【好居网】目前而言，大部分的AR工业应用方案仍只是简单地利用AR眼镜来提高一线员工的工作效率，并未有意识地进行关于员工的大数据采集和专业经验沉淀。但从长期来看，通过AR眼镜实现大数据的收集、分析，从而进行经验的的沉淀及流程的优化，甚至借此构建“专家数据模型”和相关智能算法，才是其真正的价值所在。因为这不仅仅意味的智能化和效率的进一步提升，甚至将从中诞生出新的商业模式。

与今年火爆异常的VR相比，AR似乎失色许多。虽然Pokenmon Go这一爆款 AR 游戏极大地启发和教育了市场，但就目前而言2C硬件尚未成熟，还远未到真正走向大众的时候。

可对于 B 端客户而言，AR 眼镜作为生产力工具已可以大大提升生产和培训效率，提升安全系数甚至突破能力限制，其带来的价值远远高于成本，因此 B 端需求非常旺盛。

特别是工业领域，随着德国工业4.0、中国制造2025，美国的“工业互联网”的推动，工业类B端应用将成为AR增速最快的领域。无论是谷歌、微软hololens等国际巨头，还是国内的0glass、影创AR、亮风台等AR企业都将目光投向了这一市场。在“AR+工业”成为新风口的当下，众多AR企业又该如何切入这一领域，分食这数百亿的市场蛋糕呢?

图：AR的B端应用核心价值点

一、利用AR眼镜，提高一线员工效率

对于目前众多的“AR+”来说，其首要目标便是在于利用AR技术助力具体产业实现更高的效率或创新性商业模式。在工业领域自然也不例外，例如微软与世界名牌电梯厂商蒂森克虏伯公司合作，为其旗下24000名技术工人配备Hololens眼镜，以便能够在安装、检修电梯设备的时候获得更及时、更便捷的技术支持。

图：蒂森克虏伯员工在利用hololens眼镜维修电梯

蒂森克虏伯公司认为，虽然每台Hololens的售价高达3000美元，但使用这AR设备能够大幅度提升技术工人的工作效率，以往需要2小时才能解决的问题现在可能20分钟就搞定，由此算来，购买设备的成本已经与节约下的时间成本抵消，甚至还有赚到。

而国内的深圳增强现实技术有限公司(以下简称0glass)针对工业领域推出自己的AR解决方案。“在工业领域，涉及人的工作都存在着以下特点：操作繁琐，流程长、对操作要求标准规范、效率要求高、工作结果安全性要求高。而这些特点恰恰涉及人的弱点：操作繁琐，流程长，人的记忆力难以不出错;对操作要求标准规范，但人往往会疏忽出现差错;要求工作效率高，但人都有着懒惰的本能。也就是说工业与人性的弱点存在难以调和的矛盾，这就也是目前工业领域面临的痛点。”0glass CEO苏波说道。

图：利用0glass智能眼镜进行智能维修

而利用0glass开发的AR智能眼镜，这一问题可以得到很好地解决。当一个产业工人佩戴AR智能眼镜，利用内置的软件算法和工作辅助系统进行分析、判断，迭代出施工方案，将需要实操的标准步骤则通过三维图像叠加的现实世界中，并浮现于眼前。所有步骤都将一清二楚，出错率极大降低。

例如0glass的一个客户是给机翼做电箱的，组装一个产品需要有600多个步骤，由于人的惰性和记忆的问题，很容易导致出错，而有了AR眼镜的流程化指导，可以很大程度规避这一问题。目前0glass已经与航空维修公司、国家电网、西门子、华为、江铃汽车等公司合作开发AR行业应用解决方案。

除此之外，波音、空客及Knapp也利用AR技术来提升其工作效率，并取得显著效果。

二、采集“人”的大数据，改善优化工作流程

除了直接帮助一线员工提升工作效率，AR眼镜更重要的一点是可以实现关于人的大数据采集。就目前而言，大数据的采集基本是以机器和设备为中心，而与人紧密相连的数据却一直是困扰业界的难题。用传统的方式采集“人”的数据会遇到以下问题：

1、进行1对1观察记录数据，所得的数据并不客观，因为有人观察的时候，工人的表现很和平时不同，采集到数据也会有出入，即所谓的数据变形。

2、难以长期坚持，不能长期坚持的无法形成真正大数据，价值也大大降低。

3、即使解决前2个问题，其长期成本也是难以承受的。

而通过AR眼镜这一问题得到很好的解决，智能眼镜应该说是目前最有效的采集方式，每一位工人佩戴的AR智能眼镜可以收集个体数据，汇集到云端进行大数据的分析，从而产生更大的价值。在这个方面，0glass的工作辅助系统PSS就是一个很好案例。

0glass设计的工作辅助系统PSS(Performance Support & Training System)，内置了实时指导，透明管理，个人教练，知识沉淀四大模块，四大模块很好的贯穿了工作、管理乃至培训的全流程，而这一切的核心就在于关于工作细节方面的大数据。通过PSS，可以在工作过程当中能采集到工人的数据，并将其传送至云端储存、分析。

“这个数据采集可以精确到什么程度呢?你拧一颗螺丝用了多长时间，工作的过程当中使用的是10号扳手还是3号扳手，这些都可以采集到。”苏波说道。这些数据可以再反馈回去可以优化工作流程、进一步提高工作效率及产品良品率。

三、利用大数据构建专家数据模型及算法

AR智能眼镜除了简单的数据采集外，更可以实时捕获产业工人工作过程中的好的经验和技能，成为知识管理的过滤器和沉淀器。这也不仅有利企业的知识经验的积累，也为员工的个性培训打下坚实的基础。例如通过监测发现员工在某一环节的操作存在不足，便可针对这一环节进行专门培训即可。

更关键的是，通过对一线员的工作的实时追踪与记录，企业可以获得大量珍贵的一手专业数据，从而构建用于行业应用AI的“专家数据模型”。

未来，随着各行业自动化、智能化程度进一步提升，必然会出现应用于不同行业及工作的专业AI，如负责汽车维修的AI、负责电力系统巡查的AI，而这些专业化AI的构建，必然离不开基于大量专业数据的“专家数据模型”。这也是为工业4.0奠定坚实的技术基础，也将带来巨大的商业价值。

总结

就目前而言，大部分的AR企业提出的AR工业应用方案仍只是简单地利用AR眼镜来辅助工人进行分析、判断，并指引其按项目规范进行操作，从而提高一线员工的工作效率，并未有意识地进行关于员工的大数据采集和专业经验沉淀。

但从长期来看，通过AR眼镜实现大数据的收集、分析，从而进行经验的的沉淀及流程的优化，甚至借此构建“专家数据模型”和相关智能算法，才是其真正的价值所在。因为这不仅仅意味的智能化和效率的进一步提升，奠定真正的工业4.0的智能化基础，甚至将从中诞生出新的商业模式。