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0glass CEO苏波:AR眼镜可解决这3大痛点,但仍有4大要求需满足

发布时间:2017-10-26  |  标签:            

整理 | 胖刘

吃软不吃硬外加完美主义强迫拖延症

2017年,AR来势汹汹。在移动端AR应用已经开始逐渐打入大众市场的情况下,AR眼镜类产品在B端也有着非常迅速的发展。

在今年的香港环球资源电子展上,深圳市0glass CEO苏波先生为大家带来了自己对于AR在工业领域发展的看法,以及0glass在工业领域的布局和案例。

AR新赛道:国外巨头纷纷布局,BAT不甘落后

赛道,这个词最近很流行,大家创业时都需选择赛道,此时,你选哪个行业去做,从哪个领域去做突破?

AR/VR被公认为下一代计算平台,特别近一年之内,谷歌,微软,苹果各自公布自家AR战略,阿里也于上周推出AR引擎,国内外巨头AR布局已然初步形成。然而AR还处于早期发展阶段,特别是AR比VR还晚2到3年发展时间,AR相当于PC 70年代末80年代初同期工业应用早期探索阶段,相当于“手机的大哥大时代”,即便如此, AR高新技术就像高速列车,一旦发展抬头,借助于惯性也会越来越快。

0glass CEO苏波:AR眼镜可解决这3大痛点,但仍有4大要求需满足

有了高速列车,就需要寻找隧道,此时,不得不提苹果ARKit,iPhone X虽然未上市,但ARKit发布短短两个月时间,全球上千家公司就基于它开发了大大小小的游戏以及应用,主要集中于C端市场。谷歌也是如此,紧随ARKit发布ARCore。而且谷歌硬件布局更早,Google Glass 13年底就面世,Google Glass在15年底就已停产,但在17年企业版重生,这也表明AR消费级市场不乐观,但AR企业级市场(B端市场)潜力巨大。

英特尔是Realsense,微软AR布局是Hololens+SLAM。在BAT方面,腾讯去年年底发布了QQAR,百度今年也发布了百度AR,阿里也是如此。BAT的AR布局偏“软”,集中在底层算法或者引擎,还未涉及到硬件。

国内外巨头布局对AR行业的四大影响

随着国内外巨头的AR布局初步完成,对行业将产生四个影响:

第一,未来互联网产品三年之内百分百AR化:现有APP均将加入AR功能,基于AR SDK来开发新APP也将是趋势,包括游戏,各行业应用以及消费级应用。

第二,巨头教育市场。创业公司无力来影响市场、教育市场,但巨头的“一举一动”都在教育市场,如苹果ARKit发布短短两个月,近上千家公司迅速跟进开发多款ARKit应用,这就是巨头影响力。虽然谷歌ARCore目前仅支持Pixel和三星S8,相信很快也将扩展至其他机型。

第三,寡头垄断,当前ARSDK(底层算法)的格局,类似于 PC端操作系统Windows和苹果,移动端安卓和苹果两家独大, ARSDK(底层的算法)日后也将处于寡头垄断的形势,但对于创业公司,机会仍存:基于ARSDK来构建出类似苹果商店的巨大生态,可借助如同AppStore影响力来孵化出诸多伟大公司。

第四, 泾渭分明的B端和C端市场。因C端人多且易懂,巨头通常布局C端市场,但B端市场就显得晦涩难懂了。创业公司如坚持专注C端市场做SDK(底层算法)或者硬件创业,无一例外将被巨头覆盖。国内不少创业公司如太虚和亮风台都在做AR SDK,然而消费级市场的时间窗口转瞬即逝,巨头们一旦发力,时间窗口将会很快对创业公司关闭。但B端市场就反而值得创业公司留意,仍留有巨大发力空间。B端和C端市场泾渭分明,这就是国内外AR的当前生态形态。

机器人类化后,AR助力人类机器化

工业领域的B端AR包含诸多细分领域,包括医疗,教育培训等。

我起初从事PC AR,即墙体结构投影工作。后来博物馆展览也开始利用进行AR展示。目前来看,三年之内AR最好载体无疑仍是手机。我从事AR眼镜制作,但是AR眼镜估计到2025年后才会缓慢覆盖到C端市场,届时AR眼镜市场才能有所起色。

手机AR,PC AR以及AR眼镜对工业的第一影响是数据可视化。以前工人在掌握维修手册时还需理解消化,现在借助AR数据可视化可解决工人记忆问题,打通了人和机器之间的物理界限。

0glass CEO苏波:AR眼镜可解决这3大痛点,但仍有4大要求需满足

此前,工人跟机器之间毫无联系,现在AR可把人和机器连接起来。它走完了大数据的最后一公里,既可采集到人类数据,也可采集到环境数据。

之前,物联网解决方案并无可行方案来采集人的数据,现在正赶上工业4.0浪潮。借用0glass公司首席科学家的话,“工业4.0是两个维度上的,第一个维度是把机器变成人,因为机器人在慢慢取代人,第二个维度是让机器智能化,这也是未来趋势, 20年之内还需要解决的问题,就是把人变成机器。”

0glass CEO苏波:AR眼镜可解决这3大痛点,但仍有4大要求需满足

工业领域,AR可以解决的三个痛点

工人们在维修发动机的过程当中跟30年前基本上没有区别,因为现在即便最轻便的信息技术终端也不能够解放他们的双手。而工人们在生产线和野外作业,无一例外都需要用手来工作的,这也就带来了工业领域亟待AR解决的三大痛点:

0glass CEO苏波:AR眼镜可解决这3大痛点,但仍有4大要求需满足

痛点一,非第一视角。iPad可以协助工人,但它并非提供的第一视角,对工人生产效率甚至对你的工作安全都会产生影响。而AR眼镜则可解放双手,同时提供第一视角。

痛点二,无法实时管理。上级无法实时管理到每个工人的工作细节,即人的数据缺失,唯有实时指导可解决。实时指导可根据模组来设计诸多功能,解决人的记忆问题,提高生产效率,降低生产成本,提高良品率。

痛点三,培训困境。这里有两个问题。第一,人类遗忘曲线,人在接受培训后很快就会忘记学习的内容,这由人生理结构决定。第二,七二元模型,工人学习场景与工作场景脱离。根据培训理论,两个场景,离得越近,培训效果越好,即学习场景与工作场景越近,直到重叠,学习效果更佳。

AR眼镜硬件真正落地的四点要求

第一重量轻。我们曾经做过跟华侨大学做过研究,70克是压死骆驼的最后一根稻草,多一克也会降低舒适度,因而,重量一定要一定要轻,这是AR眼镜能够真正落地的最基础要求,一旦过重,其他功能再强大,都会失去意义。

第二个运算要快。特别是B端的数据量非极大,产品运算能力跟不上,现在把很多东西丢在服务器上计算也还不现实。

第三个续航能力。产品无法满足八个小时甚至十个小时续航,工作当中将无法使用。

最后一个就是价格问题。目前的AR眼镜价格介于1万到3万之间,我们通过用户调研得知,如果价格与中高端PC或者中高端手机价格相仿, C端和B端客户都可以接受。

AR眼镜必须有算法支撑

AR眼镜没有SDK的支撑也无法使用。前面也提及,国外苹果,谷歌和微软以及国内BAT都已完成算法布局。

需要强调的一点是,当前在做的算法几乎没有专注于做B端的,特别是工业级算法,都算是C端(消费娱乐方向算法)。

偏重于游戏娱乐这方面,是因为算法的底层都是机器学习和深入学习,需要大量数据来支撑,没有数据和场景,算法是很难真正运用起来。属于工业级的场景,必须有工业级数据来支撑。当前算法相当于联想个的人计算机,缺少的是IBM工业计算机。虽然都是计算机,但产品逻辑理念和场景是截然不同的。

同时我们自己也研发了一套算法,叫NginABC。AR数据叠加仅能够实现实时指导功能,还需对场景进行识别,对物件进行识别,同时需要数据分析和采集能力,对数据进行沉淀,清洗,过滤,才有意义,这是工业级算法跟消费者级别算法的区别所在。

目前全球做工业级算法的公司,据我们了解仅有三家:

第一家,Daqri收购ARToolKit改为工业级算法。

第二家,PCT收购高通Vuforia,也在逐渐改造成工业级算法,其自己表示相当于花3000万从高通买住宅楼重新改造为厂房,算法也是如此,底层均需重新。

第三个,也就是我们0glass。我们有两大类产品,一类是硬件:我们有两款AR眼镜两,一款分体机和一款一体机。二类算法则分为后台编辑工具和SDK,同时也做过灯塔级客户的项目,例如国家电网巡检,华为PCB版检修,以及西门子降低成本,江铃汽车以及富士康还有两家军工企业(保密)。

案例:西门子

西门子的项目的诉求是降低成本,因为西门子大陆现场工程师(工资20多万)负责设备安装,西门子价值几百万甚至上千万的电力变压器设备安装过程极其复杂,需要大量现场工程师,现场和后期成本均高。因此西门子需要AR眼镜来替代部分或者全部工程师以降低成本,将安装流程数据可视化,剩下安装放在云上,通过AR眼镜来获取作业指导书,而且现场安装过程实时管理,一旦出错,后方即可收到报警进行相应解决。借助AR眼镜,外包给第三方劳务公司,每年人工成本降低接近40%.

案例:华为

华为项目是PCB板检修,华为松山湖每年生产4000万pcb板,具体流程是:需要先做印刷电路,然后贴片做成pcba,检修是通过德国引进的一套工业摄像头进行检测,检测内容:虚焊问题,切片位置,大概4%会被机器检测出问题,剩余需要人工复检,这也是难题所在,一块PCB板少则几百多则上千元器件,人工以来是效率低下,而来人由于惰性漏检难免,而一块PCB板成本极高:一块板七八十万,一个CPU两三万美金,因此需要AR眼镜解决。每一步指引叠加在PCB板上。

华为此项目招标4个关键指标:1. 识别率大于98% 2. 不能造成二次错误,即不能把B错识别为C,造成二次错误 3. 像素漂移在五个点之内,因为要在PCB上进行AR指导叠加 4. 定位精度在0.2毫米,这一点全球没有公司做到,定位精度达不到0.2毫米也直接导致识别率降低2% 5.延迟在100毫秒

0glass CEO苏波:AR眼镜可解决这3大痛点,但仍有4大要求需满足

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