件，成功与失败案例都要保留。

## 可重复的小测试
用虚构句子包含一个姓名、数字和否定指令。在正常佩戴位置比较普通说话、轻声说话和耳语。分别在安静房间和获准的共享空间重复，不录他人的私人对话。

统计关键错误，不要只看文字是否流畅。再衡量修改成本，以及修正后的指令能否到达目标对话。单独询问附近听者是否觉得说话打扰。

## 加入硬件检查
记录镜框舒适度、连接稳定性、充电行为，以及已有的具体控制映射。注明设备版本、主机、软件版本和输入模式。续航观察需说明负载，耳语观察需说明说话与环境条件。

不要把无关测试平均成一个“AI 准确率”。麦克风采集、转写、语义整理和任务执行都有各自的失败方式。演示只证明某条路径曾成功一次，公开性能声明需要在其承诺覆盖的条件下取得可重复结果。

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