導語：

從軍事到民用，如今進入工業(yè)領域，AR技術(shù)在尋找道路的階段逐漸完善自我，也為開啟第四次工業(yè)革命提供了一把鑰匙。

亮亮視野通過“田野觀察”找價值點，用“燈塔模式”在單個行業(yè)中逐步扎深，再回到戰(zhàn)略層面的認知——吳斐認為，AR最重要的是連接了人和數(shù)據(jù)。

文|羅寧

編|王一粟

AR領域并不是一個新鮮行業(yè)，和很多技術(shù)經(jīng)歷的發(fā)展歷程一樣，其起初也從軍用領域開始，但半個多世紀的產(chǎn)業(yè)變革，讓這項技術(shù)逐漸邁入大眾視野，而其中的每一步，都走的不像我們設想的那樣簡單。

1968年，世界上第一個頭盔顯示器“達摩克里斯之劍”在美國ARPA信息處理技術(shù)辦公室誕生，這款大而笨重的軍用頭盔顯示器最初的作用十分有限，且由于太重而無法移動使用，但人們第一次看到數(shù)字世界以一種完全不同的視角呈現(xiàn)在人眼前。

如同字面意義一樣，“達摩克里斯之劍”最大的缺點在于重量，過于沉重的頭盔不但無法讓人四處佩戴，也讓實用性大打折扣，但其內(nèi)涵的概念卻影響至今，正如發(fā)明者Ivan Sutherland博士在《終極的顯示》一文中提到的那樣，這是一個"觀看虛擬世界的入口"。

隨后的半個多世紀，當計算機技術(shù)、人工智能技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)開始成為我們生活中不可或缺的部分，我們不但看到了這個虛擬世界，更是身處其中無法自拔，電腦、智能手機、智能音箱的普及讓更多人意識到虛擬世界的力量，而AR技術(shù)也在這一時期迎來了自己的第一個高光時刻。

隨著大洋彼岸的Google Glass以及HoloLens橫空出世，無數(shù)普通人希望自己能夠成為《頭號玩家》中的一員，而隨后的行業(yè)低谷期則告訴所有人，AR并沒有大家想象中那樣完美，它還需要時間，這時擺在所有從業(yè)者面前的問題是：

AR的真正價值究竟是什么?

帶著這個問題觀察AR行業(yè)的眾多從業(yè)者當中，來自中國的創(chuàng)業(yè)公司亮亮視野找到了自己的答案。在行業(yè)低谷期成立，將目光瞄準工業(yè)和安防領域并取得成功，如今又在航空、能源、安防、建筑領域多點開花。

為何這家中國公司能夠抓住AR行業(yè)的機會?又是如何能夠在行業(yè)低谷時期迅速成長?帶著這些問題，光錐智能專訪亮亮視野創(chuàng)始人&CEO吳斐，也讓我們看到一家中國AR公司的獨立思考和成長軌跡。

技術(shù)回歸與"田野調(diào)查"

2014年，亮亮視野成立初期，吳斐面臨的首要難題之一，是當Google Glass這樣關(guān)注度極高的產(chǎn)品出現(xiàn)在大眾面前，一個新公司要進入AR領域，應該如何尋找切入點?為了回答這個問題，他將思考的重心回歸到AR原點：

“最開始AR是在軍用領域，在所有人都在做消費應用之前，AR是不是應該在工業(yè)、軍事領域等B端、G端先產(chǎn)生價值?”

帶著這樣的結(jié)論，亮亮視野開啟了最初的“田野調(diào)查”，他們組建了一個ODD團隊(One Day Demo)，每天做出一個應用場景，以探索AR和不同行業(yè)的結(jié)合，也在尋找一個突破口。在這個時候，醫(yī)療行業(yè)遠程手術(shù)直播進入他們視線。

“在中國，醫(yī)療行業(yè)的優(yōu)質(zhì)資源稀缺，無法形成(需求)覆蓋。”吳斐表示，對于醫(yī)療領域，AR能夠為醫(yī)生提供第一視角的寶貴資料，這件事的潛在價值巨大，團隊也正好借此機會能夠進入醫(yī)療健康賽道，亮亮視野成為“中國首個智能眼鏡手術(shù)直播”的技術(shù)公司，但作為“田野調(diào)查”初次嘗試，他也發(fā)現(xiàn)了切入這一行業(yè)的問題：

“其實主任做手術(shù)，他們只做最關(guān)鍵的步驟。手術(shù)時刀口是別人切的，止血是別人做的，準備工作做好以后主任再上來做，然后告訴助手要把哪里縫合哪里做處理，所以給他戴眼鏡記錄的第一視角并不是全過程。不是全程就沒有什么意義，所以就給他助手戴，但記錄下來的也只是助手的視角。”

在吳斐看來，這樣的嘗試“只是打了一個很小、天花板很低的市場”，但卻依然讓團隊看到了AR在消費級市場之外的可能性，并認識到光學、AI技術(shù)對AR公司的重要性。

藍馳創(chuàng)投董事總經(jīng)理曹巍就提到，亮亮視野在早期就開始對AI算法和光學研究進行投入，這種技術(shù)底層積累對創(chuàng)業(yè)公司的長期發(fā)展影響深遠：“AR在底層技術(shù)上有兩個分支是非常關(guān)鍵的，一個是光學研發(fā)能力，另一個是基于AI在特殊場景的算法模型優(yōu)化和研發(fā)能力。亮亮視野和中科院自動化所、浙大光電學院，通過深度合作的方式聯(lián)合研發(fā)突破一些前沿難題，再把它放在業(yè)務實踐里去完成，這也是很關(guān)鍵的底層技術(shù)積累。”

這樣的積累帶來了產(chǎn)品力上的提升。面對AR頭戴設備笨重、發(fā)熱量大、運算效率低等問題，亮亮視野一方面將部分運算處理任務轉(zhuǎn)移到手機以降低眼鏡重量，另一方面率先將英特爾Movidius Myriad 2芯片應用于智能AR眼鏡終端，使其相較于過去具備更強的計算能效比，從而更好控制機身發(fā)熱。而在鏡片上，追求超清、超薄、高透光性、零漏光的陣列光波導技術(shù)成為其研究重點，并在之后實現(xiàn)了規(guī)?；慨a(chǎn)。

這些回到AR技術(shù)原點的“基本功訓練”，不但提升了亮亮視野在產(chǎn)品上的優(yōu)勢，也為之后的“田野調(diào)查”提供了更多可能。

安防是一塊巨大的萬億市場，也讓亮亮視野看到了新的可能。

在人流量巨大的火車站、機場，亦或者是車水馬龍的交通要塞，如何快速甄別犯罪嫌疑人?結(jié)合人臉識別的AR眼鏡便能實現(xiàn)。在任務執(zhí)行期間，AR能為民警顯示疊加在眼前環(huán)境中的3D信息，快速比對數(shù)據(jù)庫，不僅提升辦案效率，也能降低操作失誤。

四川省雅安市滎經(jīng)縣當?shù)鼐皆趶?018年起開始，采用基于亮亮視野AR技術(shù)研發(fā)的“禁毒稽查路控系統(tǒng)”來完成來往車輛人員的甄別。民警只需要佩戴一副AR眼鏡，朝車內(nèi)人員和車牌看上一眼，便能在信息庫里快速比對是否有犯罪記錄或吸毒史等相關(guān)信息，隨后顯示在和眼鏡相連的手機上，誤識別率只有千萬分之一。

這一過程相比過去的問詢盤查，從5-10分鐘時間縮短到到1秒左右。對于民警來說，更快更準確的檢查意味著更高的辦案效率，在AR眼鏡以及AI技術(shù)加持下，原本看起來繁瑣的過程變得有些 “科幻”，讓罪犯難逃法網(wǎng)。

“我們把自己定位成企業(yè)服務專家，這里面關(guān)鍵是服務。怎么理解服務?就是要在每個關(guān)鍵點都要打通，去做AR技術(shù)的改造和創(chuàng)新，把專業(yè)知識形成數(shù)字化的解決方案。2016年都在說‘聚焦’，我們需要先去打通場景，再從場景跳出來去思考怎么做更具廣泛性的平臺。”

先思考戰(zhàn)略，指導戰(zhàn)術(shù)落地，再回歸戰(zhàn)略。這種模式讓亮亮視野不僅建立起基于AR交互的多個新場景，并延伸出了AR技術(shù)的應用邊界。

吳斐提到，當這一階段之后，亮亮視野更明確自己的定位：“亮亮視野(的產(chǎn)品)不是一個硬件，而是一套完整的系統(tǒng)，是建立在知識圖譜和AR交互上的應用。”

從場景出發(fā)做技術(shù)創(chuàng)新

AR領域一直存在著“AI一思考，眼鏡就發(fā)燙”的說法，作為深度融合AI與AR技術(shù)的前端產(chǎn)品，AR眼鏡不僅僅需要企業(yè)對光學領域持續(xù)不斷進行基礎投入，也必須將AR、AI和具體場景結(jié)合的底層場景持續(xù)挖掘，即便是最有經(jīng)驗的谷歌和最有資源的Magic Leap也還不能在這兩方面同時成功，那么亮亮視野的秘訣究竟是什么?

從使用場景出發(fā)，亮亮視野把解決輕量化問題放在了核心。輕量化的實質(zhì)是將一臺支持AI技術(shù)的計算機塞進幾十克的眼鏡中，要在保證性能的同時降低發(fā)熱，盡可能讓佩戴者長時間使用——這對于產(chǎn)品的研發(fā)是一項巨大考驗。

因此，來自英特爾的Movidius Myriad 2芯片才會出現(xiàn)在亮亮視野的AR眼鏡上，作為最早吃螃蟹的公司，這款芯片成為亮亮視野“破局”輕量化的重要一環(huán)。這顆只有9.5mm*8mm的VPU擁有相對傳統(tǒng)CPU架構(gòu)5倍的計算能效比。目前這顆VPU已升級到Movidius Myriad X ，可提供每秒萬億次的計算性能，功耗卻不到1W。

但僅靠VPU硬件提升計算能效比還不夠。盡管Movidius VPU硬件相對成熟，但其工具軟件鏈不成熟，一些關(guān)鍵算子的運算效率較低。亮亮視野團隊基于Movidius VPU硬件自主研發(fā)了Laffe引擎，對關(guān)鍵算子進行匯編級優(yōu)化，部分算子比英特爾官方實現(xiàn)速度快了2-10倍不等。采用VPU硬件和Laffe引擎軟件加速，亮亮視野獲得了相對于CPU的15倍計算能效比提升。

為場景不斷升級革新的另一個突破在光學部分。2020年5月，亮亮視野發(fā)布并使用上了超短焦AR光學模組“八面體”。這種超表面技術(shù)不但將光學模組重量降低至9克，還實現(xiàn)了低功耗、高透光率以及零漏光。當技術(shù)落地，亮亮視野第一時間發(fā)布了Leion Pro這款產(chǎn)品，其85%透光率、4000nits最高亮度、10000:1對比度、3600PPI、100%sRGB、<1mm透視偏差成為行業(yè)領先，都讓亮亮視野打開了更多使用場景。

“AI要從底層改造，需要重新考慮產(chǎn)品功耗和性能比。從人、場、物的識別，再到未來的數(shù)字孿生、知識圖譜的構(gòu)建。未來AR技術(shù)會以‘知識渲染’的方式來讓使用者感知現(xiàn)實世界。”吳斐表示，亮亮視野把產(chǎn)品創(chuàng)新和場景探索深度融合在了一起，這也是目前其多個產(chǎn)品線并存，覆蓋十多個領域去進行服務的原因。

以上這些場景，僅僅只是AR擴展場景的其中一小部分，伴隨AR設備輕量化和更快算力的加持，新的AR設備將能脫離網(wǎng)絡，在離線時繼續(xù)工作。亮亮視野的產(chǎn)品已經(jīng)真正實現(xiàn)了從目標檢測、追蹤到識別，所有AI計算都部署在眼鏡終端運行。吳斐透露，以安防中的多人臉動態(tài)識別為例，這樣部署計算能夠保證即使在通信網(wǎng)絡中斷的情況下，AR眼鏡仍能通過完全離線的方式執(zhí)行人臉識別等基礎任務，響應時間則在毫秒級別。

伴隨場景的深度學習算法升級也是亮亮視野可以切入企業(yè)服務，快速落地生根行業(yè)應用的“殺手锏”。近年來深度學習在計算機視覺領域的應用已經(jīng)非常成熟，也已經(jīng)成為AR眼鏡產(chǎn)品的標配。亮亮視野團隊采用剪枝、蒸餾等技術(shù)對冗余的算法模型進行壓縮。依托VPU和Laffe框架，利用神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮技術(shù)，對具體算法輔以針對性改進，實現(xiàn)了AR眼鏡上計算能效比的大幅提升。以人臉識別算法體系為例，亮亮視野團隊一共約取得了相對CPU計算基準的50倍計算能效比的提升，從而在低功耗的AR眼鏡上實現(xiàn)了AI算法實時運行。

在吳斐看來，十年前iPhone剛起步時或許存在很多不成熟，但其創(chuàng)新之處在于找到了成熟技術(shù)和場景結(jié)合的變革可能。已經(jīng)半個多世紀的AR產(chǎn)業(yè)也是如此，如今在技術(shù)上，目標識別、遠程協(xié)助等其實都已成熟，但如何創(chuàng)造與革新才是行業(yè)重點。“讓很多功能跑到一個這么輕的并行計算平臺，如何在這上面用更小的模型實現(xiàn)，到底解決了哪些問題，我們都要踩著基礎技術(shù)的肩膀往前。”

正因如此，修煉好內(nèi)力的亮亮視野，才得以在一次次場景服務中發(fā)現(xiàn)用戶痛點并加以解決，從而真正通過硬件創(chuàng)新解決了客戶面對的技術(shù)挑戰(zhàn)、安全挑戰(zhàn)、效率挑戰(zhàn)等一系列問題，在改造與創(chuàng)新背后，技術(shù)服務場景的價值才被越來越多人關(guān)注到。

螺獅殼里做道場

Facebook AI研究院首席AI科學家Yann LeCun曾指出，“AR眼鏡有機會成為機器學習從業(yè)者的理想挑戰(zhàn)目標，因為它涉及許多尚未解決的問題。在低功耗的AR眼鏡里實現(xiàn)高效的AI運算，頗有些螺獅殼里做道場的意味。”

要在螺螄殼里做道場的亮亮視野，在2017年迎來了其商業(yè)領域的重要合作——與優(yōu)信打造二手車檢測業(yè)務，談到這次合作，吳斐認為他們看到了AR在B端市場的真正價值：

“優(yōu)信希望每個員工都能像最頂尖的汽車專家一樣去思考去檢查。因為檢查一輛車，怎樣能在15分鐘看出進沒進水，維修過沒，撞過沒，都是最初存在于少數(shù)人的意識經(jīng)驗里，這是很多優(yōu)質(zhì)專家的技能，他們可能看了幾眼就比別人更能判斷出車況，但怎么把這種知識結(jié)構(gòu)讓其他人掌握，這其實是AR應用領域真正的知識圖譜1.0，就是要把人的知識挖掘透徹。”

對于亮亮視野而言，與優(yōu)信合作不但變革了過去專家傳授經(jīng)驗的方式，更重要的發(fā)現(xiàn)了人與車產(chǎn)生數(shù)據(jù)的潛在價值。

“當產(chǎn)生幾百次這種真實數(shù)據(jù)之后，優(yōu)信反過來發(fā)現(xiàn)這可以用來評價人和車。比如人的效率高不高，是不是在檢查中作假了，這成了評估人的業(yè)務能力的一個參考;另外車也可以判斷，比如哪些車很快賣出去了，就能判斷車的銷售和車況關(guān)系，輸入輸出如此完整，這個數(shù)據(jù)就為優(yōu)信建立一套完整的評估體系提供了基礎知識數(shù)據(jù)。”

對于民航、工業(yè)、建筑、汽車等行業(yè)來說，積累系統(tǒng)知識，建立知識圖譜至關(guān)重要。企業(yè)中高級人才變動往往意味著知識流失，如何把這些經(jīng)驗和知識加以保留，AR與AI的結(jié)合為他們提供了答案。AR設備在遠程協(xié)助上的優(yōu)勢，可以幫助新手快速學習專家的經(jīng)驗，另外一方面，即便一些資深專家退休，AR設備的存在也能直接將他們帶往現(xiàn)場，這在過去也很難實現(xiàn)。

圖靈的老師維特根斯坦在他著名的《邏輯哲學論》里寫道：“世界是事實的總和，而非事物的總和”，這其中的事實是事物之間的關(guān)聯(lián)。過去人們在生產(chǎn)實踐中對于這種關(guān)聯(lián)的把握更多需要依靠實踐積累，而AR的數(shù)字化變革將專家經(jīng)驗更進一步轉(zhuǎn)化為知識圖譜，并和人工智能深度融合，最終成為許多企業(yè)源源不斷改進和創(chuàng)新的知識積累，以此為基礎，亮亮視野從汽車檢測擴展到飛機檢測，實現(xiàn)了和業(yè)內(nèi)多家一線民航企業(yè)的重點合作。

“當我們把車換成飛機，把車檢員換城機檢員，有了AR這種知識圖譜方式，很多人第一次感受到了這種把人和知識連接在一起的力量。比如民航企業(yè)檢查飛機之后，能知道誰檢查更快、誰檢查慢，能立即知道這個飛機是不是靜電刷特別容易掉，飛到哪條路線上特別容易被鳥撞，這些都可以在以后檢查的時候?qū)崟r看到最新數(shù)據(jù)，這是打動對方的地方，他們看到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值。”

亮亮視野在民航領域的探索，也成為其商業(yè)實踐中“燈塔模式”的標志性事件。

“第一期的產(chǎn)品更多用作在機場遠程指導作業(yè)，并把過去的標準工作AR化。然后發(fā)現(xiàn)，有許多在實際磨合中產(chǎn)生的改進和新增需求，比如遠程指導時，后臺專家看時間長了會頭暈，那我們就需要做新的算法來防抖;而在有些關(guān)鍵節(jié)點上，專家也希望能看到一線人員是否真的把工作做好，比如一些螺栓是不是真的擰緊，這些事情我們就用AI來驗收。我們專門拿出一部分預算來做訓練，用遷移學習的方法可以訓練到一個非常高的準確度，下一階段的目標就是所有驗收的工作都能讓AI完成。”

“當把所有驗收、作業(yè)指導做好之后，我們從數(shù)據(jù)的外延看該怎么去和機型做連接，該怎么和每一次飛行任務連接，怎么和人的能力等級、和主管連接起來。于是，我們開始做預測修型AI，如果某個一線的人突然換崗，那之后的人要怎么做?我們想讓一線員工都能成為非常聰明的操作者。第三期的目標是把機務打通，目前來說還是在連接階段。”

吳斐提到，與民航公司的合作項目一共進行了三期，前期三個多月探討中，大家對于AR能做的范圍一直在擴展。一期做完團隊對二期的理解馬上和做一期之前不一樣了，當二期做完團隊已經(jīng)知道三期應該怎么調(diào)整，而這次合作也讓亮亮視野發(fā)現(xiàn)了AR在民航領域的巨大市場，最終，亮亮視野準備為這一領域帶來更全面的解決方案并推向整個民航業(yè)。

“最開始以為這只是個別公司的需求，后來發(fā)現(xiàn)整個航空領域都是如此，所以為什么最后我們把目光聚焦在AR行業(yè)燈塔，就是發(fā)現(xiàn)這一類項目還是不要太著急，AR的終極答案遠遠超出我們想象，應該先專注于當下這些項目把它做實做透。”

這次合作，也讓亮亮視野看到中國工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背后的龐大市場需求，在吳斐看來，中國在很多領域?qū)τ贏R行業(yè)的需求都像這家民航企業(yè)這樣切實存在。而伴隨對這些行業(yè)的深入合作，更多中國企業(yè)有機會成為具有世界級影響力的品牌，“今年中國民航客流量已經(jīng)是世界第一了，以現(xiàn)在的投入來看，很快就會走到世界前列”。

讓AR服務于所有人

從二手車到航空，從安防做到建筑，不斷發(fā)掘AR與AI結(jié)合的更多可能性，讓亮亮視野看到了AR切入B端的潛在價值。通過基于“渲染的顯示技術(shù)+感知技術(shù)+基于場景的AR知識圖譜”的三步走戰(zhàn)略，亮亮視野也逐漸建立了在AR領域的行業(yè)壁壘。

藍馳創(chuàng)投執(zhí)行董事曹巍表示，亮亮視野在嵌入式人工智能算法和光學底層技術(shù)研發(fā)方面的成果，幫助公司建立起了更長期的綜合技術(shù)壁壘。在光波導顯示和嵌入式人工智能算法方面，亮亮視野都已實現(xiàn)關(guān)鍵突破，并成為全球范圍內(nèi)在該領域落地應用的樣板。在業(yè)務拓展方面，工業(yè)場景已經(jīng)進入到規(guī)?；帕侩A段，安防場景實戰(zhàn)效果顯著，民航市場也已經(jīng)開始加速拓展。

但對于成立7年的亮亮視野而言，AR比賽的上半場依然沒有結(jié)束。

大洋彼岸，微軟和谷歌開始轉(zhuǎn)換思路進入工業(yè)、醫(yī)療、安防等領域。微軟不僅與福特達成合作，讓工作人員可以借助HoloLens將整車變成3D可視化的全尺寸模型，還在今年4月1日拿下美國軍方的AR設備訂單，將為其提供超過超12萬臺HoloLens，總價值最高可達218.8億美元。谷歌則在雪藏項目兩年之后推出Glass Enterprise Edition，這正是企業(yè)版谷歌眼鏡，合作方不乏DHL、三星和大眾汽車這樣的大型公司。

另一邊，天風證券郭明錤也曾在3月發(fā)布預測報告稱，蘋果或?qū)⒃?022年中期推出AR/MR頭戴裝置。該裝置不僅擁有高清晰度顯示屏，還將配備眼球追蹤系統(tǒng)，能夠?qū)崟r運算AR/MR所需影像/圖像/信息。就在4月5日，蘋果CEO蒂姆·庫克接受《紐約時報》采訪時也提到，AR對蘋果的未來而言是極其重要的一環(huán)，在庫克看來，“無論是健康，教育，游戲，零售，已經(jīng)能看到AR開始在其中一些領域起勢。”

行業(yè)巨頭加入戰(zhàn)場，產(chǎn)業(yè)鏈正在逐步走向成熟，但對AR基礎領域的研究卻更加必不可缺，一是產(chǎn)業(yè)鏈的成熟將帶動成本降低，從而促進商業(yè)化落地，而對中國AR產(chǎn)業(yè)來說，卡脖子問題不能重蹈芯片的覆轍。

中國在AR/VR領域的推動力度在不斷加大。2020年11月9日，《國務院辦公廳關(guān)于推進對外貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》指出，利用新技術(shù)新渠道開拓國際市場，充分運用第五代移動通信(5G)、虛擬現(xiàn)實(VR)、增強現(xiàn)實(AR)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)，支持企業(yè)利用線上展會、電商平臺等渠道開展線上推介、在線洽談和線上簽約等。在吳斐看來，亮亮視野做的事情和中國數(shù)字化進程是同向的：

“航空公司用AR去做檢修，其實就是通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型去帶動AI人才和工業(yè)整體的提升，這是國家愿意在新基建上面投入巨大的資源，同時讓工業(yè)GDP的22.5%用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入。一頭拉一頭推，這才是我認為未來十年科技企業(yè)大紅利的點。AR真的能發(fā)揮作用，因為新基建本質(zhì)上是信息化到智能化的過渡，數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是企業(yè)的產(chǎn)品業(yè)務都以數(shù)字展開，所有跟“人”相關(guān)的結(jié)合必須有新的手段。”

面對數(shù)據(jù)和人如何協(xié)同升級的難題，二手車、民航等領域找到了AR這樣的解決之道，但依然有許多企業(yè)亟需進行升級，這需要更多亮亮視野這樣的公司共同探索。

根據(jù)IDC預估，2021年全球?qū)⑹鄢霾坏?00萬臺AR眼鏡和頭戴設備，但到2025年，預計銷量將增長到2340萬臺，這其中企業(yè)客戶將占總銷量的85%左右。廣發(fā)證券研究團隊此前也提到，5G時代到來有望大幅度改善硬件之間的協(xié)作，從而進入硬件的泛智能化時代，以AR為代表的新型硬件有望獲得快速成長。

從田野觀察中找價值點，到燈塔模式逐步扎深，再回到戰(zhàn)略層面的認知——吳斐認為，AR最重要的是連接了人和數(shù)據(jù)，讓知識得以更快速在虛擬與現(xiàn)實之間流動。AR技術(shù)看似技術(shù)為人服務，但最終人也在產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)和價值：

“我們早期是在為客戶把最佳實踐變成知識，把人的知識變成數(shù)據(jù)，把知識鏈和知識圖譜給到一線，這反過來其實就是知識圖譜通過數(shù)據(jù)再次升級的一個過程——從數(shù)據(jù)到人，人又回到數(shù)據(jù)，最后變成知識。”

5G技術(shù)的“效率驅(qū)動”效應同樣不容忽視。國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣提到“5G技術(shù)的大帶寬、低時延、廣連接、高可靠等特點，不僅加快了網(wǎng)絡速度，也將終端全部納入網(wǎng)絡，實現(xiàn)“萬物皆可聯(lián)”的狀態(tài)，對傳統(tǒng)應用帶來深刻的效率變革。”

而在曹巍看來，這對包括AR/VR在內(nèi)的諸多應用落地起到了重要作用，“5G高帶寬，低延遲以及工業(yè)分片這三個核心特性讓AR有了更大價值。很多過去需要前端運算的事情，現(xiàn)在可以不用在終端上運算，這就減輕了終端的計算壓力，也減輕了終端的能耗，從這個角度來講，5G和AR的結(jié)合能在工業(yè)、安防、建筑方面能顯著降低成本，因為不再依賴昂貴的CPU去做邊緣計算，而工業(yè)分片可以讓5G在區(qū)域內(nèi)高速推送運算結(jié)果，基于4K甚至更高清的視頻共享和調(diào)度就有了保證。此外，基于云端的應用、云端協(xié)同等體驗也會顯著提升。”

在吳斐看來，如今AR行業(yè)再次受到關(guān)注，在于它打通了人與數(shù)據(jù)連接的“最后一厘米”，這將是下一個數(shù)字化變革的關(guān)鍵。

當風口再來，虛擬和現(xiàn)實世界正在不斷交融。

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