擬介科技：為什麼醫生做手術戴上 AR 眼鏡就像有了透視眼一樣？

術業有專攻。

這是擬介科技創始人郭宸芸所認為的 AR 普及的最佳策略。具體而言，那就是擅長做硬體的人做硬體，擅長寫演算法或插件的人專門寫演算法或插件，最後二者結合，形成一款 2C 或者 2B 的產品。郭宸芸認為，目前 AR 眼鏡企業還要花大量時間與精力寫演算法，這是 AR 發展進一步提速最大的阻礙。

為此，就在 2016 年 1 月，郭宸芸註冊成立了擬介科技，旨在為 AR 硬體企業提供通用的底層演算法支持，加速 AR 的普及。目前，擬介科技為硬體企業提供的最核心的演算法便是立體全息成像與真實物體實時高精度無縫疊加技術——即怎麼將 AR 顯示的虛擬信息與人眼實時看見的信息相結合。「例如，最簡單的 AR 只是將畫面簡單地貼在了顯示器中，與人眼、人頭的轉動或人的移動無關。 」 而擬介想要做的就是利用高精度的實時物體識別和高精度動態無縫疊加，將虛擬三維影像等信息精確地與現實物品相疊合，從而實現站在不同角度可以看見虛像不同側面的目的，就跟人看一個真實的物體一樣。郭宸芸認為，如果沒有這種好的演算法的支持，大多數 AR 都只是一個扣在眼前的手機罷了，用戶體驗並無明顯提升，這樣的 AR 要想得以普及基本算是沒戲。

想要實現擬介科技的想法，最關鍵的一點其實就在於要知道用戶實時的位置、朝向，物體辨識解析以及與物體的相對位置深度訊息， 透過機器學習，提高辨識效率以及與環境疊合的穩定，一旦有了這些信息，無縫疊加便顯得容易多了。

而 SLAM（即時定位與地圖構建）技術是獲取位置信息最重要的一種技術，該技術此前在機器人領域得以廣泛研究，並被很多學者認為是實現真正全自主移動機器人的關鍵。不過，在 AR 起來之後，人們突然發現 SLAM 也可以運用於 AR 領域，幫助設備在無需外接輔助的情況下也能得知自己的位置信息。

SLAM 概念最早於 1988 年提出，經過多年的發展，目前市面上已經有不少提供 SLAM 技術的服務了，比如 PTAM 開源項目。面對競爭，郭宸芸認為，之前大多 SLAM 技術都是為機器人開發的，並不適用於直接用在人身上的 AR 頭盔，而且，SLAM 雖然發展了這麼多年，但仍然處於初級階段，還有很多細節依據應用情景方向需要優化。因此，郭宸芸認為他們仍然有機會。此外，想要精確、高效地實現位置定位功能，僅僅一個 SLAM 技術是不夠的。郭宸芸表示他們在系統上的另一個難點和壁壘便是多感測器、多技術融合，其不僅採用了 SLAM 技術也融合了視覺技術以及慣性感測器的相關技術。

當然，擬介科技在不斷完善這種精準定位與疊加功能的過程中，還在與行業用戶接觸，針對具體行業，建立軟體層面上的解決方案，其目前已經為醫院建立了 AR 可視化醫療指導手術的解決方案，並為汽車行業建立了汽車設計解決方案：

以腦腫瘤切除手術舉例，傳統上雖然已經有了 CT 圖來輔助手術，但 CT 圖只是平面的，醫生必須在自己腦海中合成出腫瘤的立體圖，以便更好地切除腫瘤而不損傷正常腦組織，這對醫生的要求極高。為此，擬介首先會將平面的 CT 圖轉換成立體三維圖，並將它與病人頭部進行精準的疊合，實現可視化醫療，醫生通過 AR 眼鏡就像是有了透視眼一樣進行手術，從而實現更好的治療效果。

而在汽車設計行業中，傳統上必須要在設計圖的基礎上做出一個 1:1 的模型，用以檢查設計是否合理。而利用擬介的 AR 汽車設計方案，設計師可以在虛擬的模型中進行相關檢查，從而可以大幅度減少實體模型的需求量，縮短設計周期，節約汽車設計成本。

據了解，未來，擬介科技還將進軍其他行業，為相關行業設計具體的行業解決方案，並將這些方案打包成 SDK 或 API。只需要將這些 SDK 或 API 接入相關的 AR 眼鏡，後者便能輕鬆具備醫療輔助或汽車設計輔助燈功能。這就是說，擬介的最終目標是，他們負責研發底層的代碼或插件，其他企業負責 AR 硬體，「硬體廠商只需要決定採用高通或者誰的方案，採用什麼光學顯示技術，採用什麼感測器，賣多少錢就可以了。」郭宸芸表示。

對於創業而言，一個顛覆性的點子往往非常重要，但如果沒有能將點子變為現實的人一切便是枉然。據了解，擬介團隊目前共有員工 10 人左右，主要都是來自英特爾 RealSense 的成員，有著多年的底層開發經驗，這對於擬介目前所做的事情而言至關重要。

需要補充的是，擬介目前的合作夥伴已經涵蓋了國內主流 AR 硬體企業，包括影創、realmax、易瞳科技等。此外，擬介曾於 2016 年獲得來自個人的 200 萬種子輪投資，目前正在謀求下一輪融資，主要用於團隊建設。

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