LicheeRV Nano PicoClaw 扩展板

PicoClaw 扩展板

PicoClaw 扩展板是一款为 PicoClaw 交互应用打造、基于 LicheeRV Nano 开发板的功能扩展板，面向语音交互与本地显示场景，集成显示、按键、指示灯、电池管理与音频外设接口，便于快速搭建完整的人机交互终端。

扩展板搭载一块 240×240 LCD 屏幕，可用于展示系统状态、识别文本、对话结果与交互菜单；板载 2 个按键，用于模式切换、功能确认等操作；板载 2 个 LED 灯，用于电源、运行与状态提示。扩展板提供 Battery 电池接口，支持充电，最大充电功率为 3W。同时支持连接喇叭实现语音播放。

配合定制镜像后，扩展板可与 PicoClaw 协同实现实时语音对话：设备可进行语音采集、识别、生成，并将关键结果同步显示在屏幕上，提供完整的本地交互体验。

PicoClaw 扩展板的主要功能包括：

• 240×240 LCD 显示
• 2 个功能按键
• 2 个状态 LED
• Battery 接口（支持充电，最大 3W）
• 支持喇叭连接与语音输出
• 支持实时对话与结果显示（需配合定制镜像）

PicoClaw 介绍

PicoClaw 是一个面向低资源设备的开源个人 AI 助手项目，使用 Go 从零实现，目标是在低成本、低功耗设备上提供完整的 Agent 能力。项目强调“轻量、快速、可部署”：在资源受限平台上也可运行，并支持多种芯片架构与 Linux 设备。

PicoClaw 主要特性包括：

• 超轻量部署：面向低内存设备优化，可在入门级硬件上运行。
• 快速启动：适合本地常驻与即时交互场景。
• 跨平台支持：支持 RISC-V、ARM、MIPS、x86 等多架构。
• 多通道接入：可对接 Telegram、Discord、微信、QQ、Slack 等多种聊天平台。
• 丰富模型与工具生态：支持多家 LLM Provider、MCP、Web 搜索与技能扩展。
• 多形态使用：支持 WebUI、TUI、CLI 等管理与交互方式。

对于 LicheeRV Nano + PicoClaw 扩展板，PicoClaw 提供语音对话与本地显示能力的上层软件基础：通过配置模型、通道与工具，可快速搭建可用的本地 AI 交互终端。

项目地址：https://github.com/sipeed/picoclaw

镜像地址

PicoClaw 扩展板定制镜像下载：

下载地址

文件：picoclaw-rv-nano-YYYYMMDD.img.xz

• 烧录方式：可使用 balenaEtcher 直接将镜像烧录进 SD 卡；也可先解压 .xz 文件后，使用 dd 命令进行烧录。

• 镜像内扩展板功能代码基于 Python，位于 /opt/app_picoclaw 目录下，便于按需二次开发和自定义。

快速上手

1. 连接网络

首先需要进入设备控制台，推荐以下两种方式：

• 串口连接：可以使用 USB 接口上的 SBU1/SBU2 引出的 UART0，使用 USB Type-C 转接板引出 RX0、TX0 后连接串口工具。

• USB 网卡连接：设备默认会创建 RNDIS 和 NCM 两个 USB 网卡。先查看电脑侧分配到的 USB 网卡 IP，再将 IP 最后一位改为 1 作为设备 IP。示例：若主机识别到 10.166.194.100，则设备 IP 为 10.166.194.1。

然后可以使用 SSH 工具或者串口工具登录设备，默认用户名和密码均为 root。登录进设备后可以按照外设使用中的方法连接 Wi-Fi。

2. 配置 PicoClaw

第一次进入系统后，PicoClaw 还未完成初始化，需要先进行配置。可以使用 Web UI 或者 TUI 进行配置，以下以 Web UI 为例：

Web UI 配置

在浏览器中访问 http://<设备 IP>:18080，进入 PicoClaw Web UI。第一次进入需要输入令牌，目前令牌默认为 root。

对话模型配置

进入设置界面，选择 模型，根据需要选择合适的模型提供商和模型。例如可选择 openai/gpt-5.4 作为默认模型。

• 配置完成后，点击保存并返回对话界面，此时上方会提示 服务未运行，请先启动以进行对话。，点击右上角的 启动服务 按钮，等待服务启动完成后即可开始对话。

语音模型配置

目前 PicoClaw 的 WebSocket channel 还不支持直接输入音频流，因此无法直接调用 PicoClaw 的 ASR 功能进行语音对话。目前 ASR 功能暂时独立于 PicoClaw，不过依旧通过读取 PicoClaw 的配置文件来进行模型配置。

现在还没法直接和 PicoClaw 进行语音对话，需要先配置语音模型。进入模型界面，点击添加模型，然后配置一个 ASR 模型，下面以 qwen3/qwen3-asr-flash 为例：

下面是目前支持的 ASR 模型列表：

配置的时候需要注意 模型别名 要和模型对应，例如 qwen3/qwen3-asr-flash-realtime 的别名应为 qwen3-asr-flash-realtime。

尝试对话

配置完成后，点击保存。然后按住扩展板左侧的 KEY1 按键进行语音输入，松开后会触发 ASR 识别并将结果发送给 PicoClaw。等待 PicoClaw 处理完成后，识别结果和对话回复会显示在屏幕上。

FAQ

• 对话过程中出现报错

  • 可能是模型配置有误，或者当前模型不可用。可以在 Web UI 查看日志确认具体错误信息。
  • 查看 /var/log/picoclaw-launcher.log 和 /var/log/picoclaw-worker.log 两个日志文件，确认报错信息。
  • 可以尝试删除 /root/.picoclaw 目录后重启设备，重新进行配置。

• 使用 groq 语音模型时报错

  • 目前 groq 不支持中国大陆访问，可以使用其他模型提供商的模型，或者使用代理工具访问。