【论坛演讲】互联网大会论坛演讲：第一视角交互变革工业视界【GLXSS智能视界】

智能眼镜相当于人的第二大脑，连接人与数据、人与智能，实现实时自然的人机沟通

大家好，我是亮亮视野CEO吴斐。我们是一家致力于推动第一视角交互革新的公司。

昨天，在朋友圈看到我们的投资人张颖先生的一番话，他说：

所有轻公司以后都会做重，也必须做重，只有做重才能有效抗拒巨头杀入，也唯有如此才能做大。

我非常有感触，这也是我们一直以来的发展路径。

我们以智能眼镜为载体，深入客户场景，激发软件能力，深度接入客户业务。

未来工厂与钢铁侠

今天，我想从非常喜欢的一个电影说起：钢铁侠。

大家一定还记着这样的剧情，男主角无论飞行还是工作都戴着一副智能眼镜，通过超级智能的后台服务，让他一个人就可以完成复杂的操作。

那今天，我们是否有机会让每个工程师都能拥有这样的能力？

我们来解构一下这个能力：

1. 看：走到设备跟前，通过智能眼镜的实时识别，就可以读取传感器中的信息，当场判断设备的运转情况，哪部分出了问题。

2. 交互：在未来的工厂里，人和机器是可以无障碍沟通的，可以随时操作设备来实现这个愿景。

其中，智能眼镜是关键的一环——人与设备的实时交互与数据共享入口。

亮亮视野一直深度思考，并且扎实地一步步实现这个愿景。

GLXSS Live 人—数据—知识库

2017年初，亮亮视野发布了GLXSS Live 第一视角智能交互平台。

首先构建底层流媒体平台，把人—眼镜—数据都连接在一起，让大家开始进入一个商业场景，让用户的需求和技术的演进互相促进。

接下来，吴斐详细讲解了智能眼镜在汽车后产业、高铁市场、跨国检验与全球部署的通讯产业的远程指导应用。

在汽车后产业的案例中：

前端有了专家指导，后端也有了管理模型，有了专家提供的知识库，沉淀下来就能解决很多问题。原来专家不够用，现在在办公室通过远程抢单就能解决问题，也大大提高了积极性，这就是业务模式的变化。

业务模式的另一个扩展是高铁行业：

高铁领域这两年发展很快，其实背后是庞杂的维修服务，我们的合作伙伴遇到的是同样的问题——高铁设备非常复杂，怎样在出现故障时及时排除，让远程参与实时指导现场？

从硬件为中心到服务为中心，需要的是能对业务核心的关注。我们和交大做了一个三网融合的网络连接，在高速行驶列车上提供稳定信号。在 5G 到来之后，这个场景将得到更好的应用效果。

我们知道，企业不会希望他的专家永远做重复性工作。而企业每年几百万的设备安装、部署、维修，其中所有的问题都是一个有限集。

怎样通过一种手段，让这些知识慢慢沉淀，去支持新的业务？

在GLXSS Live平台上，首先做到专家支持，所有的支持行为都会被记录，之后形成知识库。

记录前方的知识，我们就需要提到一个很重要的概念——前端智能。

前端智能是把所有前端的视觉、语音交互进行结构化，积累数据，在后台形成知识库。这种重度模式，让第一视角交互深入客户业务。

亮亮视野与华为的合作，就是通过前端能力，让设备和人深度协作。

这项称为 eView 智能装备的项目，连接的是华为在亚/欧/北美三大全球服务能力共享中心的技术能力。智能眼镜，则是人—设备—知识库的交互入口。

智能眼镜——第二大脑

我们不断深入工业业务，把资深模式做重，这背后的需要反思的是，我们明天面临的是一个什么样的局面？

我们明天，面临的就是未来工厂，就像业界提到的平行工厂。

他的底层就是传统设备，中层就是物联网收集的数据，顶层是基于这些数据的决策系统。

这在国内外工业行业的头部企业中已经逐渐成为现实。

工厂设备嵌入传感器并且联网，这些设备间建立起不间断的、可视化、可量化的数据流；智能协作能力越来越强，如同鲜活的生命体。

这是一个非常庞大的系统，对于所有的参与者，每一个工人、管理者、工厂的决策者都提出了更高的要求。

那么人，作为一个最重要的角色，在这个系统之中怎么样能发挥作用？

他需要一些新的手段。

我们发现，智能眼镜是未来平行工厂之中的交互入口，它相当于人的第二大脑。

工人眼前看到的事情，都可以有第二大脑来帮助决策，这就相当于钢铁侠之中，他的智能助手。

我们相信，这就是第一视角交互变革最后会走到的那一天。

智能眼镜进化的铁人三项

这一愿景的达到要求我们与工业产业同步进化，完成铁人三项：

首先是硬件，需要人带上，就必须非常轻，才能长期佩戴。亮亮视野的智能眼镜做到了33.4g，和普通眼镜相差无几；

第二，交互核心硬件技术需要实现标准化。比如，目前光学领域尚无标准的技术方案，每家的方案都不一样。亮亮视野做了一个很重的工作，把产学研结合在一起，和浙大光电学院成立联合光学实验室和人才培养基地。发展几年来，不仅在这一代光学方案，对于下一代光学与未来的光场研发，我们都会进行专利布局，并与供应商做深度整合；

第三，更重要的是计算。都说“智能眼镜”，那么“智能”体现在哪？我认为目前最重要的就是前端计算。前端计算有多难呢？

首先，你需要部署在很轻的头戴设备上；第二需要反应做够快，实时识别的要求是非常高的，否则在场景里就没法发挥价值。我们实现的是 100 毫秒；第三，就是要准。

这三个要素其实互相是矛盾的，怎么来平衡？很好的一点是，业界慢慢走到今天， intel的Movidius、寒武纪的NPU等，都在做基于卷积神经网络的深度学习，把它放在一个非常小的芯片上。

但是，这个芯片只是架构完成了，它后面的整个软件系统、SDK都没有成熟。

在这方面，我们也做了很重的工作，用了几年时间，从函数库到整个的应用接口打通。我们甚至还把一个DenseNet200层的模型放在了眼镜端。

这才真正的完成了铁人三项。

刚才提到的不同行业案例的不断提升之后，我们做到可以连接知识、连接人与数据，并且进一步连接人与物联网。这就是开头提到的“重模式”。

人机交互革命，呼唤行业伙伴

把这些做到之后，我们真的打开了一扇窗。

我们看到，人机交互有非常多的应用场景，今天只是新的交互革命的开始。

我们吹响了第一声号角。

但是，这场交互革命不可能由亮亮视野独自完成。我们希望有更多的合作，无论是计算、框架领域，还是业务层面，我们都希望大家能关注第一视角交互革命。

我们相信，在今天这个时间点，智能眼镜面临一个非常大的机遇。

在这一次交互革命中，中国真的是走在前列。