AIGlasses OS Pro开发环境搭建：Ubuntu20.04安装教程

1. 开篇：为什么选择这个开发环境

如果你正在研究视觉AI应用开发，特别是想在智能眼镜这样的边缘设备上跑模型，AIGlasses OS Pro是个很值得尝试的平台。不过很多人在第一步——环境搭建上就卡住了，特别是Ubuntu系统的配置。

我自己刚开始接触时也踩了不少坑，不是驱动装不上就是依赖冲突，折腾好几天都跑不起来。后来慢慢摸清了门道，其实只要步骤对了，半小时就能搞定整个开发环境。

今天我就把最靠谱的Ubuntu20.04安装方法分享给你，跟着做就能避开那些常见的坑，快速搭好环境开始你的视觉AI开发。

2. 准备工作：装系统前先检查这些

2.1 硬件要求

AIGlasses OS Pro对硬件有点要求，不是随便什么电脑都能跑得流畅。建议配置：

• CPU：Intel i5 十代或更高，AMD Ryzen 5 3600或更高
• 内存：16GB起步，32GB更稳妥（跑大模型时就知道好处了）
• 显卡：NVIDIA GTX 1660以上，显存6GB以上（CUDA加速必须）
• 存储：至少100GB可用空间（系统+开发工具+数据集很占地方）

2.2 需要提前下载的东西

开始安装前，先把这些文件下好，免得后面断网抓瞎：

1. Ubuntu 20.04 LTS镜像：从官网下，选那个桌面版就行
2. NVIDIA驱动：根据你的显卡型号，到NVIDIA官网找对应的Linux版本
3. AIGlasses OS Pro SDK：从官方Git仓库拉取最新版本

建议都放在一个文件夹里，后面找起来方便。

3. Ubuntu 20.04安装步骤

3.1 制作启动U盘

找个8GB以上的U盘，用Rufus或者Etcher把Ubuntu镜像烧录进去。这个过程会清空U盘，所以有重要文件记得先备份。

烧录完别急着拔，最好校验一下，确保文件没损坏。我就遇到过因为U盘质量问题，装到一半报错的情况，特别耽误时间。

3.2 安装系统

重启电脑，从U盘启动，进入安装界面。这几个选项要注意：

• 语言：选English（United States），避免后面出现编码问题
• 安装类型：选"Minimal installation"就行，够用了
• 分区：新手建议选"Erase disk and install Ubuntu"，自动分区省事
• 用户名和密码：记好了，后面经常要用

安装过程大概20-30分钟，喝杯咖啡等着就行。

3.3 首次启动设置

装完系统重启，先别急着装开发环境，做这几件事：

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装基础工具
sudo apt install -y git curl wget vim build-essential

然后把系统设置里的区域格式、时间同步都检查一下，避免后面出现奇怪的问题。

4. 驱动和依赖安装

4.1 NVIDIA驱动安装

这是最重要的一步，装不好后面啥都跑不起来。

# 先添加官方PPA源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

# 查看推荐的驱动版本
ubuntu-drivers devices

# 安装推荐的版本（假设是nvidia-driver-525）
sudo apt install -y nvidia-driver-525

# 重启
sudo reboot

重启后跑个nvidia-smi，能看到显卡信息就说明装好了。

4.2 CUDA和cuDNN安装

AIGlasses OS Pro依赖CUDA做加速，建议装CUDA 11.7版本：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run

安装时记得把Driver选项去掉（因为前面已经装过了），只装CUDA Toolkit。

cuDNN要去NVIDIA官网下载，需要注册账号。下完解压到CUDA目录：

sudo tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.3 其他依赖库

AIGlasses OS Pro需要一些视觉库支持：

# OpenCV和其他依赖
sudo apt install -y libopencv-dev python3-opencv
sudo apt install -y libboost-all-dev libeigen3-dev

# Python环境
sudo apt install -y python3-pip python3-venv
pip3 install --upgrade pip

5. AIGlasses OS Pro环境配置

5.1 下载SDK

git clone https://github.com/aiglasses/os-pro-sdk.git
cd os-pro-sdk

5.2 创建Python虚拟环境

建议用虚拟环境，避免把系统Python搞乱：

python3 -m venv aiglasses-env
source aiglasses-env/bin/activate

5.3 安装Python依赖

pip install -r requirements.txt

如果遇到包冲突，可以先装主要依赖：

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install numpy opencv-python pillow

6. 验证安装是否成功

6.1 运行示例程序

SDK里通常有示例代码，跑个最简单的测试：

import torch
import cv2

print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("OpenCV version:", cv2.__version__)

# 简单的图像处理测试
img = cv2.imread('test.jpg')
if img is not None:
    print("图像加载成功")
else:
    print("请准备测试图片")

6.2 常见问题解决

如果遇到问题，先检查这些：

1. CU不可用：确认驱动和CUDA版本匹配
2. 内存不足：减小batch size或模型尺寸
3. 依赖冲突：用虚拟环境隔离

7. 开发工具推荐

环境搭好了，再装几个好用的工具：

# VS Code
sudo snap install --classic code

# 远程开发扩展
code --install-extension ms-vscode-remote.remote-ssh

用VS Code连上去写代码比vim舒服多了，特别是调试的时候。

8. 总结

走完这一套流程，你的AIGlasses OS Pro开发环境应该就准备好了。虽然步骤多了点，但一步步来其实不难。

最重要的是把驱动和CUDA装对，这是后面一切的基础。如果在这步卡住了，别急着往下走，先解决好基础问题。

实际开发中可能还会遇到各种环境问题，这时候虚拟环境的优势就体现出来了——大不了删了重来，不会影响系统其他部分。

接下来你就可以开始尝试跑一些示例模型，或者把自己的视觉算法移植到AIGlasses平台上。有了这个环境，后面的开发会顺畅很多。

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