1，风格定义与把控： 结合 AI 眼镜第一人称视角特性，定义拍照与录像的最终画质风格（如色彩、肤色、夜景影调、动态防抖观感）。在每一轮 ISP/3A 调校中，为调试工程师提供明确、可量化的优化方向，避免“盲目调参”。
2，主客观画质评测：设计并主导符合 AI 眼镜真实使用场景（如复杂光线穿梭、第一视角运动、暗光抓拍）的 Field Test（外场实拍）用例，输出深度画质分析报告。
3，Camera 器件选型与基础测试： 在项目初期配合进行 Sensor、Lens（镜头）及整机模组的光学与电学基础测试。排查并量化诸如杂散光（Flare）、鬼影（Ghosting）、边角暗角（Shading）等器件级缺陷。
4，前沿算法画质验证： 针对 AI 图像/视频超分、暗光降噪以及 EIS 防抖，进行独立的体验评估与效果验收；同时评估画质调校对下游 AI 机器视觉算法（如人脸/手势识别）的影响。
