PICO开发者亮相 StanfordXR Immerse the Bay 2025黑客松

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StanfordXR Immerse the Bay 2025黑客松

（映维网Nweon 2026年01月16日）​StanfordXR 的 Immerse the Bay Hackathon 已成长为全球规模最大、技术挑战性最高的 XR 开发者赛事之一。每一年，它都汇聚学生、独立开发者与初创团队，在真实硬件、真实压力、真实代码的条件下，快速打造下一代空间计算体验原型。​

2025 年，PICO 参与其中，支持团队基于 WebSpatial 与 SecureMR 两个新兴平台进行开发——这两项技术致力于降低空间计算的开发门槛，同时提升能力上限。​

在赛后的五周中，开发者们：​

• 构建了可运行的混合现实应用​
• 同时适配 Apple Vision Pro 与 PICO 4 Ultra​
• 将项目代码开源​
• 系统性地记录了架构设计​
• 在 PICO 开发者平台支持下持续迭代，而非止步于 Demo​

• 交付了可复现、可学习的完整项目​

下面介绍的每一个团队，都因为一件在黑客松中极为罕见的事情而获得了 Ambassador（开发者大使） 身份：​他们没有停留在演示层面，而是交付了真实、可扩展的开发成果。​

本文将总结七个最具代表性的项目，并附上每个项目更深入的技术解读与 GitHub 仓库链接。​
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项目亮点​
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Glucose MR​

隐私优先的实时混合现实营养指导​
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StanfordXR Immerse the Bay 2025: Best SecureMR App​

Glucose MR 关注的是一个对延迟、信任与隐私都极端敏感的场景：糖尿病患者的日常饮食决策。​

体验本身非常直接而有力：用户只需看向食物、输入血糖读数，系统便会即时在真实食物之上叠加营养与决策建议——包括碳水估算、糖分质量、营养结构等信息。全程无需云端处理，也不会上传任何原始相机画面。​

在技术实现上，Glucose MR 结合了：​

• 设备端基于 YOLO 模型的食物识别​
• 来源于 USDA 的结构化营养数据库​
• 针对糖尿病的决策逻辑​
• 通过 SecureMR 架构级别强制隐私隔离的运行环境​
• 所有推理均在设备本地完成，在不泄露图像或健康数据的前提下，实现亚秒级反馈。​

为什么重要：​

Glucose MR 证明了：本地 ML + MR 能够支持医疗等高敏感、高信任需求场景，同时不牺牲隐私与开发效率。​

🔗 GitHub：https://github.com/erinmitt123/Glucose_MR​
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​https://v.youku.com/v_show/id_XNjUyMDI2MzcxMg==.html
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Spatial Canvas​

将创作型工作空间重构为真正的 3D Web 环境​
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StanfordXR Immerse the Bay 2025: Best WebSpatial App​
By Team Hoku (Utsav Gupta & Rebecca Neff, Filarion Inc.)​

Spatial Canvas 提出了一个看似简单的问题：如果 Web 本身成为空间化工作台，会是什么样？​

该项目完全基于 Web 技术构建，将熟悉的浏览器内容转化为具备深度感知的混合现实多面板环境。用户可以在真实空间中固定、排列并“走进”网页内容，把情绪板、研究资料和演示文档转化为空间物体。​

关键技术亮点包括：​

• 多场景布局与状态同步​
• 基于 CSS 空间属性的分立的深度层实现​
• 在 reducer 层完成的撤销 / 重做​
• 完全客户端架构，无后端依赖​
• 整个系统没有使用 Swift、RealityKit 或 VisionOS 原生代码。​

为什么重要：​

Spatial Canvas 展示了 WebSpatial 如何让开发者使用 React, TypeScript 和 CSS 进入空间计算，而无需推翻既有的 Web 开发者熟悉的技术栈。​

🔗 GitHub：https://github.com/filarionforge/spatialcanvas/​
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https://v.youku.com/v_show/id_XNjUyMDI2MzcxNg==.html
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SoulSpace​

用空间叙事让情绪变得可感知​

StanfordXR Immerse the Bay 2025: Best Overall Design & Storytelling​
By Steve Kuo, Cheyoung Ahn, Pranjal Adhikari​

SoulSpace 将日记从“滚动阅读”变成了“可行走的空间”。​

用户不再只是记录情绪文字，而是将情绪历史可视化为一个三维空间景观。​

你可以在其中探索情绪轨迹、查看 AI 生成的总结，并在一个安静、如玻璃般通透的混合现实环境中与自我反思互动。​

技术上，SoulSpace 结合了：​

• 完全客户端的 React 架构​
• 用于记录、分析与探索的空间面板​
• AI 辅助的情绪识别与反思生成​
• 为舒适性与清晰度优化的轻量级 3D 表现​
• 最终体验更像是一个私人空间，而非传统应用。​

为什么重要：​

SoulSpace 展示了空间计算如何让抽象的情绪与心理状态变得可见、可理解，却不压迫用户。​

🔗 GitHub：https://github.com/cyoungie/soulspace​
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https://v.youku.com/v_show/id_XNjUxMTgzMDg4NA==.html
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​SecureFab XR​

面向受监管制造业的隐私优先 MR 培训​
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SecureFab XR 面对的是一个现实而严苛的工业问题：许多工厂无法将摄像头数据上传云端，但依然需要实时、AI 驱动的培训系统。​

该项目为高度监管环境设计，提供逐步、空间锚定的操作指导，同时通过 SecureMR 的安全运行时，从架构层面保证原始视觉数据永不离开设备。检测、验证与渲染全部在本地完成。​

技术亮点包括：​

• 基于 JSON 的培训流程描述​
• 区域级空间验证​
• SecureMR 内部的多管线 C++ 编排​
• 清晰分离的视觉、逻辑与 Unity UI 层​

为什么重要：​

SecureFab XR 证明了：隐私优先并非限制，而是可扩展、可落地的工业 MR 路径。​

🔗 GitHub：https://github.com/AarnavSan/SecureFabXR​
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https://v.youku.com/v_show/id_XNjUyMDI2MzcyNA==.html
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Genesis XR​
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通过实验学习科学，而不是死记结果​

Genesis XR 让学习重新回到“实验”本身。用户可以组合虚拟材料、观察结果，并理解背后的真实科学过程，而不是被动记忆结论。​

该项目基于轻量级 WebSpatial 架构，有以下几个亮点：​

• UI 面板与 3D 内容的清晰分离​
• 简单而聚焦的交互方式​
• 本地持久化的探索记录​
• 可访问性优先，而非视觉复杂度​

为什么重要：​

Genesis XR 展示了即使资源有限，空间计算依然可以支持探索式、体验式学习。​

🔗 GitHub：https://github.com/j8swang/GenesisXRR​
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https://v.youku.com/v_show/id_XNjUyMDI2MzcyOA==.html
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IdeaSpace​

在 3D 空间中与 AI 一起脑暴“说出”想法​
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IdeaSpace 将 AI 视为共创者，而非工具。​

用户自然地说话，想法会实时在 3D 空间中生成结构、形状与关系。​

系统结合了：​

• 语音优先的创作流程​
• 在响应完成前即执行的流式 AI 行为​
• 基于 WebSpatial 的空间画布​
• 增量式 JSON 执行，带来“即时反馈”的感知​

为什么重要：​

IdeaSpace 展示了当 AI 与空间计算从设计之初就协同构建时，能达到的体验高度。​

🔗 GitHub：https://github.com/a-khandel/IdeaSpace​
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https://v.youku.com/v_show/id_XNjUyMDI2MzczMg==.html
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MindOrbit​

为思维而存在的空间​
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MindOrbit 探索的是“以空间体验认知”的可能性。它不追踪任务、情绪或效率，而是将注意力、意识与心流本身可视化为围绕用户存在的空间现象。​

用户站在一个安静的混合现实环境中心，抽象形态缓慢环绕、漂移、叠加。​

体验更偏向观察，而非操作——鼓励觉察，而非量化。​

项目强调：​

• 认知与注意力的空间隐喻​
• 非数据化、非分析式可视化​
• 临在感优先于生产力​
• 平静、冥想式的混合现实体验​

为什么重要：​

MindOrbit 提示了一种未来：空间计算可以支持觉察与内省，而不是一味优化与控制。​

🔗 GitHub：https://github.com/aungbbo/MindOrbit​
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https://v.youku.com/v_show/id_XNjUyMDI2ODA3Ng==.html

真正交付的开发工作​

这些项目之间并没有单一的应用场景，真正将它们连接在一起的是开发哲学。这些团队：​

• 在真实约束下交付可运行的软件​
• 开源代码​
• 记录取舍与架构决策​

• 在黑客松之后持续构建​
• 获得了真实的空间应用交付经验​
  因此，他们获得 Ambassador 身份，并非因为奖项，而是因为把事情真正做完了。​
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  下一步​

如果你是对空间计算感兴趣的 Web 开发者，或是关注隐私优先 AI、本地 ML 的 XR 开发者，现在正是一个极为罕见的窗口期。​

硬件已经就绪。​

平台正在成熟。​

而进入门槛，比以往任何时候都更低。​

🔗 了解 WebSpatial：https://webspatial.dev​
🔗 了解 SecureMR：https://developer-cn.picoxr.com/blog/introducing-securemr/​

去探索这些项目。阅读深度解析。Fork 代码。​

然后开始构建下一步吧。