XR,即扩展现实(Extended Reality),是一个涵盖了增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和混合现实(MR)的广泛概念。
从我们最初接触到的手机应用到Hololens,再到去年发布的Apple Vision Pro,这些都是XR技术的具体表现形式。
基于这样的认知,我所在的团队在2017年推出了业界第一款基于安卓开发的光学AR眼镜,并在此后陆续发布了第二代以及去年MWC上展示的轻量版。
然而,XR的定义是否仅限于此呢?在2002年的一份报告中,XR被定义为扩展现实,包括了当时和现在我们依然在讨论的AR、VR和MR。
随着AI技术的发展,XR的概念也在不断演变。海量的信息不仅由人类创造,还包括了由AI生成的内容(AIGC)。
这种转变使得我们在实验室之外也能实现非人类创造的内容,从而推动了产业升级的可能性。
AI的发展为XR带来了新的驱动力。
从PGC(专业生产内容)到UGC(用户生成内容),再到AIGC(AI生成内容),这一过程标志着内容创作方式的巨大变革。
AI成为了这个新赛道的载体,帮助我们利用现有的技术和能力,开拓出更大的发展空间。
在AI的驱动下,我们对未来的智能时代有了新的理解和落脚点。
我们将这些新技术应用于电力能源行业的巡检业务中,这是一个高频且重要的任务。我们的目标是通过智能化手段提高巡检效率。
为此,我们构建了一个现场三维模型,实现了虚实映射。
结合机器人、无人机、声纹等多种设备,我们能够进行多模态信息感知和合成,从而实现虚实融合和联动。最终,借助视觉大模型技术,我们显著提升了现场缺陷和设备隐患的发现率。
从业务角度看,这套解决方案主要包含四个功能:
业务编排:制定巡检任务的计划和流程。
监控:实时监控巡检过程中的各项数据。
结果:分析巡检结果,识别潜在问题。
报告:生成详细的巡检报告,提供改进建议。
最初,我们的解决方案只是一个小小的AR应用。但在实际应用过程中,我们逐渐意识到单一的应用无法满足复杂的需求。
因此,我们开始将它发展成一套完整的解决方案。在这个过程中,最大的挑战是如何从一个简单的应用扩展到一个全面的系统。
这不仅需要技术上的突破,还需要对业务流程有深刻的理解和优化。