智能眼鏡相當(dāng)于人的第二大腦,，連接人與數(shù)據(jù)、人與智能,，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自然的人機(jī)溝通

大家好,，我是亮亮視野CEO吳斐,。我們是一家致力于推動第一視角交互革新的公司。

昨天,，在朋友圈看到我們的投資人張穎先生的一番話，他說：

所有輕公司以后都會做重,，也必須做重，只有做重才能有效抗拒巨頭殺入,，也唯有如此才能做大,。

我非常有感觸，這也是我們一直以來的發(fā)展路徑,。

我們以智能眼鏡為載體,，深入客戶場景，激發(fā)軟件能力,，深度接入客戶業(yè)務(wù),。

未來工廠與鋼鐵俠

今天，我想從非常喜歡的一個電影說起：鋼鐵俠,。

大家一定還記著這樣的劇情,，男主角無論飛行還是工作都戴著一副智能眼鏡，通過超級智能的后臺服務(wù),，讓他一個人就可以完成復(fù)雜的操作,。

那今天，我們是否有機(jī)會讓每個工程師都能擁有這樣的能力,？

我們來解構(gòu)一下這個能力：

1. 看：走到設(shè)備跟前,，通過智能眼鏡的實(shí)時(shí)識別，就可以讀取傳感器中的信息,，當(dāng)場判斷設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)情況,，哪部分出了問題。

2. 交互：在未來的工廠里，人和機(jī)器是可以無障礙溝通的,，可以隨時(shí)操作設(shè)備來實(shí)現(xiàn)這個愿景,。

其中，智能眼鏡是關(guān)鍵的一環(huán)——人與設(shè)備的實(shí)時(shí)交互與數(shù)據(jù)共享入口,。

亮亮視野一直深度思考,，并且扎實(shí)地一步步實(shí)現(xiàn)這個愿景。

GLXSS Live 人—數(shù)據(jù)—知識庫

2017年初,，亮亮視野發(fā)布了GLXSS Live 第一視角智能交互平臺,。

首先構(gòu)建底層流媒體平臺，把人—眼鏡—數(shù)據(jù)都連接在一起,，讓大家開始進(jìn)入一個商業(yè)場景,，讓用戶的需求和技術(shù)的演進(jìn)互相促進(jìn)。

接下來,，吳斐詳細(xì)講解了智能眼鏡在汽車后產(chǎn)業(yè),、高鐵市場、跨國檢驗(yàn)與全球部署的通訊產(chǎn)業(yè)的遠(yuǎn)程指導(dǎo)應(yīng)用,。

在汽車后產(chǎn)業(yè)的案例中：

前端有了專家指導(dǎo),，后端也有了管理模型，有了專家提供的知識庫,，沉淀下來就能解決很多問題,。原來專家不夠用，現(xiàn)在在辦公室通過遠(yuǎn)程搶單就能解決問題,，也大大提高了積極性,，這就是業(yè)務(wù)模式的變化。

業(yè)務(wù)模式的另一個擴(kuò)展是高鐵行業(yè)：

高鐵領(lǐng)域這兩年發(fā)展很快,，其實(shí)背后是龐雜的維修服務(wù),，我們的合作伙伴遇到的是同樣的問題——高鐵設(shè)備非常復(fù)雜，怎樣在出現(xiàn)故障時(shí)及時(shí)排除,，讓遠(yuǎn)程參與實(shí)時(shí)指導(dǎo)現(xiàn)場,？

從硬件為中心到服務(wù)為中心，需要的是能對業(yè)務(wù)核心的關(guān)注,。我們和交大做了一個三網(wǎng)融合的網(wǎng)絡(luò)連接,，在高速行駛列車上提供穩(wěn)定信號。在 5G 到來之后,，這個場景將得到更好的應(yīng)用效果,。

我們知道，企業(yè)不會希望他的專家永遠(yuǎn)做重復(fù)性工作,。而企業(yè)每年幾百萬的設(shè)備安裝,、部署、維修，其中所有的問題都是一個有限集,。

怎樣通過一種手段,，讓這些知識慢慢沉淀，去支持新的業(yè)務(wù),？

在GLXSS Live平臺上，首先做到專家支持,，所有的支持行為都會被記錄，之后形成知識庫,。

記錄前方的知識，我們就需要提到一個很重要的概念——前端智能,。

前端智能是把所有前端的視覺,、語音交互進(jìn)行結(jié)構(gòu)化,，積累數(shù)據(jù),，在后臺形成知識庫,。這種重度模式，讓第一視角交互深入客戶業(yè)務(wù),。

亮亮視野與華為的合作,，就是通過前端能力，讓設(shè)備和人深度協(xié)作,。

這項(xiàng)稱為 eView 智能裝備的項(xiàng)目，連接的是華為在亞/歐/北美三大全球服務(wù)能力共享中心的技術(shù)能力,。智能眼鏡，則是人—設(shè)備—知識庫的交互入口,。

智能眼鏡——第二大腦

我們不斷深入工業(yè)業(yè)務(wù),，把資深模式做重,，這背后的需要反思的是,，我們明天面臨的是一個什么樣的局面？

我們明天,，面臨的就是未來工廠,，就像業(yè)界提到的平行工廠。

他的底層就是傳統(tǒng)設(shè)備，中層就是物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù),，頂層是基于這些數(shù)據(jù)的決策系統(tǒng)。

這在國內(nèi)外工業(yè)行業(yè)的頭部企業(yè)中已經(jīng)逐漸成為現(xiàn)實(shí),。

工廠設(shè)備嵌入傳感器并且聯(lián)網(wǎng),，這些設(shè)備間建立起不間斷的、可視化,、可量化的數(shù)據(jù)流；智能協(xié)作能力越來越強(qiáng),，如同鮮活的生命體,。

這是一個非常龐大的系統(tǒng)，對于所有的參與者,，每一個工人、管理者,、工廠的決策者都提出了更高的要求,。

那么人，作為一個最重要的角色,，在這個系統(tǒng)之中怎么樣能發(fā)揮作用,？

他需要一些新的手段,。

我們發(fā)現(xiàn)，智能眼鏡是未來平行工廠之中的交互入口,，它相當(dāng)于人的第二大腦,。

工人眼前看到的事情，都可以有第二大腦來幫助決策,，這就相當(dāng)于鋼鐵俠之中,，他的智能助手。

我們相信,，這就是第一視角交互變革最后會走到的那一天,。

智能眼鏡進(jìn)化的鐵人三項(xiàng)

這一愿景的達(dá)到要求我們與工業(yè)產(chǎn)業(yè)同步進(jìn)化，完成鐵人三項(xiàng)：

首先是硬件,，需要人帶上，就必須非常輕,，才能長期佩戴,。亮亮視野的智能眼鏡做到了33.4g,，和普通眼鏡相差無幾；

第二,，交互核心硬件技術(shù)需要實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。比如,，目前光學(xué)領(lǐng)域尚無標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)方案,，每家的方案都不一樣,。亮亮視野做了一個很重的工作,，把產(chǎn)學(xué)研結(jié)合在一起,，和浙大光電學(xué)院成立聯(lián)合光學(xué)實(shí)驗(yàn)室和人才培養(yǎng)基地,。發(fā)展幾年來，不僅在這一代光學(xué)方案,，對于下一代光學(xué)與未來的光場研發(fā),，我們都會進(jìn)行專利布局，并與供應(yīng)商做深度整合,；

第三,，更重要的是計(jì)算。都說“智能眼鏡”,，那么“智能”體現(xiàn)在哪,？我認(rèn)為目前最重要的就是前端計(jì)算。前端計(jì)算有多難呢,？

首先,，你需要部署在很輕的頭戴設(shè)備上；第二需要反應(yīng)做夠快,，實(shí)時(shí)識別的要求是非常高的,，否則在場景里就沒法發(fā)揮價(jià)值。我們實(shí)現(xiàn)的是 100 毫秒,；第三,，就是要準(zhǔn)。

這三個要素其實(shí)互相是矛盾的,，怎么來平衡,？很好的一點(diǎn)是，業(yè)界慢慢走到今天,， intel的Movidius,、寒武紀(jì)的NPU等，都在做基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí),，把它放在一個非常小的芯片上,。

但是，這個芯片只是架構(gòu)完成了,，它后面的整個軟件系統(tǒng),、SDK都沒有成熟。

在這方面,，我們也做了很重的工作,，用了幾年時(shí)間，從函數(shù)庫到整個的應(yīng)用接口打通,。我們甚至還把一個DenseNet200層的模型放在了眼鏡端,。

這才真正的完成了鐵人三項(xiàng)。

剛才提到的不同行業(yè)案例的不斷提升之后,，我們做到可以連接知識,、連接人與數(shù)據(jù)，并且進(jìn)一步連接人與物聯(lián)網(wǎng),。這就是開頭提到的“重模式”,。

人機(jī)交互革命，呼喚行業(yè)伙伴

把這些做到之后,，我們真的打開了一扇窗,。

我們看到，人機(jī)交互有非常多的應(yīng)用場景,，今天只是新的交互革命的開始,。

我們吹響了第一聲號角,。

但是，這場交互革命不可能由亮亮視野獨(dú)自完成,。我們希望有更多的合作,，無論是計(jì)算、框架領(lǐng)域,，還是業(yè)務(wù)層面,，我們都希望大家能關(guān)注第一視角交互革命。

我們相信,，在今天這個時(shí)間點(diǎn),，智能眼鏡面臨一個非常大的機(jī)遇。

在這一次交互革命中,，中國真的是走在前列,。