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歷經數年，VR/AR再次成為科技領域關注重點，資本重回AR賽道，其中Facebook、Google、蘋果等科技巨頭紛紛推出或即將推出AR相幹產品，不斷推出相幹專利、技術更新。國內AR產業也隨著時間不斷自我完善，技術進入發展成熟期。
AR產業距離真正的「火爆」仍然需要一段時間，面向C端市場的擴展仍有較大困難， AR內容少、開發成本高等問題限制了AR設備的大範圍落地。但疫情以來，全球產業遭重創，其損失幾乎無法估量，B端對AR產品需求更加強烈。
據報導，微軟於2021年4月獲得美國陸軍12萬套AR設備HoloLens定制訂單。微軟表示，未來10年的合同價值可能會高達218.8億美元。
面對如此有潛力的市場，亮亮視野自然不想錯失這個「良機」，早將目標放到B端市場。
亮亮視野作為AR企業級服務領域拓荒者之一，在棱鏡、波導光學技術研究方向持續深耕。與此同時，亮亮視野積極對接企業級市場需求，提供基於人工智慧和增強現實技術的軟硬件服務，多年來在安防、工業等領域深挖，形成一整套定制化解決方案流程體系。
VR陀螺獲悉，截至目前，亮亮視野AR設備總出貨量已超3萬臺，2020年營收約1.2億，較2019年翻了近3倍。其營收呈增長趨勢，這說明合適的企業AR解決方案確實能緩解或解決企業生產中的痛點。
他們如何為傳統企業提供AR解決方案並解決商業化落地難題？為此，陀螺君與亮亮視野安防事業部總經理李文江進行了對話，他主要負責亮亮視野能源、交通物流及基礎設施業務板塊。
專註AI+AR解決方案
亮亮視野2020年營收較前一年增加3倍
AR產業商業化落地的根基離不開底層技術支撐，而這其中就包含AR光學、AI技術等核心部分。
圖源：亮亮視野
光學方面，現階段亮亮視野光波導顯示模組重量僅9克；眼鏡透光度可達85%；其薄膜光波導陣列技術良率達98%。
據悉，基於OLED的陣列薄膜光波導顯示技術，通過雜散光分析優化設計有效降低由於OLED發光角大導致的鬼像等問題，如：鬼影、重影，條紋感；真實還原7μm像素細節；全反射的光學方案，提升了產品的安全隱私性能；Movidius晶片結合自主研發的神經網路推理框架使計算效能達到傳統CPU框架性能的一百多倍。
圖源：亮亮視野
AI技術研發層面，其基於並行計算晶片自主開發LAFFE運算引擎，可實現眼鏡端低功耗、低延時高速AI算法，以及基於元學習的、小樣本的人工智慧計算。採用 VPU 和 Laffe 框架亮亮視野獲得了相對 CPU 的 15 倍效能功耗比提升。
為推進光波導技術產品的商業化落地，亮亮視野先後推出多款AR眼鏡，如單目AR眼鏡GLXSS SE與雙目AR眼鏡Leion Pro，均搭載 Intel Movidius Myriad 系列視覺處理晶片。圍繞產品商業化落地，亮亮視野已經打磨了7年。
市場定位層面，AR C端落地難，這已經是產業內共識。
亮亮視野於2015年實現B端AR落地後，首先關註的是工業、安防領域。工業是AR+AI的重要應用場景之一，而工業安全管理中，專家少、差旅費高、培訓難、過程留痕不方便等情況，給企業帶來了不小的困難。
對話中李文江提到：「現階段的AR眼鏡，我認為適合客戶的業務系統需要通過集成實現。」 而「系統集成」，或與亮亮視野的產業發展布局有關。
AR解決方案+系統集成
AR眼鏡從實驗項目過渡到必備工具
AR一度被認為有可能成為下一代計算平臺的代表之一，外媒預計到2023年，AR眼鏡的銷量將達到約2600萬臺，並且有可能銷量會逐步上升。
但目前觀察AR產業鏈的發展，有很多AR企業的生態還是以專攻軟體、專攻硬件或專攻內容制作為主，整體來看比較分散，許多大廠正專註自己產品的硬件和技術升級，而提供企業AR應用解決方案的廠商很少。
相較前兩年，AR光學工藝和量產的兩個老大難問題，現在來看已不再是制約AR產業發展的最大攔路虎。相對的，AR硬件設備如何真正下沉到B端細分領域，從一件可有可無的輔助產品變身成為真正有用的生產力工具，這其中大有文章。
通過集成物聯網、GIS、大數據、雲計算、移動互聯網等資訊技術，搭建集AI萬物感知、數字孿生、知識推薦、多模態交互等各種微服務於一體的ARISE企業服務平臺，實現場景的資訊化、精細化、智能化管控，最終實現提升工程項目管理品質。
據了解亮亮視野與某知名航空公司合作開發出一套基於AR智能眼鏡的定制化飛機 AI 巡檢系統。其一系列系統功能集成了基礎功能、遠程協作、AR知識庫、AI識別、現場助手五大板塊。
該系統可實現AI自動故障識別，檢測速度快，識別率高，減少人工巡檢錯誤率。利用眼鏡前端的邊緣感知技術與後臺做針對性的交互，進行小樣本訓練識別算法，實現降低企業AI準入門檻的目的。
圖源：亮亮視野
交互是AR眼鏡遠程協作的重要功能之一，亮亮視野AR眼鏡有三種交互功能：眼動交互、手勢交互和語音交互，可結合一線工人的現場需求可隨時進行切換。AR眼鏡錄制拍攝現場圖像，數據通過手機傳輸到企業內部組網和亮亮視野企服平臺，最後傳送到專家平臺。
以警務安防為例，不僅僅要打通底層平臺數據，用AR眼鏡的眼動交互功能判斷對方是否為犯罪分子，需要跟AR眼鏡的資料庫、報警系統、出警系統、勤務系統和高層系統等層層對接。
這些與B端合作的成功AR解決方案，是否可以復制並應用到其他領域？
李文江表示：「可以復制，我們下一步就是攜手行業燈塔，繼續服務更多數字航空業務。該方案基於的是行業主流的技術，如增強現實、人工智慧、數字孿生等，解決的是行業大部分共性的問題，打造的是面向未來工業智能制造、運維等新型場景。當然，當前企業仍然存在好康字化進程差異較大的問題，各家的需求也有較大的不同，各自的業務系統也龐雜多樣，因此，想實現快速復制還存在問題，還需要與合作的企業進行量身定制，並集成該企業的資訊系統。」
圖源：亮亮視野
圍繞多維度感知和可視化技術，以真正實現人與數據的深度融合，這樣才有機會將企業AR項目落地交付，實現AR數字孿生。
正如外媒所說：「在新冠大流行期間，增強現實（AR）已經從有趣的實驗項目過渡到了多個行業的必備工具。」
企業AR落地難，3階段解決方案實現B端AR應用拓展
目前AR項目難以落地，除了AR企業開發需要非常強專業性和系統集成能力以外，從企業角度來說，還包括自己開發難度大，多方面細分外包項目又存在溝通難、維護難、成本高等問題。
亮亮視野從技術層面出發，自行生產硬件設備開發基於平臺通用性的AR服務，借助傳統領域頭部企業的向心力由內而外過渡到數字化管理，最終實現AR應用的大範圍推廣。
亮亮視野雙目AR眼鏡Leion Pro（亮亮視野）
為應對不同企業不同場景AR眼鏡的實際應用問題，亮亮視野提供了三個階段的解決方案：
第一階段：解決認知需求
降低企業使用AR技術的門檻，針對第一次使用AR眼鏡的客戶提供通用工具SaaS架構層的AR產品，低成本體驗了解AR，幫助企業快速上手創建AR應用，解決企業面臨的部分問題。
第二階段：挖掘企業私有化需求
企業在接觸和使用亮亮視野的AR產品後，對AR有一定的了解，並有可能會觸發其更深層的需求，即企業私有化需求，亮亮視野經過與企業合作的策劃部署之後利用企業內部組網實現技術對接。從提供AR基礎服務到進一步提供具體的AR解決方案。
第三階段：融入日常生產系統
以亮亮視野與某知名航空公司的合作為例，亮亮視野憑借其定制化AR解決方案獲得企業認可，而企業則需要一個自上而下完全重新開發的新服務系統進行端到端對接，最終形成閉環。
亮亮視野AR解決方案與傳統領域企業對接的成功案例，一是能作為「燈塔」啟亮其他相幹產業的需求，二是能拉動更多行業接觸並使用AR技術。李文江坦言，目前亮亮視野的客戶以第二階段到第三階段的過渡期為主。
圖源：亮亮視野
中石油油氣田是亮亮視野向能源產業探索的一大方向，該企業作業人員基數大、作業場地大、人員管理難度大。為解決安全漏洞，亮亮視野提供支持三防和防爆功能的AR眼鏡，輔助安全生產工作。
李文江補充道：「目前階段的AR眼鏡，如果只做硬件或只做軟體，到後期是很難再擴大規模的。當自己構建出成熟完整的生態體系，才能說該AR企業走向了B端發展的深水區。」
除了自研光學、AI，技術底層與商業化需求的緊耦合，才是亮亮視野AR設備實現大批量商業化落地的關鍵。基於此，越來越多的傳統企業、領域願意接納AR這項新興科技，並期望其更多價值體現。
VR陀螺獲悉，AR眼鏡在中古車交易平臺也得到廣泛應用，優信中古車刷新了單體AR眼鏡採購記錄，即一次性採購4500臺GLXSS ME智能眼鏡。集成優信的軟體與亮亮視野的AR眼鏡對中古車進行實時區域檢測，消費者可在後臺接收第一視角的驗車全過程。
總結
亮亮視野在B端取得成功的原因在於集成了軟體+硬件+內容制作三方面內容，從技術研發到結合場景推出AR眼鏡產品，再到提供「3階段」的定制化企業AR應用解決方案。
該公司在積累自身經驗的同時，利用專有算法和硬件構建自己的技術壁壘，形成自己的核心競爭力。
陀螺君問及亮亮視野是否會一直專註B端VR市場時，李文江表示：「我們會持續服務B端市場，助力數字中國的建設與發展，同時，從B端才能高效、快速的誕生各項新技術、新應用，通過一定轉化更好的服務C端市場，因此，我們也會順其自然的進軍消費者市場。」
這是個比較讓人意外的回答，回想起微軟最初也是從B端開始走向C端的，開發Windows系統將計算機帶入商業辦公階段，互聯網的普及又讓計算機走進每家每戶。亮亮視野的發展道路與微軟在某種程度上可以說是相似的，或許亮亮視野將來會形成更完整的生態系統。
AR產業在不斷發展，要實現AR技術落實到傳統產業，把AR眼鏡做成有高度的核心產品，需要不斷嘗試，亮亮視野未來還有很長的路要走。