當MR逐漸進入大眾視野后，人們早已不局限于討論未來大勢是AR還是VR，而是開始關注新技術會帶來的更多可能性，MR正在衍生除娛樂以外的功用。

比如，一個工人通過智能眼鏡檢查系統，此時通過診斷發現系統故障。如果工人不能自己解決問題，熟練技術人員能夠遠程協助，發送詳細的數字指令修理故障，快速有效地完成修復過程。

與此同時，物聯網概念的興起也為MR的產業鏈（平臺、設備和軟件生態系統），特別是底層傳感器，提供了有利環境。

物聯網與MR合作的用例有：將MR集成到制造環境中，從車間入手改善制造流程。通過數字技術的更新實時信息，工廠可以減少工人暫缺和機器空轉期，這可以極大程度上節約生產、管理、維修成本。

未來的智能工廠是何種模樣？

或許，我們可以通過一張MR+生產線的概念圖來了解：

維護和操作

?智能眼鏡提供指標,指令,和遠程支持維修工人。

?傳感器機器生成診斷數據和機器學習，有助于預測失敗及提高生產力。

生產

?智能機器人自動化生產。

?智能眼鏡及運動傳感器幫助匯編指令從而實現新員工培訓。

?智能設備如安全背心和安全帽監測環境。

設計與開發

?裝配仿真,實現先進的測試和遠程協作。工人全身運動跟蹤并通知工效工作區和裝配線。

報告和分析

?所有設備都被連接到一個數據數字化管理系統，過程的每一步都將被錄入文檔中，這有利于預測分析需求，同時優化生產模式。

質量控制

?機器使用傳感器、計算機,和攝影測量評估產品與標準。三維模型讓核查人員訪問在生產過程中所有產品規格。

分布

?燈塔和智能眼鏡指南運營商通過倉庫。自主車輛管理庫存。

?產品傳感器提供整個供應鏈的可視性。

在上文圖中MR融入到了生產線的每一步中，員工培訓—操作監督—遠程指導—數據沉淀—實時擴充，整個生產線形成了完整高效且“有據可查”的閉環。這就是未來理想化的工業4.0狀態。

目前市面上已有的從VR出發做MR的產品，便是通過產品設備上的攝像頭來采集外部現實世界的影像，而這最終呈現的是“數字化”現實+虛擬畫面。

其產品原理上來說就是高級一點的VR頭盔+攝像頭。從VR這個方向來做MR，顯然是走不通的，而通過AR來做MR明顯更為落地，AR技術的特性即基于真實場景上的虛擬疊加，決定了其是最接近MR效果的一種技術，而AR的最終發展路徑也一定是MR。

原文標題：未來工業的實現，從AR工業應用領域開始

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責任編輯：haq