專訪吳斐：亮亮視野AR眼鏡大規模商業化之路

科技 08-10

這兩年，AR眼鏡很火，不少公司推出了AR眼鏡產品，但是真正做到全球大規模落地和批量出貨的卻沒有幾家。

亮亮視野是其中一家。6月5日，亮亮視野宣布完成億元人民幣B+輪融資，由建銀國際領投、藍馳創投、經緯中國跟投，至此，亮亮視野成為國內首家完成B+輪融資的AR公司。

借著新一輪融資的契機，沉浸感與亮亮視野創始人兼CEO吳斐進行了一對一交流，吳斐深入剖析和展示了亮亮視野在商業化和規模化方面做出的努力和思考。

亮亮視野成立於2014年，先後已經推出多款AR眼鏡。吳斐告訴沉浸感，當行業的人還在討論如何做出一款比Google Glass更酷的眼鏡，如何在技術上做到最炫酷的時候，亮亮視野已經開始拓展行業應用，最早提出AR眼鏡賦能工業和「遠程指導」的解決方案。

如今，亮亮視野在工業、醫療、安防等領域已經建立起完善的解決方案。

從2017年的第四季度開始，亮亮視野進入規模商業化，月訂單很早就突破K級。

安防領域是亮亮視野開拓的AR眼鏡落地的又一新的領域。亮亮視野於今年1月份推出的最新款AR眼鏡GLXSS ME，是首款「人工智慧」AR眼鏡，能進行前端人臉物體的採集和識別，人臉識別準確率達到99.7%，對移動警務做了定製化的開發。

在解決場景問題時，亮亮視野的AR眼鏡技術也有了突破。為了完成AI快速識別，GLXSS ME搭載了Movidius Myriad 2 晶元，並且基於此研發出可適配主流訓練框架的神經網路推理框架。

如果單從技術上來說，除了AI能力外，亮亮視野的AR眼鏡未包含現在大家追捧的環境理解、空間定位、光場顯示等炫酷的技術，亮亮視野的眼鏡跟Google Glass一樣是單目顯示，GLXSS ME也不像HoloLens把計算單元整個放進眼鏡里，而是與企業特配的數字設備，如iPad、警務系統、手機相連接，獲得這些設備的軟體系統、業務平台和電池功能。由此，亮亮視野的眼鏡做到了目前最輕，眼鏡部分僅33.4g，對於長時間佩戴的商用場景很友好。

吳斐告訴沉浸感，摸索合適的應用場景、解決行業痛點是很艱難的過程，亮亮視野為此摸索出了一套特殊的公司架構，以技術和產品需求雙輪驅動來不斷促成產品落地。

以下為沉浸感與吳斐交流實錄：

沉浸感：距離上一次與亮亮視野交流有一段時間了，你們主要有哪些新的進展？

吳斐：

我們公司發展有幾個關鍵點：

第一，從2017年的第四季度開始，公司進入規模商業化，也就是說我們已經開始每個月都有大批量的商務採購。

第二，我們在幾個領域，率先取得了突破。比如說在公安領域，通過移動警務平台、人臉識別技術，做卡口檢查上一些重點人員的安防工作，這一塊國內外都有很多新聞報道。其次在工業領域，我們的AR眼鏡已經大批量生產出來付諸使用，他們的工程師是每天8小時，每個月30天在使用。可以非常明確的說，從量上來講，已經把AR眼睛規模商業化做成功了。

第三，我們已經在技術布局上取得了很大的領先，因為規模商業化其實是有很多技術點需要突破的。我們最新的產品，非常輕巧，突破33.4克，而且我們在上面的AI晶元做了自主的神經推理框架。其實在嵌入式演算法跑一個成熟的商業模型（深度學習模型），這個難度也是有提高的。

第四，商業化在海外也取得了進展，從2018年初成立海外事業部以來，獲得了超過40個國家上百個的商業線索機會。

沉浸感：亮亮視野的AR眼鏡如何能快速落地多個行業，而且能大規模生產？

吳斐：

我們第一次見沉浸感是2015年初，那個時候大家還探討怎麼做一個比谷歌更牛的眼鏡，還停留在技術和產品上。經過了三四年，AR眼鏡的真正規模商業化落地是在中國誕生，是因為市場需求量不一樣。

為什麼能做到大規模的量，我舉幾個例子來說明一下：

第一，在2014-2016年的時候，陸續有不少做AR眼鏡的公司，也有不少產品，但是首先第一個行業痛點就是找不到一個可以落地的點，沒有找到要解決什麼問題，沒有場景。亮亮視野很早就開始做行業應用，但是剛開始時，你會面臨非常多的選擇。

首先一個問題就是你該怎麼去選擇你應用的方向。我們在選擇怎麼去落地的時候，首先先是初篩，我們差不多有30-40個不同行業的客戶在對接。對接的過程中我們會發現，AR眼鏡作為一種第一視角交互的技術手段，最重要的是解決了人的獲取和輸入信息的效果。它底層邏輯是一種交互的效率的提升，但是你交互效率提升最容易在哪個地方價值落地呢？

我們國家現在越來越確定供給側改革，開始從人口紅利的粗礦式發展變成每個人人效提升的新經濟模式。AR眼鏡適應的就是這種大潮，汽車行業、加工行業天生對人效有很高的要求，是AR眼鏡落地的不錯場景。

另外一點，這種新的交互技術，能帶來全新的數據賦能。這兩點出來以後，大家的認知開始改變，不再只是看眼鏡的硬體，包括光學顯示、手勢識別、視場角等。當你真正回歸到解決問題點的時候，你會發現很多東西不重要了，我們就在這個時間發現這樣的問題。所以我們完全是把從技術點的聚焦，變化了問題點的聚焦。聚焦問題，我們再收斂，最後，我們首先聚焦到了工業領域的應用。

沉浸感：目前，AR眼鏡在工業領域的應用應該是最成熟的，工業領域的應用是不是相對容易做一些？

吳斐：

亮亮視野是最早提出AR眼鏡在工業賦能的，而且是我們最早提出做遠程指導的解決方案。這以後，大家2C做得越來越少了。但是我覺得這裡面有一個很有意思的現象，就是真正提工業是一個很泛的概念。

其實大家聚焦的問題點依然是非常發散的，只是有一個非常大的方向，大家認為應該去做2B了。而且這裡面有很多誤區，其中一個就是大家認為做2B比2C容易。

沉浸感：剛開始的時候，你們發現工業領域的痛點是什麼？亮亮視野的AR眼鏡在工業領域的應用有什麼特點？

吳斐：

我們總結出一些規律。

一個企業，或者是一個行業發展路徑，我們把它叫破壞路徑。也就是說你用一種交互來試圖替代另一種交互的時候，一定先要完成功能性的問題、功能變化，然後才是性能變化，最後才是體驗和價格。

但是你看有很多現在這些產品，它在第一天給你談體驗，大屏、720P、我有各種各樣的圖表、可制化、我可以做渲染這些功能，其實這裡面有一個很核心的問題，你做這麼多，你解決的是什麼？

比如說AR眼鏡用於遠程指導，真的不是簡簡單單地把後面的專家和一線的情況聯繫起來就可以，假如說你的企業有一萬的工人，後面有一千個專家支持，這是一套非常複雜的調度系統，還有就是你網路不好的時候怎麼樣才能保證支持繼續到位。以及記錄如何以最快的方式去回溯。這些問題不解決，企業是不太容易批量購買產品的，那隻能是好玩而已。亮亮視野有基於AR的專家調度系統、知識庫、傳輸協議等。

沉浸感：今年開始，亮亮視野在安防領域有很多的案例曝光，能詳細介紹下你們是如何將AR眼鏡應用於安防領域的嗎？

（2018年春運期間，鄭州鐵路警方率先使用亮亮視野警務智能眼鏡，僅在兩天時間，查獲涉嫌拐賣人口、交通肇事逃逸等重大刑事案件的網上在逃人員7名，以及冒用他人身份證件的人員26名。）

（5月28日央視《新聞直播間》節目報道了四川雅安市滎經縣查緝點使用高科技AR智能警務眼鏡抓獲涉毒在逃分子的新聞。佩戴AR智能眼鏡的緝毒警察對乘客進行逐一排查，當緝毒警察看向後排的一名乘客時，AR智能眼鏡發出報警提示：此人系在逃人員，曾參與盜竊搶劫，比中率達98.04%。）

吳斐：

跟工業領域相比，AR眼鏡應用於安防領域的路徑要漫長一點。安防領域從一開始就要求AR眼鏡具備AI視覺識別的能力，而工業領域則不需要。安防領域的應用對AI識別的要求也很高，要做到高速識別，公司需要和安防領域的夥伴合作，長時間打磨產品。

當時我們的想法就是要用數據賦能安防，我們從新開始做基礎研發，也就是說我們要在AI晶元上，先把推理框架做出來。我們基於深度學習重新設計了VPU晶元的框架。

除了人臉識別之外，AR眼鏡在安防領域還可以做更多，例如識別車輛、物體，還可以指揮作戰。

AR眼鏡作為第一視角交互，同時還連接進更聰明的終端。

亮亮視野不只是一個眼鏡，準確的說我們做的叫第一視角交互產品及方案。我們對接更大的平台。

沉浸感：那麼，在實際的操作層面，亮亮視野是如何將公司的AR眼鏡產品和技術與企業的需求結合起來呢？雙方共同打磨產品的過程是怎麼樣的？

吳斐：

我們公司發展分幾個階段。

第一個階段我們是單輪驅動，我們先通過技術的單輪驅動把產品做起來，這個產品一定是不完美的。我們把這個產品去給到潛在的客戶，和他們一起開發軟體，很多嘗試沒有成功，但是越給你負面反饋的人，其實是越想用的人。

當我們聚焦到工業和安防領域後，我們提了一個概念叫雙輪驅動——技術和業務雙輪驅動。為了達到這個效果，我們連整個組織架構都改造了。

原來我們是先做好一個技術，然後拿給商務去賣，這樣只能是單向的信息傳播，沒有直接的反饋。雙輪驅動則是，我們在前端銷售團隊和開發團隊高度配合。

這樣一來，我們的信息就能順暢了。現有的東西，銷售去賣；一個新的機會來了，就給到商務和產品做研討：這個是一個新需求嗎？這是一個老需求的性能的迭代嗎？優先順序是什麼樣的，我們在這裡面論證的是特別充分，然後讓技術團隊去實現需求。

沉浸感：你們此次完成B+輪融資，後面有什麼計劃？

吳斐：

第一，我們忙不過來了，人手嚴重的短缺，團隊構建肯定是第一步了。

第二，我們發現有很多業務已經開始分模塊了，不能一級打天下了。我們也希望有一定的研發投入。

還有很重要的一點，我們發現，我們慢慢的營造一個生態。當然我們並不是要建立量為中心的生態，而是說第一視角交互這種生態是一定要建立起來，我們已經發現很多的這些基礎公司，方案公司，我們怎麼樣跟它更好的契合，對外的循環是我們下一步的重點。