从田野调查到行业灯塔，亮亮视野靠什么打造AR闭环？

数据洞察，商业万象

文｜罗宁

编｜王一粟

AR领域并不是一个新鲜行业，和很多技术经历的发展历程一样，其起初也从军用领域开始，但半个多世纪的产业变革，让这项技术逐渐迈入大众视野，而其中的每一步，都走的不像我们设想的那样简单。

1968年，世界上第一个头盔显示器“达摩克里斯之剑”在美国ARPA信息处理技术办公室诞生，这款大而笨重的军用头盔显示器最初的作用十分有限，且由于太重而无法移动使用，但人们第一次看到数字世界以一种完全不同的视角呈现在人眼前。

如同字面意义一样，“达摩克里斯之剑”最大的缺点在于重量，过于沉重的头盔不但无法让人四处佩戴，也让实用性大打折扣，但其内涵的概念却影响至今，正如发明者Ivan Sutherland博士在《终极的显示》一文中提到的那样，这是一个"观看虚拟世界的入口"。

随后的半个多世纪，当计算机技术、人工智能技术、互联网已经开始成为我们生活中不可或缺的部分，我们不但看到了这个虚拟世界，更是身处其中无法自拔，电脑、智能手机、智能音箱的普及让更多人意识到虚拟世界的力量，而AR技术也在这一时期迎来了自己的第一个高光时刻。

随着大洋彼岸的Google Glass以及HoloLens横空出世，无数普通人希望自己能够成为《头号玩家》中的一员，而随后的行业低谷期则告诉所有人，AR并没有大家想象中那样完美，它还需要时间，这时摆在所有从业者面前的问题是：

AR的真正价值究竟是什么？

带着这个问题观察AR行业的众多从业者当中，来自中国的创业公司亮亮视野找到了自己的答案。在行业低谷期成立，将目光瞄准工业和安防领域并取得成功，如今又在航空、能源、安防、建筑领域多点开花。

为何这家中国公司能够抓住AR行业的机会？又是如何能够在行业低谷时期迅速成长？带着这些问题，光锥智能专访亮亮视野创始人&CEO吴斐，也让我们看到一家中国AR公司的独立思考和成长轨迹。

2014年，亮亮视野成立初期，吴斐面临的首要难题之一，是当Google Glass这样关注度极高的产品出现在大众面前，一个新公司要进入AR领域，应该如何寻找切入点？为了回答这个问题，他将思考的重心回归到AR原点：

“最开始AR是在军用领域，在所有人都在做消费应用之前，AR是不是应该在工业、军事领域等B端、G端先产生价值？”

带着这样的结论，亮亮视野开启了最初的“田野调查”，他们组建了一个ODD团队（One Day Demo），每天做出一个应用场景，以探索AR和不同行业的结合，也在寻找一个突破口。在这个时候，医疗行业远程手术直播进入他们视线。

“在中国，医疗行业的优质资源稀缺，无法形成（需求）覆盖。”吴斐表示，对于医疗领域，AR能够为医生提供第一视角的宝贵资料，这件事的潜在价值巨大，团队也正好借此机会能够进入医疗健康赛道，亮亮视野成为“中国首个智能眼镜手术直播”的技术公司，但作为“田野调查”初次尝试，他也发现了切入这一行业的问题：

“其实主任做手术，他们只做最关键的步骤。手术时刀口是别人切的，止血是别人做的，准备工作做好以后主任再上来做，然后告诉助手要把哪里缝合哪里做处理，所以给他戴眼镜记录的第一视角并不是全过程。不是全程就没有什么意义，所以就给他助手戴，但记录下来的也只是助手的视角。”

在吴斐看来，这样的尝试“只是打了一个很小、天花板很低的市场”，但却依然让团队看到了AR在消费级市场之外的可能性，并认识到光学、AI技术对AR公司的重要性。

蓝驰创投董事总经理曹巍就提到，亮亮视野在早期就开始对AI算法和光学研究进行投入，这种技术底层积累对创业公司的长期发展影响深远：“AR在底层技术上有两个分支是非常关键的，一个是光学研发能力，另一个是基于AI在特殊场景的算法模型优化和研发能力。亮亮视野和中科院自动化所、浙大光电学院，通过深度合作的方式联合研发突破一些前沿难题，再把它放在业务实践里去完成，这也是很关键的底层技术积累。”

这样的积累带来了产品力上的提升。面对AR头戴设备笨重、发热量大、运算效率低等问题，亮亮视野一方面将部分运算处理任务转移到手机以降低眼镜重量，另一方面率先将英特尔Movidius Myriad 2芯片应用于智能AR眼镜终端，使其相较于过去具备更强的计算能效比，从而更好控制机身发热。而在镜片上，追求超清、超薄、高透光性、零漏光的阵列光波导技术成为其研究重点，并在之后实现了规模化量产。

这些回到AR技术原点的“基本功训练”，不但提升了亮亮视野在产品上的优势，也为之后的“田野调查”提供了更多可能。

安防是一块巨大的万亿市场，也让亮亮视野看到了新的可能。

在人流量巨大的火车站、机场，亦或者是车水马龙的交通要塞，如何快速甄别犯罪嫌疑人？结合人脸识别的AR眼镜便能实现。在任务执行期间，AR能为民警显示叠加在眼前环境中的3D信息，快速比对数据库，不仅提升办案效率，也能降低操作失误。

四川省雅安市荥经县当地警方在从2018年起开始，采用基于亮亮视野AR技术研发的“禁毒稽查路控系统”来完成来往车辆人员的甄别。民警只需要佩戴一副AR眼镜，朝车内人员和车牌看上一眼，便能在信息库里快速比对是否有犯罪记录或吸毒史等相关信息，随后显示在和眼镜相连的手机上，误识别率只有千万分之一。

这一过程相比过去的问询盘查，从5-10分钟时间缩短到到1秒左右。对于民警来说，更快更准确的检查意味着更高的办案效率，在AR眼镜以及AI技术加持下，原本看起来繁琐的过程变得有些 “科幻”，让罪犯难逃法网。

“我们把自己定位成企业服务专家，这里面关键是服务。怎么理解服务？就是要在每个关键点都要打通，去做AR技术的改造和创新，把专业知识形成数字化的解决方案。2016年都在说‘聚焦’，我们需要先去打通场景，再从场景跳出来去思考怎么做更具广泛性的平台。”

先思考战略，指导战术落地，再回归战略。这种模式让亮亮视野不仅建立起基于AR交互的多个新场景，并延伸出了AR技术的应用边界。

吴斐提到，当这一阶段之后，亮亮视野更明确自己的定位：“亮亮视野（的产品）不是一个硬件，而是一套完整的系统，是建立在知识图谱和AR交互上的应用。”

AR领域一直存在着“AI一思考，眼镜就发烫”的说法，作为深度融合AI与AR技术的前端产品，AR眼镜不仅仅需要企业对光学领域持续不断进行基础投入，也必须将AR、AI和具体场景结合的底层场景持续挖掘，即便是最有经验的谷歌和最有资源的Magic Leap也还不能在这两方面同时成功，那么亮亮视野的秘诀究竟是什么？

从使用场景出发，亮亮视野把解决轻量化问题放在了核心。轻量化的实质是将一台支持AI技术的计算机塞进几十克的眼镜中，要在保证性能的同时降低发热，尽可能让佩戴者长时间使用——这对于产品的研发是一项巨大考验。

因此，来自英特尔的Movidius Myriad 2芯片才会出现在亮亮视野的AR眼镜上，作为最早吃螃蟹的公司，这款芯片成为亮亮视野“破局”轻量化的重要一环。这颗只有9.5mm*8mm的VPU拥有相对传统CPU架构5倍的计算能效比。目前这颗VPU已升级到Movidius Myriad X ，可提供每秒万亿次的计算性能，功耗却不到1W。

但仅靠VPU硬件提升计算能效比还不够。尽管Movidius VPU硬件相对成熟，但其工具软件链不成熟，一些关键算子的运算效率较低。亮亮视野团队基于Movidius VPU硬件自主研发了Laffe引擎，对关键算子进行汇编级优化，部分算子比英特尔官方实现速度快了2-10倍不等。采用VPU硬件和Laffe引擎软件加速，亮亮视野获得了相对于CPU的15倍计算能效比提升。

为场景不断升级革新的另一个突破在光学部分。2020年5月，亮亮视野发布并使用上了超短焦AR光学模组“八面体”。这种超表面技术不但将光学模组重量降低至9克，还实现了低功耗、高透光率以及零漏光。当技术落地，亮亮视野第一时间发布了Leion Pro这款产品，其85%透光率、4000nits最高亮度、10000:1对比度、3600PPI、100%sRGB、<1mm透视偏差成为行业领先，都让亮亮视野打开了更多使用场景。

“AI要从底层改造，需要重新考虑产品功耗和性能比。从人、场、物的识别，再到未来的数字孪生、知识图谱的构建。未来AR技术会以‘知识渲染’的方式来让使用者感知现实世界。”吴斐表示，亮亮视野把产品创新和场景探索深度融合在了一起，这也是目前其多个产品线并存，覆盖十多个领域去进行服务的原因。

以上这些场景，仅仅只是AR扩展场景的其中一小部分，伴随AR设备轻量化和更快算力的加持，新的AR设备将能脱离网络，在离线时继续工作。亮亮视野的产品已经真正实现了从目标检测、追踪到识别，所有AI计算都部署在眼镜终端运行。吴斐透露，以安防中的多人脸动态识别为例，这样部署计算能够保证即使在通信网络中断的情况下，AR眼镜仍能通过完全离线的方式执行人脸识别等基础任务，响应时间则在毫秒级别。

伴随场景的深度学习算法升级也是亮亮视野可以切入企业服务，快速落地生根行业应用的“杀手锏”。近年来深度学习在计算机视觉领域的应用已经非常成熟，也已经成为AR眼镜产品的标配。亮亮视野团队采用剪枝、蒸馏等技术对冗余的算法模型进行压缩。依托VPU和Laffe框架，利用神经网络压缩技术，对具体算法辅以针对性改进，实现了AR眼镜上计算能效比的大幅提升。以人脸识别算法体系为例，亮亮视野团队一共约取得了相对CPU计算基准的50倍计算能效比的提升，从而在低功耗的AR眼镜上实现了AI算法实时运行。

在吴斐看来，十年前iPhone刚起步时或许存在很多不成熟，但其创新之处在于找到了成熟技术和场景结合的变革可能。已经半个多世纪的AR产业也是如此，如今在技术上，目标识别、远程协助等其实都已成熟，但如何创造与革新才是行业重点。“让很多功能跑到一个这么轻的并行计算平台，如何在这上面用更小的模型实现，到底解决了哪些问题，我们都要踩着基础技术的肩膀往前。”

正因如此，修炼好内力的亮亮视野，才得以在一次次场景服务中发现用户痛点并加以解决，从而真正通过硬件创新解决了客户面对的技术挑战、安全挑战、效率挑战等一系列问题，在改造与创新背后，技术服务场景的价值才被越来越多人关注到。

Facebook AI研究院首席AI科学家Yann LeCun曾指出，“AR眼镜有机会成为机器学习从业者的理想挑战目标，因为它涉及许多尚未解决的问题。在低功耗的AR眼镜里实现高效的AI运算，颇有些螺狮壳里做道场的意味。”

要在螺蛳壳里做道场的亮亮视野，在2017年迎来了其商业领域的重要合作——与优信打造二手车检测业务，谈到这次合作，吴斐认为他们看到了AR在B端市场的真正价值：

“优信希望每个员工都能像最顶尖的汽车专家一样去思考去检查。因为检查一辆车，怎样能在15分钟看出进没进水，维修过没，撞过没，都是最初存在于少数人的意识经验里，这是很多优质专家的技能，他们可能看了几眼就比别人更能判断出车况，但怎么把这种知识结构让其他人掌握，这其实是AR应用领域真正的知识图谱1.0，就是要把人的知识挖掘透彻。”

对于亮亮视野而言，与优信合作不但变革了过去专家传授经验的方式，更重要的发现了人与车产生数据的潜在价值。

“当产生几百次这种真实数据之后，优信反过来发现这可以用来评价人和车。比如人的效率高不高，是不是在检查中作假了，这成了评估人的业务能力的一个参考；另外车也可以判断，比如哪些车很快卖出去了，就能判断车的销售和车况关系，输入输出如此完整，这个数据就为优信建立一套完整的评估体系提供了基础知识数据。”

对于民航、工业、建筑、汽车等行业来说，积累系统知识，建立知识图谱至关重要。企业中高级人才变动往往意味着知识流失，如何把这些经验和知识加以保留，AR与AI的结合为他们提供了答案。AR设备在远程协助上的优势，可以帮助新手快速学习专家的经验，另外一方面，即便一些资深专家退休，AR设备的存在也能直接将他们带往现场，这在过去也很难实现。

图灵的老师维特根斯坦在他著名的《逻辑哲学论》里写道：“世界是事实的总和，而非事物的总和”，这其中的事实是事物之间的关联。过去人们在生产实践中对于这种关联的把握更多需要依靠实践积累，而AR的数字化变革将专家经验更进一步转化为知识图谱，并和人工智能深度融合，最终成为许多企业源源不断改进和创新的知识积累，以此为基础，亮亮视野从汽车检测扩展到飞机检测，实现了和业内多家一线民航企业的重点合作。

“当我们把车换成飞机，把车检员换成机检员，有了AR这种知识图谱方式，很多人第一次感受到了这种把人和知识连接在一起的力量。比如民航企业检查飞机之后，能知道谁检查更快、谁检查慢，能立即知道这个飞机是不是静电刷特别容易掉，飞到哪条路线上特别容易被鸟撞，这些都可以在以后检查的时候实时看到最新数据，这是打动对方的地方，他们看到了数字化转型的价值。”

亮亮视野在民航领域的探索，也成为其商业实践中“灯塔模式”的标志性事件。

“第一期的产品更多用作在机场远程指导作业，并把过去的标准工作AR化。然后发现，有许多在实际磨合中产生的改进和新增需求，比如远程指导时，后台专家看时间长了会头晕，那我们就需要做新的算法来防抖；而在有些关键节点上，专家也希望能看到一线人员是否真的把工作做好，比如一些螺栓是不是真的拧紧，这些事情我们就用AI来验收。我们专门拿出一部分预算来做训练，用迁移学习的方法可以训练到一个非常高的准确度，下一阶段的目标就是所有验收的工作都能让AI完成。”

“当把所有验收、作业指导做好之后，我们从数据的外延看该怎么去和机型做连接，该怎么和每一次飞行任务连接，怎么和人的能力等级、和主管连接起来。于是，我们开始做预测型AI，如果某个一线的人突然换岗，那之后的人要怎么做？我们想让一线员工都能成为非常聪明的操作者。第三期的目标是把机务打通，目前来说还是在连接阶段。”

吴斐提到，与民航公司的合作项目一共进行了三期，前期三个多月探讨中，大家对于AR能做的范围一直在扩展。一期做完团队对二期的理解马上和做一期之前不一样了，当二期做完团队已经知道三期应该怎么调整，而这次合作也让亮亮视野发现了AR在民航领域的巨大市场，最终，亮亮视野准备为这一领域带来更全面的解决方案并推向整个民航业。

“最开始以为这只是个别公司的需求，后来发现整个航空领域都是如此，所以为什么最后我们把目光聚焦在AR行业灯塔，就是发现这一类项目还是不要太着急，AR的终极答案远远超出我们想象，应该先专注于当下这些项目把它做实做透。”

这次合作，也让亮亮视野看到中国工业数字化转型背后的庞大市场需求，在吴斐看来，中国在很多领域对于AR行业的需求都像这家民航企业这样切实存在。而伴随对这些行业的深入合作，更多中国企业有机会成为具有世界级影响力的品牌，“今年中国民航客流量已经是世界第一了，以现在的投入来看，很快就会走到世界前列”。

从二手车到航空，从安防做到建筑，不断发掘AR与AI结合的更多可能性，让亮亮视野看到了AR切入B端的潜在价值。通过基于“渲染的显示技术+感知技术+基于场景的AR知识图谱”的三步走战略，亮亮视野也逐渐建立了在AR领域的行业壁垒。

蓝驰创投执行董事曹巍表示，亮亮视野在嵌入式人工智能算法和光学底层技术研发方面的成果，帮助公司建立起了更长期的综合技术壁垒。在光波导显示和嵌入式人工智能算法方面，亮亮视野都已实现关键突破，并成为全球范围内在该领域落地应用的样板。在业务拓展方面，工业场景已经进入到规模化放量阶段，安防场景实战效果显著，民航市场也已经开始加速拓展。

但对于成立7年的亮亮视野而言，AR比赛的上半场依然没有结束。

大洋彼岸，微软和谷歌开始转换思路进入工业、医疗、安防等领域。微软不仅与福特达成合作，让工作人员可以借助HoloLens将整车变成3D可视化的全尺寸模型，还在今年4月1日拿下美国军方的AR设备订单，将为其提供超过超12万台HoloLens，总价值最高可达218.8亿美元。谷歌则在雪藏项目两年之后推出Glass Enterprise Edition，这正是企业版谷歌眼镜，合作方不乏DHL、三星和大众汽车这样的大型公司。

另一边，天风证券郭明錤也曾在3月发布预测报告称，苹果或将在2022年中期推出AR/MR头戴装置。该装置不仅拥有高清晰度显示屏，还将配备眼球追踪系统，能够实时运算AR/MR所需影像/图像/信息。就在4月5日，苹果CEO蒂姆·库克接受《纽约时报》采访时也提到，AR对苹果的未来而言是极其重要的一环，在库克看来，“无论是健康，教育，游戏，零售，已经能看到AR开始在其中一些领域起势。”

行业巨头加入战场，产业链正在逐步走向成熟，但对AR基础领域的研究却更加必不可缺，一是产业链的成熟将带动成本降低，从而促进商业化落地，而对中国AR产业来说，卡脖子问题不能重蹈芯片的覆辙。

中国在AR/VR领域的推动力度在不断加大。2020年11月9日，《国务院办公厅关于推进对外贸易创新发展的实施意见》指出，利用新技术新渠道开拓国际市场，充分运用第五代移动通信（5G）、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、大数据等现代信息技术，支持企业利用线上展会、电商平台等渠道开展线上推介、在线洽谈和线上签约等。在吴斐看来，亮亮视野做的事情和中国数字化进程是同向的：

“航空公司用AR去做检修，其实就是通过数字化转型去带动AI人才和工业整体的提升，这是国家愿意在新基建上面投入巨大的资源，同时让工业GDP的22.5%用于数字化转型的投入。一头拉一头推，这才是我认为未来十年科技企业大红利的点。AR真的能发挥作用，因为新基建本质上是信息化到智能化的过渡，数字化转型就是企业的产品业务都以数字展开，所有跟“人”相关的结合必须有新的手段。”

面对数据和人如何协同升级的难题，二手车、民航等领域找到了AR这样的解决之道，但依然有许多企业亟需进行升级，这需要更多亮亮视野这样的公司共同探索。

根据IDC预估，2021年全球将售出不到100万台AR眼镜和头戴设备，但到2025年，预计销量将增长到2340万台，这其中企业客户将占总销量的85%左右。广发证券研究团队此前也提到，5G时代到来有望大幅度改善硬件之间的协作，从而进入硬件的泛智能化时代，以AR为代表的新型硬件有望获得快速成长。

从田野观察中找价值点，到灯塔模式逐步扎深，再回到战略层面的认知——吴斐认为，AR最重要的是连接了人和数据，让知识得以更快速在虚拟与现实之间流动。AR技术看似技术为人服务，但最终人也在产生新的数据和价值：

“我们早期是在为客户把最佳实践变成知识，把人的知识变成数据，把知识链和知识图谱给到一线，这反过来其实就是知识图谱通过数据再次升级的一个过程——从数据到人，人又回到数据，最后变成知识。”

5G技术的“效率驱动”效应同样不容忽视。国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广提到“5G技术的大带宽、低时延、广连接、高可靠等特点，不仅加快了网络速度，也将终端全部纳入网络，实现“万物皆可联”的状态，对传统应用带来深刻的效率变革。”

而在曹巍看来，这对包括AR/VR在内的诸多应用落地起到了重要作用，“5G高带宽，低延迟以及工业分片这三个核心特性让AR有了更大价值。很多过去需要前端运算的事情，现在可以不用在终端上运算，这就减轻了终端的计算压力，也减轻了终端的能耗，从这个角度来讲，5G和AR的结合能在工业、安防、建筑方面能显著降低成本，因为不再依赖昂贵的CPU去做边缘计算，而工业分片可以让5G在区域内高速推送运算结果，基于4K甚至更高清的视频共享和调度就有了保证。此外，基于云端的应用、云端协同等体验也会显著提升。”

在吴斐看来，如今AR行业再次受到关注，在于它打通了人与数据连接的“最后一厘米”，这将是下一个数字化变革的关键。

当风口再来，虚拟和现实世界正在不断交融。