整理 | 胖劉
吃軟不吃硬外加完美主義強(qiáng)迫拖延癥
2017年,AR來勢洶洶。在移動端AR應(yīng)用已經(jīng)開始逐漸打入大眾市場的情況下,AR眼鏡類產(chǎn)品在B端也有著非常迅速的發(fā)展。 在今年的香港環(huán)球資源電子展上,深圳市0glass CEO蘇波先生為大家?guī)砹俗约簩τ贏R在工業(yè)領(lǐng)域發(fā)展的看法,以及0glass在工業(yè)領(lǐng)域的布局和案例。 AR新賽道:國外巨頭紛紛布局,BAT不甘落后 賽道,這個詞最近很流行,大家創(chuàng)業(yè)時都需選擇賽道,此時,你選哪個行業(yè)去做,從哪個領(lǐng)域去做突破? AR/VR被公認(rèn)為下一代計算平臺,特別近一年之內(nèi),谷歌,微軟,蘋果各自公布自家AR戰(zhàn)略,阿里也于上周推出AR引擎,國內(nèi)外巨頭AR布局已然初步形成。然而AR還處于早期發(fā)展階段,特別是AR比VR還晚2到3年發(fā)展時間,AR相當(dāng)于PC 70年代末80年代初同期工業(yè)應(yīng)用早期探索階段,相當(dāng)于“手機(jī)的大哥大時代”,即便如此, AR高新技術(shù)就像高速列車,一旦發(fā)展抬頭,借助于慣性也會越來越快。 有了高速列車,就需要尋找隧道,此時,不得不提蘋果ARKit,iPhone X雖然未上市,但ARKit發(fā)布短短兩個月時間,全球上千家公司就基于它開發(fā)了大大小小的游戲以及應(yīng)用,主要集中于C端市場。谷歌也是如此,緊隨ARKit發(fā)布ARCore。而且谷歌硬件布局更早,Google Glass 13年底就面世,Google Glass在15年底就已停產(chǎn),但在17年企業(yè)版重生,這也表明AR消費(fèi)級市場不樂觀,但AR企業(yè)級市場(B端市場)潛力巨大。 英特爾是Realsense,微軟AR布局是Hololens+SLAM。在BAT方面,騰訊去年年底發(fā)布了QQAR,百度今年也發(fā)布了百度AR,阿里也是如此。BAT的AR布局偏“軟”,集中在底層算法或者引擎,還未涉及到硬件。 國內(nèi)外巨頭布局對AR行業(yè)的四大影響 隨著國內(nèi)外巨頭的AR布局初步完成,對行業(yè)將產(chǎn)生四個影響: 第一,未來互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品三年之內(nèi)百分百AR化:現(xiàn)有APP均將加入AR功能,基于AR SDK來開發(fā)新APP也將是趨勢,包括游戲,各行業(yè)應(yīng)用以及消費(fèi)級應(yīng)用。 第二,巨頭教育市場。創(chuàng)業(yè)公司無力來影響市場、教育市場,但巨頭的“一舉一動”都在教育市場,如蘋果ARKit發(fā)布短短兩個月,近上千家公司迅速跟進(jìn)開發(fā)多款A(yù)RKit應(yīng)用,這就是巨頭影響力。雖然谷歌ARCore目前僅支持Pixel和三星S8,相信很快也將擴(kuò)展至其他機(jī)型。 第三,寡頭壟斷,當(dāng)前ARSDK(底層算法)的格局,類似于 PC端操作系統(tǒng)Windows和蘋果,移動端安卓和蘋果兩家獨(dú)大, ARSDK(底層的算法)日后也將處于寡頭壟斷的形勢,但對于創(chuàng)業(yè)公司,機(jī)會仍存:基于ARSDK來構(gòu)建出類似蘋果商店的巨大生態(tài),可借助如同AppStore影響力來孵化出諸多偉大公司。 第四, 涇渭分明的B端和C端市場。因C端人多且易懂,巨頭通常布局C端市場,但B端市場就顯得晦澀難懂了。創(chuàng)業(yè)公司如堅持專注C端市場做SDK(底層算法)或者硬件創(chuàng)業(yè),無一例外將被巨頭覆蓋。國內(nèi)不少創(chuàng)業(yè)公司如太虛和亮風(fēng)臺都在做AR SDK,然而消費(fèi)級市場的時間窗口轉(zhuǎn)瞬即逝,巨頭們一旦發(fā)力,時間窗口將會很快對創(chuàng)業(yè)公司關(guān)閉。但B端市場就反而值得創(chuàng)業(yè)公司留意,仍留有巨大發(fā)力空間。B端和C端市場涇渭分明,這就是國內(nèi)外AR的當(dāng)前生態(tài)形態(tài)。 機(jī)器人類化后,AR助力人類機(jī)器化 工業(yè)領(lǐng)域的B端AR包含諸多細(xì)分領(lǐng)域,包括醫(yī)療,教育培訓(xùn)等。 我起初從事PC AR,即墻體結(jié)構(gòu)投影工作。后來博物館展覽也開始利用進(jìn)行AR展示。目前來看,三年之內(nèi)AR最好載體無疑仍是手機(jī)。我從事AR眼鏡制作,但是AR眼鏡估計到2025年后才會緩慢覆蓋到C端市場,屆時AR眼鏡市場才能有所起色。 手機(jī)AR,PC AR以及AR眼鏡對工業(yè)的第一影響是數(shù)據(jù)可視化。以前工人在掌握維修手冊時還需理解消化,現(xiàn)在借助AR數(shù)據(jù)可視化可解決工人記憶問題,打通了人和機(jī)器之間的物理界限。 此前,工人跟機(jī)器之間毫無聯(lián)系,現(xiàn)在AR可把人和機(jī)器連接起來。它走完了大數(shù)據(jù)的最后一公里,既可采集到人類數(shù)據(jù),也可采集到環(huán)境數(shù)據(jù)。 之前,物聯(lián)網(wǎng)解決方案并無可行方案來采集人的數(shù)據(jù),現(xiàn)在正趕上工業(yè)4.0浪潮。借用0glass公司首席科學(xué)家的話,“工業(yè)4.0是兩個維度上的,第一個維度是把機(jī)器變成人,因為機(jī)器人在慢慢取代人,第二個維度是讓機(jī)器智能化,這也是未來趨勢, 20年之內(nèi)還需要解決的問題,就是把人變成機(jī)器。” 工業(yè)領(lǐng)域,AR可以解決的三個痛點(diǎn) 工人們在維修發(fā)動機(jī)的過程當(dāng)中跟30年前基本上沒有區(qū)別,因為現(xiàn)在即便最輕便的信息技術(shù)終端也不能夠解放他們的雙手。而工人們在生產(chǎn)線和野外作業(yè),無一例外都需要用手來工作的,這也就帶來了工業(yè)領(lǐng)域亟待AR解決的三大痛點(diǎn): 痛點(diǎn)一,非第一視角。iPad可以協(xié)助工人,但它并非提供的第一視角,對工人生產(chǎn)效率甚至對你的工作安全都會產(chǎn)生影響。而AR眼鏡則可解放雙手,同時提供第一視角。 痛點(diǎn)二,無法實時管理。上級無法實時管理到每個工人的工作細(xì)節(jié),即人的數(shù)據(jù)缺失,唯有實時指導(dǎo)可解決。實時指導(dǎo)可根據(jù)模組來設(shè)計諸多功能,解決人的記憶問題,提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本,提高良品率。 痛點(diǎn)三,培訓(xùn)困境。這里有兩個問題。第一,人類遺忘曲線,人在接受培訓(xùn)后很快就會忘記學(xué)習(xí)的內(nèi)容,這由人生理結(jié)構(gòu)決定。第二,七二元模型,工人學(xué)習(xí)場景與工作場景脫離。根據(jù)培訓(xùn)理論,兩個場景,離得越近,培訓(xùn)效果越好,即學(xué)習(xí)場景與工作場景越近,直到重疊,學(xué)習(xí)效果更佳。 AR眼鏡硬件真正落地的四點(diǎn)要求 第一重量輕。我們曾經(jīng)做過跟華僑大學(xué)做過研究,70克是壓死駱駝的最后一根稻草,多一克也會降低舒適度,因而,重量一定要一定要輕,這是AR眼鏡能夠真正落地的最基礎(chǔ)要求,一旦過重,其他功能再強(qiáng)大,都會失去意義。 第二個運(yùn)算要快。特別是B端的數(shù)據(jù)量非極大,產(chǎn)品運(yùn)算能力跟不上,現(xiàn)在把很多東西丟在服務(wù)器上計算也還不現(xiàn)實。 第三個續(xù)航能力。產(chǎn)品無法滿足八個小時甚至十個小時續(xù)航,工作當(dāng)中將無法使用。 最后一個就是價格問題。目前的AR眼鏡價格介于1萬到3萬之間,我們通過用戶調(diào)研得知,如果價格與中高端PC或者中高端手機(jī)價格相仿, C端和B端客戶都可以接受。 AR眼鏡必須有算法支撐 AR眼鏡沒有SDK的支撐也無法使用。前面也提及,國外蘋果,谷歌和微軟以及國內(nèi)BAT都已完成算法布局。 需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是,當(dāng)前在做的算法幾乎沒有專注于做B端的,特別是工業(yè)級算法,都算是C端(消費(fèi)娛樂方向算法)。 偏重于游戲娛樂這方面,是因為算法的底層都是機(jī)器學(xué)習(xí)和深入學(xué)習(xí),需要大量數(shù)據(jù)來支撐,沒有數(shù)據(jù)和場景,算法是很難真正運(yùn)用起來。屬于工業(yè)級的場景,必須有工業(yè)級數(shù)據(jù)來支撐。當(dāng)前算法相當(dāng)于聯(lián)想個的人計算機(jī),缺少的是IBM工業(yè)計算機(jī)。雖然都是計算機(jī),但產(chǎn)品邏輯理念和場景是截然不同的。 同時我們自己也研發(fā)了一套算法,叫NginABC。AR數(shù)據(jù)疊加僅能夠?qū)崿F(xiàn)實時指導(dǎo)功能,還需對場景進(jìn)行識別,對物件進(jìn)行識別,同時需要數(shù)據(jù)分析和采集能力,對數(shù)據(jù)進(jìn)行沉淀,清洗,過濾,才有意義,這是工業(yè)級算法跟消費(fèi)者級別算法的區(qū)別所在。 目前全球做工業(yè)級算法的公司,據(jù)我們了解僅有三家: 第一家,Daqri收購ARToolKit改為工業(yè)級算法。 第二家,PCT收購高通Vuforia,也在逐漸改造成工業(yè)級算法,其自己表示相當(dāng)于花3000萬從高通買住宅樓重新改造為廠房,算法也是如此,底層均需重新。 第三個,也就是我們0glass。我們有兩大類產(chǎn)品,一類是硬件:我們有兩款A(yù)R眼鏡兩,一款分體機(jī)和一款一體機(jī)。二類算法則分為后臺編輯工具和SDK,同時也做過燈塔級客戶的項目,例如國家電網(wǎng)巡檢,華為PCB版檢修,以及西門子降低成本,江鈴汽車以及富士康還有兩家軍工企業(yè)(保密)。 案例:西門子 西門子的項目的訴求是降低成本,因為西門子大陸現(xiàn)場工程師(工資20多萬)負(fù)責(zé)設(shè)備安裝,西門子價值幾百萬甚至上千萬的電力變壓器設(shè)備安裝過程極其復(fù)雜,需要大量現(xiàn)場工程師,現(xiàn)場和后期成本均高。因此西門子需要AR眼鏡來替代部分或者全部工程師以降低成本,將安裝流程數(shù)據(jù)可視化,剩下安裝放在云上,通過AR眼鏡來獲取作業(yè)指導(dǎo)書,而且現(xiàn)場安裝過程實時管理,一旦出錯,后方即可收到報警進(jìn)行相應(yīng)解決。借助AR眼鏡,外包給第三方勞務(wù)公司,每年人工成本降低接近40%. 案例:華為 華為項目是PCB板檢修,華為松山湖每年生產(chǎn)4000萬pcb板,具體流程是:需要先做印刷電路,然后貼片做成pcba,檢修是通過德國引進(jìn)的一套工業(yè)攝像頭進(jìn)行檢測,檢測內(nèi)容:虛焊問題,切片位置,大概4%會被機(jī)器檢測出問題,剩余需要人工復(fù)檢,這也是難題所在,一塊PCB板少則幾百多則上千元器件,人工以來是效率低下,而來人由于惰性漏檢難免,而一塊PCB板成本極高:一塊板七八十萬,一個CPU兩三萬美金,因此需要AR眼鏡解決。每一步指引疊加在PCB板上。 華為此項目招標(biāo)4個關(guān)鍵指標(biāo):1. 識別率大于98% 2. 不能造成二次錯誤,即不能把B錯識別為C,造成二次錯誤 3. 像素漂移在五個點(diǎn)之內(nèi),因為要在PCB上進(jìn)行AR指導(dǎo)疊加 4. 定位精度在0.2毫米,這一點(diǎn)全球沒有公司做到,定位精度達(dá)不到0.2毫米也直接導(dǎo)致識別率降低2% 5.延遲在100毫秒 關(guān)注微信公眾號:VR陀螺(vrtuoluo),定時推送,VR/AR行業(yè)干貨分享、爆料揭秘、互動精彩多。投稿/爆料:tougao@youxituoluo.com
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