🔥🔥🔥 傻瓜式操作，动手实现专属于自己的“智能助手”盒子
早晨醒来，你脑海里冒出一个想法——“我要一个不用掏手机、不用联网、就能和我说话的智能盒子。”不是云服务，不是手机 app，而是真正 独立运转。
你打开了桌上的那个小黑盒子：它有屏幕、也有麦克风、还有扬声器。你对它说：“早上好”。它回应：“早安，今天天气不错哦。”
你会不会觉得这个瞬间很酷？——因为它是你自己搭出来的。
而这个“小黑盒子”的制作特别简单。
社区中有一套简单的实现方案：一个叫 M5Stack CoreS3-SE（主控板），一个叫 Module LLM（离线语言理解模块），再加上一个开发环境叫 UIFlow 2.0。
下边来了解一下实现过程。
CoreS3 SE 主控负责感知（麦克风、屏幕、扬声器）， Module LLM 离线语言模块负责思考（NPU 推理、语言理解），通过 UIFlow 2.0 的可视化编程平台，开发者无需繁琐的配置，就能快速完成一个“离线可对话系统”的构建。
这种“去云化”的设计，不仅意味着设备能 在无网络环境下独立运行，还意味着 隐私、延迟与能耗都被重新定义—— 你的语音数据不再上传；响应几乎是即时的；设备可以在离线场景（工厂、教育、户外）中持续使用。
如果说过去的嵌入式开发像是焊电路、写寄存器，那 UIFlow 2.0 的出现则让编程变成了一种“拖拽艺术”。
M5Stack 团队在 UIFlow 2.0 中为 CoreS3 SE 与 LLM 模块提供了完整支持：
开发者可以直接在 Web IDE 中通过图形化组件或 Micropython 脚本，调用 LLM 模块的自然语言接口。
例如，只需要几行代码：
# 示例代码
from m5stack.llm import LlmModule
llm = LlmModule()
response = llm.generate("请用一句话介绍自己")
print(response)
几秒钟后，屏幕上出现一句回应——“我是运行在本地的小语言模型，很高兴认识你。”
没有 API Key，没有网络请求，没有等待延迟。
在 UIFlow 中，你还可以用“积木”方式组合交互逻辑：当按钮被按下 → 录音 → 转文字 → 发送到 LLM → 播放语音。
整个流程像拼乐高一样可视化。这让 AI 不再只属于数据中心，而开始成为 创客可玩的素材。
此外，在嵌入式环境里，AI 不追求参数量，而追求“流畅”。Module LLM 的设计思路，是将压缩过的语言模型固化在本地 NPU 上运行。它的推理速度比同等 CPU 模式快数倍，却只需极低功耗。
通过合理的 prompt 设计，它可以轻松处理日常对话、状态汇报、简单任务生成。例如：
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“请提醒我下午三点去实验室。”
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“帮我写一句励志的签名。”
-
“把这句话翻译成英文。”
在响应时间上，它几乎和传统语音助手相当（1~2 秒返回），但整个过程全程离线。
对于开发者来说，这意味着可以在 任何无网环境下运行智能语音系统：从手持终端到工业控制屏，从教育互动设备到户外语音助理。
有趣的是，这种离线 AI 设备并不需要你“懂深度学习”。
CoreS3 SE 已内置麦克风、扬声器、触摸屏；UIFlow 提供 TTS（语音合成）、ASR（语音识别）等接口。你只需要写逻辑、设计交互，就能让盒子具备完整的“听 → 想 → 说”能力。
比如：
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听：按键或唤醒词触发录音；
-
想：ASR 转文字后交给 LLM 模块处理；
-
说：生成的文本通过 TTS 播出。
更进一步，你可以将对话记录保存到 SD 卡、做上下文滑动窗口、甚至在不同任务之间切换人格。
这不再是“玩具”，而是一个真正可以定制的、私有化的语言 智能体 。
11 月 1 日-2 日，北京，线下，GOTC 2025【AI 驱动造物创新论坛】上， M5Stack 团队将更具体地对前边我们讲到的实现过程进行解析与手把手实操，参与者将现场体验：
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如何在本地运行集成化 LLM 推理模块
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通过可视化编程构建 AI 应用
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了解离线 AI 的技术路径与能效优化
💡 提示：需自备笔记本电脑。
适合人群
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创客 / 教育工作者 / 科技创业者
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AI 硬件与具身智能方向开发者
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开源项目发起人与硬件生态合作者
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对 AI 社交、情感计算、智能造物充满好奇的探索者
访问 GOTC 官方报名通道报名参会： https://www.oschina.net/event/8598047
全球开源技术峰会 GOTC 2025，为期 2 天的开源技术与行业盛会，将通过行业展览、主题发言、圆桌讨论等形式来诠释此次大会主题 ——“万源共振，智构未来”。会议聚焦 Agentic AI、大模型时代的 “开源”、AI + 软件工程、软件基础设施智能化、AI Coding、具身智能等热门话题，探讨开源未来，助力开源发展。
