我不知道大家是不是和我一樣，家裡有幾塊之前買來不知道要幹嘛一直積灰塵的樹莓派開發板。買的時候想說可以做個家庭自動化或是什麼有趣的IOT專案，幾年都過去了，還是都堆在抽屜裡面。
這週在 Reddit 上看到有趣的專案。
(AI 生成情境圖)
今天分享幾個我覺得最有趣的專案，可能可以考慮把那些放在抽屜的板子拿出來實作一下。
AI 版的魔鏡，但它真的會評你穿搭
以前的 Smart Mirror 就是在鏡子旁邊顯示天氣跟行事曆，很炫但說真的不怎麼實用。很多人做完就放著積灰塵，感覺主要是拍完照發 IG 用的。現在有人把視覺語言模型 (VLM) 丟進去，加上一顆前置鏡頭，整個畫面就完全不一樣了。
早上你走到鏡子前，它不只說「早安」，還會透過臉部辨識知道你是誰，然後自動切換到你的個人面板 —— 你的行事曆、你訂閱的新聞，甚至你早餐打算吃什麼（如果你允許它存取你的飲食記錄的話）。最有趣的功能是穿搭評分。我在論壇看到有人分享，他把鏡子設定成「誠實模式」，某天早上鏡子直接跟他說：「那件格子襯衫不太適合今天這條休閒褲，要不要換一下？今天有個重要的會議對吧，建議換深色系。」然後他就去換了。
技術上怎麼做到的？
其實是使用 Raspberry Pi 5 + MagicMirror² 這個開源框架（社群超活躍，有上百個第三方模組可以裝）。再接一個跑在本地端的視覺語言模型，像是 LLaVA 或者 Gemma 3 的視覺版本。
最大的亮點是：完全不需要連網，你所有的臉部資料都在自己手上。不像 Amazon Rekognition 那種雲端方案，人臉影像一直傳到外部伺服器，這個版本真的是 100% 本地跑。
2025 年有人在 Hackster.io 上發了一個把 Google Gemini API 整合進 MagicMirror² 的完整教學，如果你不想自己搞本地模型，那個是當雲端版方案的捷徑。
如果你想試試，起點就從 MagicMirror² 開始。
桌上的 AI 電子雞（而且記性超好，還會盯你）
這個更有趣。有人用 3D 列印做了個小機器人外殼，裡面塞了一個跑在 Raspberry Pi 上的 LLM，然後幫它設定了「個性」跟「長期記憶」。不是那種你問它「今天天氣如何」它就制式回答的那種 AI 助理。而是那種你昨天說老闆今天很機車，隔天它可能會主動開口：「那個同事後來有道歉嗎？」或是「你說的那個死線是今天對吧，加油。」這不是寫死的程式邏輯。是 AI 真的從對話脈絡裡記住了你說過的事，然後在適當的時機想到要提起來。
技術上，「長期記憶」這塊是用 向量資料庫（vector database） 做到的，把你們的對話摘要存起來，每次回應之前先去查詢「我跟這個人之前聊過什麼」。
有些人還加了攝影機，加了更酷的行為邏輯：
- 你在認真打 code，視線盯著螢幕 → 它靜下來，不打擾你
- 你拿起手機開始滑 → 它說「你不是說 dead line 快到了嗎？」
- 你看起來很沮喪 → 它主動問「還好嗎？要不要說說看？」
這樣真的很像以前動漫裡面的機器人寵物例如阿姆羅的哈囉，感覺真的可以做出一個哈囉了。
(真正的機器人寵物始祖：鋼彈裡的哈囉，圖片來源：Wikipedia)
商業化的版本像是 Living.ai 的 EMO 已經在賣了（大概 $300 美金），有超過 1000 種表情、臉部辨識、聲音辨識。但 EMO 的模型是跑在雲端的，你的互動資料會上傳。
開源 DIY 版本的優勢就是：你的資料在你自己手上，而且你可以自己調它的個性 —— 讓它嘴巴更毒、更溫柔、或是說話更像某個你喜歡的角色。
想動手做需要準備什麼？
好消息是門檻真的沒有你想的那麼高。入門的核心配備：
硬體
- Raspberry Pi 5（強烈建議選 8GB RAM 版） — 這個 CP 值最高的入門磚。單純跑文字模型還 OK，如果要加上即時影像辨識，建議再加一塊 AI HAT+ 加速卡，整體效能差很多。
- 散熱風扇 — 這個一定要，Pi 5 全力跑 AI 的時候會燙。
軟體
- Ollama — 目前在本地端跑開源 LLM 最輕鬆的工具，幾行指令就能把 Llama、Gemma、Phi 等模型拉下來用，不需要自己搞複雜的環境設定。
- MagicMirror²（魔鏡專案）或自製 Python 腳本（機器人寵物）
選一個小模型
- Gemma 3B or 4B — Google 出的，繁中支援不錯，適合聊天和日常互動
- Phi-3 Mini — Microsoft 的，4K context，記憶容量夠，拿來做「記得你」的寵物很適合
- Qwen 2.5 (1.5B) — 如果 Pi 5 效能不夠，這個最輕量，繁中仍然流暢
如果你還沒有樹莓派，但很想先感受一下在本地跑 LLM 是什麼感覺，可以直接在自己的 Mac 或 Windows 上裝 Ollama 試試。不需要任何額外硬體，幾分鐘就能跑起來聊兩句。
這些專案讓我想了很多
表面上這是技術玩家在展現創意，但我覺得背後有一個更重要的訊號：
AI 的「空間」正在改變。
以前 AI 是一個服務，你需要打開某個網頁或 App 才能存取它。它住在「雲端裡的某個地方」，而你跟它的互動都是一次性的 —— 對話結束就結束，下次重新開始。但這些 Maker 做的事情，是讓 AI 有了「空間感」。它住在你的浴室鏡子裡，它坐在你的桌上，它記得你昨天說的事。這讓人機互動的質感完全不一樣。不只是工具，更像是一個真的存在於你生活空間裡的存在。
我知道聽起來有點哲學，但你只要想一下：如果你桌上那隻哈囉哪天說「你上週說想辭職，後來想清楚了嗎？」，你的感受跟一個問你「你需要什麼協助嗎」的客服機器人，根本是完全不同的東西。
