热消息:苹果 MR 遇冷,国内 AR 产业需求着眼于提升生产力效率
2023-06-13 21:28:11来源:ZAKER科技
从形态和技术路径上来看,苹果 Vision Pro 实现 MR 融合效果的核心技术是全彩 "Video See Through"(VST),通过内置的深度相机和处理器等硬件设备将虚拟和现实场景融合在一起,为用户带来逼真的 MR 体验。
MR 的光学形态分为 VST 与 OST。AR 产品通常采用的方案是 OST,则是直接通过光学(Optical)实现了真实世界的透视,通过对真实环境的感知让虚拟物体与之融合。由于 VST 技术需要从实时摄像头中获取视频图像,因此在光线不足的情况下,显示效果可能会受到限制。另外,由于 VST 技术是相对较新的技术,因此目前的应用场景相对较少,仍需进一步发展和拓展。
自从十一年前谷歌高调推出一代 Google Glass 到如今 "XR 行业迎来 iPhone 时刻 ",XR 终端总是能够成为行业热议的焦点。但消费级的 AR 产品无论是技术研发,还是落地应用场景却始终难以进一步突破。
(相关资料图)
在 B 端应用场景则截然不同,AR 已经是诸多领域不可或缺的生产力工具,近年来,全球范围内近半头部科技公司都在不断加大 AR 技术在企业级服务领域的研发和布局。同时,工业元宇宙既是巨头们眼中的新一代平台级应用体系,也是全球智能制造的未来形态。
与 AR 高度关联的工业元宇宙作为产业互联网全新且更高级的形态,正在为全产业链的数智化转型提供更强的动力。
C 端受阻,厂商持续发力 B 端场景
根据 IDC 的数据,2023 年第一季度,中国 AR/VR 市场出货 17.3 万台,同比下滑 37.6%。其中 AR 市场出货 2.2 万台,同比增长 35.7%,VR 市场出货 15 万台,同比下滑 42.2%。一季度出货整体下滑主要受到头部厂商降本增效策略、非刚需消费电子产品需求端持续乏力等因素影响。Vision Pro 定价较高,主要针对高端市场,难以凭借一款产品带动国内整体市场出货。
在增长受阻的 C 端市场环境下,助力智能制造转型升级的工业场景,正成为各个 AR 厂商持续发力所在。
众所周知,AR 市场的火热,元宇宙确实是一个重要因素,衍生于该概念下的软硬件和场景都开始被快速应用,并且获得了国家的认可与政策支持。
与 C 端 AR 仍然在探索如何为用户提供价值不同,工业 AR 有着比较明确的使用场景以及需求。近如信息辅助、远程协作、模拟培训,远如让一线工业人员实时与工业软件和 AR 相连,从而实现数字化流程与业务管理,减少人工操作和管理过程中的错误和事故,从而提高生产效率和产品质量,提高企业竞争力和市场占有率,助力工业企业实现数字化转型。然而,需求明确并不代表 B 端 AR 普及难度就比 C 端小,无论任何应用场景,都有一套传统而行之有效的解决方案,并且有与之相匹配的制度、组织架构甚至产业链。所以企业对推动 AR 应用的积极性取决于诸多因素。
首先,企业需要考虑 AR 技术是否真正适用于自己的业务场景,是否能够为企业带来实际的业务价值和效益,从而进行技术投入和资源调配的决策。其次,企业还需要为 AR 技术的应用实施配置足够的资源和人力,进行有效的管理和协调。同时,还需要考虑与供应商、客户以及政府部门的合作和沟通,以及行业标准和法规等方面的遵守和配合。
另外,工业 AR 在普及过程中也面临许多挑战包括技术难度、成本高昂、人员培训等诸多问题。
经过五年时间的市场打磨,谷东科技在诸多垂直工业领域进行了深度应用探索,打造出了针对不同行业的工业 AR 数字化解决方案,包含全产品线(光学、硬件、软件、系统平台、数字模型等),覆盖工业设计、生产制造、故障诊断、维护保养等圈生命周期,还具备智能化运维、协同办公、数字化培训等功能。到目前为止,谷东科技 AR 数字化解决方案已应用于汽车、电力、石化、航空航天以及军工等行业 , 订单与销售额年年增长,赢得了数量众多世界 500 强企业的信赖,大客户复购率超过 90%。
工业 AR 将如何提升生产效率 ?
2023 以来,工业 AR 硬件市场渗透率提升,企业对 AR 设备的采用率也逐渐增加。工业 AR 平台发展成为集成 AR 设备、应用、数据等的更加成熟的一体化解决方案,能够支持多种设备和应用场景,并普及至更多行业和应用领域。
如今,AR 对各行业的赋能不仅仅局限于产品本身,AR 能力逐渐与各行各业已有的成熟生态形成耦合。企业一方面需要专注于将产品精细化,依靠技术和产品优势,达到细分领域顶尖水平,构筑自身发展 " 护城河 "。另一方面,面向具体场景的解决方案对 B 端获客和构建产业创新生态体系也有重要影响,AR 如果想应用于特定行业,交付的方案一般是硬件+AI 辅助的软件平台,AR 企业需要像服务垂直行业或者特定场景的 SaaS 企业一样,对行业、各个企业/行业的 IT 系统、知识图谱有深刻的理解。与此同时,体验与性价比的平衡、供应链管理能力对于企业形成规模效应、保障硬件交付也至关重要。
谷东科技在技术研发等方面加强布局。在光学显示、整机研发、空间计算、核心算法等关键技术领域实现技术突破,整合供应链资源,有效打通数字孤岛,推进企业数字转型,构建前瞻型业务模式。通过全域感知与运行监测智能分析,助力企业降本增效,辅助安全生产、可视化运维及智能化管理。
在光学显示方面,谷东科技自主研发,经过精确的模拟计算,得到特定规格的光束来做曝光,过程中所使用的激光光强、主频率、带宽、相干性,以及材料的配方、曝光环境都是根据材料的特点通过真实的全息实验寻找最佳参数,因此这也提升了技术的研发难度和市场垄断性。
谷东科技研发的单层全彩色体全息光栅波导的显示效果谷东科技自主知识产权七折叠、十二面体光机专利技术,做出了业内最高亮的基于 OLED 的阵列光波导产品,其光效在市场上具有领先优势。在同等条件下,谷东科技光波导产品的显示亮度可达到业界同行的 4~5 倍。
在整机研发层面,去年 12 月发布的 5G 防爆单目阵列波导一体式 AR 眼镜 —— C2000S 搭载行业领先的光波导技术,采用国产 5G 芯片及自研 Webb OS 系统,在显示技术、追踪性能、交互体验、安全防护等方面均有了重大进步,针对工业场景的极端需求也做了许多相应细节设计,是目前业内性能卓越、场景适应性非常高的一款工业级 AR 眼镜 。
在核心算法方面,不同于消费、游戏、娱乐等行业,工业生产对数据的精准性、实时性、一致性要求极高。基于自研的 AI 算法平台和深耕行业积累的大数据,谷东科技针对性研究并优化了工业生产过程中所涉及的人脸识别、行为检测、目标跟踪、语音识别、手势识别、文字识别、缺陷识别、红外识别与测温、仪器仪表自动读数等关键算法。
同时,谷东科技还结合各种传感器,以及智能硬件设备,搭建了完整的工业智能化系统,实现了对工厂内各种数据的采集、分析、处理、辅助决策等全过程自动化。这些系统中应用到的算法,也都经过了多次的实际应用和优化,可以满足客户对于工业生产过程中各种数据处理的需求。在寻求给企业提供智能化、数字化升级高效方式的进程中,谷东科技深入挖掘市场的需求,扩张产品线的深度与广度以提高自身的方案整合能力。同时,不断升级产品和服务,形成标准化模块化方案,降低部署成本。
谷东科技华电风电 AR 数字化管理系统界面如今,谷东 AR 数字化管理系统的应用价值在工业领域已得到充分验证,南方航空、国航、中广核、中石油、国家电网、华电集团等众多企业机构开始逐步部署谷东科技的 AR 方案。其中,在某智慧航空案例中,谷东科技 AR 数字化系统将航空维修巡检安全控制等级提升至近 100%,同时将飞机放行检查效率提升 200%,安全性得到大大提升。
AI 能力或成 AR 产业竞争新维度
今年以来,工业 AR 数字化呈现了一些新的发展趋势,如 ChatGPT 与 AR 技术的深度融合、智能化的人机交互、更广泛的应用场景、数据化运维管理等等。
对于 AR 产业来说,处于刚起步期,竞争气氛无处不在。但是对于一家企业来说,只要掌握了核心的发展趋势,在降本与应用层面不断提升实力,也自然会在一轮又一轮的洗牌中留下来。
随着 AR 市场规模及出货量不断扩大,产业相关数据也会随之不断丰富,AR 应用场景的理解会不断深刻。而 AI 作为新兴的智能应用工具,正在成为企业差异化竞争的重要抓手。今年以来,谷东科技在工业 AR 数字化方面加大投入,积极创新 AR+AI 融合应用。目前,谷东已将生成式 AI 算法加入产品解决方案中,助力制造业进行数字计划转型升级。在标准化产品解决方案的基础上,未来谷东科技将进一步结合垂直行业的私域数据、为企业打造专属于特定场景的 AI+AR 解决方案。
另外,为了让企业在数字化转型时更加高效地实现自身需求。年初,谷东科技创始人崔海涛在接受《36 氪》采访时表示 "谷东已经集中精力穿透了行业的需求,抽象出场景的共性,在细分场景中建立起标准化的产品和方案,通过提供开放接口,让用户可以进行图形化的低代码编辑"。
目前,谷东科技已经在现有 AR 产品和服务的基础上,将更多的 AI 技术应用于其 AR 技术中,并不断提升相关技术的研发和应用能力。近期,谷东科技推出了一系列集成了 AI 技术的 AR 产品和服务,如成功集成 ChatGPT 的智能 AR 眼镜、基于深度学习和计算机视觉的 AR 头显、基于人工智能和自然语言处理技术的 AR 智能助手等。
无论是需求层面还是供给层面,AI 在 AR 产业的应用正在逐步渗透,从消费行业到工业领域,从智能化数据化管理到保障应用安全,AI 都将会有利解决 AR 产业发展的痛点。未来,谷东科技还将加大对 AI 技术的投入,并与相关机构展开更加深入的合作,共同探索 AI 技术在 AR 领域的应用和发展,拓宽 AR 技术的应用。
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