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日前，北京商報《數據》雜志記者 袁曉東對 ALVA Systems CEO 楊衛國進行專訪。
楊衛國向記者分享了 AR 技術在工業領域的應用價值和落地場景并對公司發展做出展望，雙方基于當前行業發展進行了深度探討。
通常越是復雜的事物，用語言文字對其進行準確描述就越是困難。 譬如一張紙，通過對其色彩和尺寸的簡單描述就可以讓人了解其形態；如果將紙折成一朵花，那么僅憑語言描述很難讓人掌握其特征；而如果要掌握這朵花的折疊方法，靠語言表達就更是不甚直觀。
隨著工業標準化與數字化的發展，工業領域正演變成一個充斥復雜設備與復雜操作的場景，工業企業對一線工人的技能素質也有了更高的要求。
要滿足這一點，一種更加形象直觀的信息呈現方式已成為必需。
在阿依瓦（北京）技術有限公司（ALVA Systems）（以下簡稱“阿依瓦”）CEO 楊衛國眼中，AR 技術正是輔助一線工人學習與工作的最佳手段。
在工業領域開辟 AR 藍海
2022年1月12日，國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃的通知》，其中明確了“堅持應用牽引、數據賦能”的基本原則，并指出要充分發揮我國海量數據、廣闊市場空間和豐富應用場景優勢，充分釋放數據要素價值，激活數據要素潛能，以數據流促進生產、分配、流通、消費各個環節高效貫通。
在楊衛國看來，工業領域是發展數據賦能的一片藍海。讓他作出這一判斷的依據之一是柔性化生產在我國的推廣。
所謂柔性化生產，是指工廠對多種產品、多流程、多形態、多單元的快速轉換與協同生產。 “隨著柔性化生產線復雜度越來越高，工人經過嚴格的培訓才能上產線，而產品的更迭速度很快，培訓有時也難以跟上變化速度。正是基于這些現實情況，對工人的數據賦能就變得富有價值。”楊衛國介紹道。
在具體的實踐中，賦能工人的形式是多種多樣的，可以是一本操作指南、一段語音、一段視頻講解，隨著技術發展，也有可能會是一段 3D 的操作動畫。
如果這段動畫能夠疊加到實物之上，無疑會帶來更加形象和真實的觀感。這一構想正是阿依瓦選擇以 AR 技術為核心的出發點。
AR 的全稱是 Augmented Reality，即增強現實，通過虛實疊加的方式，讓人更加深入地認識物理世界。
楊衛國表示，“對工業企業的一線工人來說，在他需要輔助指導的時候，我們可以通過 AR 的方式，把技術或設備相關的數據推送給他，工人可以通過眼鏡、智能手機、平板電腦等任何 AR 載體觀看到疊加了更多信息的物理世界，進而輔助他進行操作。”
針對一些危險作業環境，說教式培訓效果難以保障，而實地培訓又存在風險，此時通過 AR 技術對實地場景的構建，可以輔助工人完成身臨其境的操作培訓，降低安全風險。
同時，在一些產品還未上線的階段，通過搭建數字化模型配合培訓，工人可以提前掌握生產技能，縮短產品落地的周期，提高生產效率。
會展也是 AR 技術廣泛應用的場景之一。小到一臺發動機，大到十幾米的石油壓裂設備，冷冰冰的機械陳列在展館中難以呈現其實際的技術參數和應用效果。而在 360 度疊加 AR 模型后，參觀者就能夠清楚地看到其工作流程和運行原理。??
此外，阿依瓦還考慮到年輕一代的技術工人本身正是數字時代的原住民，是在各種感官刺激之下成長起來的，面對枯燥的傳統學習模式學習意愿比較低。
而 AR 技術帶來生動形象的交互方式，更能吸引年輕人的眼球，從而提高學習興趣和培訓效率。
以人為本引導發展方向
根據管理學中的“二八定律”進行粗略估計，工業企業中大概有 20% 的管理人員和 80% 的業務人員，其中一線工人又占到業務人員的很大一部分，但在楊衛國的感知里，一線工人的數字賦能水平要遠低于管理人員。
“在管理層面，數字化辦公應用和相關的決策模型越建越豐富，而一線工人做巡檢卻還是拿著電子甚至紙質的工單做 check list ，為他們打造的賦能手段相比太少了。”
與此同時，楊衛國認為，“雖然工業領域的自動化程度越來越高，但在未來很長的階段中，工廠完全由機械作業，所有人都‘躺贏’的局面是不太可能實現的，因此為一線工人賦能的潛力巨大。” 基于這一判斷，以人為本成為阿依瓦技術研發工作遵循的理念之一。 事實上，在2021年1月7日，歐盟發布的《工業5.0：邁向可持續、以人為本、富有韌性的歐洲工業》戰略中就提出：工業5.0 將強調以人為中心。其中的內涵正是利用技術使生產過程適應工人的需要，而非要求工人調整自己的技能以適應迅速發展的技術需要。 ?
這一理念在阿依瓦的問題解決方案中得到了充分地體現。楊衛國表示，“將正確的數據，在正確的時間，用正確的方式，推送給正確的人，實現正確的決策，這五個正確構成了我們解決方案的核心。”
其中，識別正確的人是實現連接的關鍵一環。產品用戶具有不同的身份，可能是初級學徒、熟練工人或是業界專家，針對不同用戶推送的輔助增強信息是不一樣的。對初級的工人來說，可以推送形象的 3D 動畫指導；對熟練的工人來說，傳統的視聽信息就已足夠；如果是一名專家，通常只需要推送一些更加底層的關乎決策的信息。
“ALVA 通過為一線工人和行業專家建立畫像，將其職業技能、成長經歷、個人績效、可信度等信息納入其中，從而確保能夠將正確的信息推送給正確的人。”
楊衛國表示，“AR 技術讓原來的人找數據轉變為數據找人，實際上降低了人的技術門檻，這正是以人為本的重要體現。”
入局之難與發展之痛
用 AR 為工業領域數據賦能的構想固然美好，但在實踐過程中卻面臨諸多困難。
首先要面對的是工業領域的復雜性與多樣性，據《所有經濟活動的國際標準行業分類 修訂本第 4 版》介紹，所有工業總共可分為 39 個工業大類，191 個中類，525 個小類，并且我國是世界上唯一一個擁有聯合國產業分類中全部工業門類的國家。
多樣化的工業生態下，不同門類間的生產制造模式完全不同，即便是同一門類下，IT 系統、設備的種類和新舊程度也不盡相同。
“因此工業企業在數字化轉型方面是很痛苦的，為其打造 AR 解決方案是一項很復雜的工程，并沒有一條‘萬金油’的法則可供各個工業領域借鑒。”楊衛國說道。
針對這一點，阿依瓦正在行業生態中尋找答案，通過在生態中尋求合作，不斷積累實際問題與解決方案的匹配路徑，構建起各工業門類的知識模型庫，進而打造一個能夠與企業系統進行快速集成和對接的平臺，更加快捷準確地服務到不同行業中。 ?
另外，AR 技術本身的發展也面臨陣痛，設備水平是其中突出的一項。楊衛國表示，“在辦公場景中，如今的數字化辦公體系已經相當成熟，工作者通過一臺電腦就可以訪問各類信息，但車間中不可能任意放置電腦，一來空間比較局限，二來有一些流動性較強的工種，無法攜帶電腦跑來跑去。
于是就需要一種更輕便的方式來實現移動化，最理想的設備是眼鏡，但當前技術尚未成熟，現階段手機、平板是很好的過渡方式。”
然而無論是眼鏡、手機還是平板，這些輕便的移動設備因其本身的體積和配置，大都面臨算力低的難題。
但在工業領域，要保障 AR 模型準確識別場景，并使每一幀都與現實世界精準貼合，無疑對算力有著較高的要求。
因此，近年來行業也在探索借助云計算的解決方案，云端有著近乎無限的算力，可以輕松滿足平臺的算力需求，但同時也會帶來時延問題，這對于對精細度有較高要求的工業企業來說是不可接受的。
好在困難的局面正朝著樂觀的方向發展，2020年3月，工信部印發《關于推動 5G 加快發展的通知》，其中聲明中國要加快推廣 5G+AR/VR 的新型信息消費。
楊衛國表示，隨著 5G 基礎設施的建設完善，云計算的時延問題將大為緩解。與此同時元宇宙的興起也有望推動 AR 硬件設備實現迭代升級，“數字經濟的發展成果正推動 AR 在工業場景穩定落地。”? ??
在元宇宙黎明等風來
2021年10月，隨著科技巨頭 Facebook 更名為 Meta，元宇宙一躍成為市場追捧的“新貴”產業，一時間概念層出疊現，資本競相涌入。
時間來到現在，雖然元宇宙的前景未定，但在政策與資本的疊加推動下，這場聲勢浩大的熱潮確實帶動了一批產業“忽如一夜春風來”，AR 正是其中之一。新浪 VR 與獵聘聯合發布的《元宇宙人才發展白皮書》中就指出，VR/AR 設備作為元宇宙當前的核心載體，是獲得沉浸式體驗的必要硬件。
在這一背景下，科技公司紛紛推出 AR 創作平臺，如 Meta 的Spark AR、Google 的 AR Core、蘋果的 AR Kit 等。
受益于此，AR 應用也日漸豐富，風靡一時的 Pokémon Go 和社交媒體中流行的面部濾鏡功能便是其中代表。
根據德勤與 Snap 聯合發布的《2021 年 AR 全球消費者報告》（以下簡稱《報告》）顯示，消費者每天會拍攝超過 800 萬條 AR 照片/視頻訊息，接近 75% 的消費者表示他們愿意為承諾 AR 能夠提供的透明度的產品支付更多的費用。
迎著高漲的消費熱情，《報告》預計全球在 VR/AR 上的支出將從 2021 年的 120 億美元增長到 2024 年的 728 億美元。
在楊衛國看來，隨著元宇宙探索的加深和資金投入的增長，AR 硬件設備將呈現算力提升、續航增加、成本下降的趨勢，算力需求與便攜性之間的矛盾有望由此得到破解，阿依瓦的軟件能力也將得到更加充分地釋放。
編輯：黃飛
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工商網監
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