不久前，0glass CEO 蘇波在GIAC全球互聯(lián)網(wǎng)架構大會上以“AR物聯(lián)網(wǎng)賦能工業(yè)4.0”為主題發(fā)表演講，闡述了工業(yè)4.0存在的兩個維度，第一個維度是把機器變成人，因為機器人在慢慢取代人，第二個維度是讓機器智能化，這也是未來趨勢， 20年之內還需要解決的問題，就是把人變成機器。”
蘇波表示，0glass助力工業(yè)4.0概念落地，要做的就是“把人變成機器”，讓AR智能眼鏡輔助產業(yè)工人的生產工作和培訓，把互聯(lián)網(wǎng)和信息技術的延伸到一線員工的工作當中，實現(xiàn)難以實現(xiàn)之事：比如持續(xù)記憶、標準化規(guī)范化的工作、人的大數(shù)據(jù)采集分析、即需即學的培訓等。使工作實操、實時糾錯、培訓和知識傳承等無限拉近在一個平面，提高生產效率、降低出錯率、降低生產成本、進行個性化培訓等。
“無人工廠”做得就是“把機器變成人”，通過各類人工智能技術賦予設備和機器以智能，讓其替代人類部分和甚至全部工作，也是工業(yè)4.0重要的落地方法之一。但在各個領域都能完全替代人工還需要一個漫長的過程。即使是無人工廠背后運營的也是人，比如從建設到設備安裝、保養(yǎng)、維修、管理等都還是人，人類永遠是生產過程中最核心的生產資料，如何克服人類弱點，則是“把人變成機器”要考慮的問題。
在分享了對于工業(yè)4.0的概念后，蘇波詳細分析了AR物聯(lián)網(wǎng)所存在的三大行業(yè)痛點，從生產環(huán)節(jié)來講，一線員工不能解放雙手，且不能有效使用互聯(lián)網(wǎng)和信息技術。從管理角度講，管理者無法實時管理細節(jié)，大數(shù)據(jù)無法客觀采集和輸出。從培訓角度講，傳統(tǒng)的企業(yè)培訓無法解決員工“學時不能用，用時不能學”和“遺忘曲線”的困境。
以下幾點介紹了AR物聯(lián)網(wǎng)解決方案：
數(shù)據(jù)可視化最重要的工具
AR技術結合物聯(lián)網(wǎng)技術，引入可視化，讓看不見的連接變?yōu)榭吹靡姷臄?shù)據(jù)。以前工人在掌握維修手冊時還需理解消化，現(xiàn)在借助AR數(shù)據(jù)可視化可解決工人記憶問題，AR可視化還可以進行定制，從而加快對數(shù)據(jù)的解釋，并更好地突出問題所在。
走完物聯(lián)網(wǎng)最后一米最重要的工具
AR智能眼鏡可實時獲取人的數(shù)據(jù)。當產業(yè)工人佩戴0glass AR智能眼鏡在生產一線進行工作時，眼鏡會實時正確
記錄每一個產線工人在一線的操作，自動起到對知識的過濾和沉淀處理，記錄員工的完整操作過程，無論是正確操作、錯誤操作抑或是遺漏等，均可以用圖片和視頻的形式實時記錄回傳到企業(yè)的云端服務器，保證了整個工業(yè)大數(shù)據(jù)的完整性，同時解放了工人的雙手，保證了效率。
打通人和機器之間的物理隔離，連接人與物
AR智能眼鏡助力人實時獲取物的數(shù)據(jù)。當產業(yè)工人佩戴0glass AR智能眼鏡時，遇到特殊生產情況，如上面的溫度過高，AR智能眼鏡作為新一代的智能終端，調取所有相關大數(shù)據(jù)，利用PSS輔助系統(tǒng)，對少量的大數(shù)據(jù)進行實時處理，當數(shù)據(jù)量較大時，作為連接服務器和人的橋梁，實時連接云端服務器獲取數(shù)據(jù)處理結果，以增強現(xiàn)實的形式智能呈現(xiàn)在產線工人的眼前，幫助工人做出決策，完美實現(xiàn)了工業(yè)物的大數(shù)據(jù)與作為核心生產資料的人的實時互聯(lián)，完美解決了數(shù)據(jù)孤島問題。
將“以物為中心”的工業(yè)大數(shù)據(jù)回歸“以人為中心”的工業(yè)大數(shù)據(jù)
一線工人在生產時，需根據(jù)一線實時情況去做出合理的判斷，例如充斥在一線生產環(huán)節(jié)的機床，利用潤滑油循環(huán)流動，時刻對關鍵旋轉位置進行潤滑，降溫操作，在這個過程中，機器的溫升可能是來自工廠內溫度變動，可能是潤滑油潤滑不到位，還有可能是機器轉速過快，這些情況均可能影響機器的溫度，而操作人員卻不能第一時間連接三個數(shù)據(jù)，并進一步對三個數(shù)據(jù)處理分析，來判斷具體是哪里的問題，做出正確操作。
從以上分析可知人和物的大數(shù)據(jù)并沒有連接起來。工廠中各個設備數(shù)據(jù)都是彼此孤立，任意一個單獨的數(shù)據(jù)均是數(shù)據(jù)孤島，沒有真正與一線工人連接起來，并在工業(yè)生產這種對大數(shù)據(jù)實時性要求高的領域進行實時處理，產生生產價值。現(xiàn)有工業(yè)的大數(shù)據(jù)均是以“物”為主導的大數(shù)據(jù)，而不是以作為工業(yè)生產資料核心的“人”為主導，因此對生產一線的指導效果差強人意。
可穿戴設備中，AR智能眼鏡的出現(xiàn)恰好解決了工業(yè)大數(shù)據(jù)的以上痛點。它具有實時互聯(lián)功能，并且可以獲取使用者——人的數(shù)據(jù)，同時也可以對獲得的工業(yè)大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的采集，過濾，沉淀，清洗等一系列優(yōu)化處理操作，或從云端服務器處理獲取分析處理結果。
面對這樣的行業(yè)痛點，0glass打造了四大模塊功能來解決這些行業(yè)痛點，使AR眼鏡與工業(yè)相結合。模塊一是實時指導，戴上AR眼鏡相當于有一個師傅站在身邊可以進行現(xiàn)場指導。模塊二是透明管理，即AR眼鏡實時采集工人的動作、時間、品質，便于管理者管理。模塊三是個人教練，隨叫隨到的個人教練讓學習場景與工作場景無限接近直至重疊，即需、即學、即用、即評，重新構建在線學習的方式、方法、過程、結果。模塊四是知識沉淀，實時捕獲員工工作過程中的好的經驗和技能，通過數(shù)據(jù)模型和大數(shù)據(jù)對比的分析，智能化生成實戰(zhàn)型課件，將隱性知識結構化，沉淀于平臺。
以上是從宏觀的角度來講AR眼鏡的功能，從實際上來講AR眼鏡需要具備哪些特性呢?蘇波先生說道：AR眼鏡需要具備重量輕、運算快、續(xù)航久和價格低的特點。此外，0glass開發(fā)版搭載了NginABC引擎，包括三大SDK：增強現(xiàn)實NginAR SDK、大數(shù)據(jù)處理NginBD SDK、機器視覺NginCV SDK等開發(fā)平臺，與各方合作實現(xiàn)更多IP產出，開發(fā)工業(yè)領域中更為細分和垂直的工作輔助和實操類培訓的應用。
蘇波表明了自己及團隊深耕AR行業(yè)一直以來的愿景："我們希望在未來能夠成為下一代計算平臺的IBM。說到IBM，可能大家會想到人工智能和云計算，其實它一直是工業(yè)計算機和企業(yè)級IT服務的老大。伴隨著AR技術的普及，我們也希望在下一代計算平臺來臨的時候能夠成為像IBM這樣的公司，更好的為我們的企業(yè)級客戶服務。"
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