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亮亮视野创始人吴斐:基于AR智能眼镜,第一视角交互将变革商业视界

2018-06-05 23:48:44 来源:87870作者:灵火
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从AR眼镜制造到第一视角交互,亮亮视野亿元融资的背后隐藏的是其对AR智能眼镜商业化落地的真知灼见。

2018年6月5日,亮亮视野召开媒体发布会宣布获得由建银国际领投,蓝驰创投、经纬中国跟投的亿元人民币B+轮融资。


亮亮视野创始人吴斐


据悉,此次融资之后,亮亮视野将进一步强化在安防、工业、医疗等行业的落地优势,继续深耕AR+AI技术的核心领域,拓展商业版图,加快未来在各产业的全面落地。会后,87君采访了亮亮视野创始人吴斐,并详细了解了亮亮视野对于AR眼镜商业化落地的看法。


从AR眼镜制造到规模商业化


随着科技的不断发展,人们从电视到电脑,再到平板电脑和手机。移动终端无时无刻的都在经历着迭代和升级,而轻便、好用、高性价比无疑是这类产品的奋斗目标。


“有没有一种交互方式可以替代像手机、电脑等这类产品的触控交互方式呢?”早在创立亮亮视野之前,吴斐就一直在思考这个问题。吴斐说道,2014年亮亮视野正式成立,当时我们认为这样的交互方式一定是来自AR眼镜。这是因为视觉和听觉无疑是人类与外界交互的重要工具,而AR眼镜的功能正是与视听相关。



然而,AR眼镜的研发过程并没有想象中的那么简单。 在整个探索过程中,亮亮视野花了大量精力来研发第一款AR眼镜。吴斐发现,一体式AR眼镜不光很容易发热,其性能远比期望值要低很多。拿到市场上销售,最终得到的客户反馈基本都是负面的。负面的反馈,让吴斐感受到自己团队花费精力研发的AR眼镜在实际应用场景中其实并没有想象中的那么优秀。但是他认为,其实也有积极的一面,毕竟客户愿意给到团队负面的反馈,就说明消费者实际尝试过将AR眼镜应用在适当的场景之下,这充分表明现阶段消费者市场对于AR眼镜是有大量需求的。


“可是,仅有一款AR眼镜显然是不够的”,吴斐明白,目前的AR产业尚处在雏形阶段,尽管有不少AR眼镜厂商在潜心研发更加亲民且功能更加完备的AR智能眼镜,可是大多数都不具备大规模商业化落地的能力。


随后,在经过两年的迭代研发之后亮亮视野推出了新款AR眼镜GLXSS ME,其中一个不同点在于,AR眼镜中融合了专为AI芯片定制的神经网络推理框架,基于英特尔AI芯片,该款AR眼镜具备了人脸识别等的AI功能。



AI的加持,使得这款AR眼镜具备了更多场景化落地的条件。例如,2016年起,一次偶然机会让亮亮视野有机会与公安系统合作。当时,公安系统苦于没有好的工具来进行现场的人像识别和车牌识别,而干警的识别能力是非常有限的。于是,吴斐针对安防的应用场景打造了警务平台系统,与GLXSS ME相配合,再加上一系列的后台数据处理机制,构成了一套完整的AR眼镜安防体系,其可以明显提升干警的工作效率。一次,在郑州东站依靠该系统两天时间内仅凭两名干警就抓获了7个在逃犯,进一步证实了警务平台系统的实用性。


在之后的产品迭代过程中,GLXSS ME依旧收到了行业用户的强力大力支持。“首批GLXSS ME从深圳工厂生产出来的时候,我们的客户就等不及直接派人拿走了”到了这个时候,吴斐真正感受到亮亮视野已经进入了一个新的阶段——“规模商业化”阶段。


在安防领域,吴斐觉得还有很多方向作为接下来用AR系统来赋能的方向。而此轮上亿远的融资金额也将支持亮亮视野在这条路上越走越远。


第一视角交互变革商业视界


在安防领域的意外收获让吴斐明白,要想推动AR眼镜产业的发展,首先要强化商业落地,加速海外布局,深耕AR、AI的核心技术研发。让产品适用于更多应用场景,让AR眼镜的功能真正能够为传统行业赋能。吴斐将这一思想形象地归结为“第一视角交互”。


首先,第一视角交互的重点在于前端处理能力和后台处理能力的整合。众多应用场景,往往需要极快的速度确认出某个人的特征才有意义。比如说面对一辆疾驰到收费站的汽车,如何快速识别司机是不是犯罪嫌疑人?如果是在后台进行处理,从人脸识别到后台调用数据库并最终传输到AR眼镜上进行显示,这一整条流程处理时间最短需要8秒,这样的速度即使对方是犯罪嫌疑人也早就已经逃之夭夭了。这时候就需要基于前端的AR智能眼镜进行运算,处理速度可以达到毫秒级,可以说非常快了。



因此,AR眼镜需要自身具备AI处理能力,并需要能够与后台进行协同处理,尽量做到最快、最准确的有效结果反馈。


其次,就是通用性。AR眼镜要想实现商业化落地,首先需要具备通用性。其中,主要体现在AR眼镜是否具备大批量生产、长时间佩戴的特性。另外,体积方面也需要足够轻巧、便携以适应不同的使用场景。目前,GLXSS ME已经做到了33.4g的重量,与普通眼镜无异。


最后,最重要的是要做到“生态友好”。就当时团队对嵌入式AI的AR眼镜研发过程来说,当时团队希望极力做到在5X6的超小芯片上跑一个商用模型,这个课题非常困难。因为它不仅仅像我们在PC端可以把算法做到极致,作为戴在头上一个眼镜你还不能让它功耗太高,尺寸不能太大,所以这是一个限定性条件很多的交叉学科技术的应用。因此,实际上当把整体芯片模型真正研发出来的时候,团队也就打通了一条围绕AR眼镜设备的生产线。


另外,在使用方面AR眼镜几乎可以与全部手机产品做到即插即用的体验。这也是“生态友好”的重要体现。



除了上面列举出来的,为了最大程度适配应用场景亮亮视野对AR眼镜细节上的改进可谓是绞尽脑汁。和决心布局AR产业,推出集成度极高但价格不菲的AR头显相比较,吴斐更愿意带领着团队深挖一个具有商业化价值的细分领域,为其定制从AR眼镜产品到后台服务的全方位解决方案。


“AR眼镜的本质是人眼视觉的延伸,那么哪些延伸才是人们真正想要看到的?”吴斐总结道,经过多年的努力,我们清楚地认识到为一个领域深度定制AR解决方案的难度其实远大于专注做集大成的AR产品。而行业发展的初期,专注细分领域的AR眼镜在工程、技术、交叉学科方面都需要有长足的进步,这也正是第一视角交互变革商业视界所迈出的第一步。


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