Unity为手机AR推出跨平台开发工具AR Foundation;骁龙1000或将用在HoloLens 2.0 ?;视觉SLAM

VR一AR一MRcn2018-06-29 08:46:00





高通工程师LinkedIn资料暗示:骁龙1000或将用在HoloLens

微软似乎正在考虑在未来的AR和VR设备,以及桌面PC上采用骁龙1000

映维网?2018年06月25日)根据最新的消息显示,微软似乎正在考虑在未来的AR和VR设备,以及桌面PC上采用高通最新的Windows on ARM芯片“骁龙1000”。

高通已经计划进军x86 PC领域。Windows on ARM已经在发生,诸如华硕“Primus”这样的设备甚至在生产阶段就已经是如此。知名爆料人,WinFuture站长Roland Quandtt日前公布了更多关于“骁龙1000”的信息。

其显示,高通最新的Windows on ARM芯片在内部的代号为SDM1000,最大16GB RAM,2x128GB UFS闪存,SoC的封装尺寸是20x15mm。WinFuture在另外一篇专门的文章指出,根据一位高级工程师在LinkedIn更新的资料,高通已经在各种设备上测试了这枚芯片设备,包括桌面,Andromeda和HoloLens?AR/VR/混合现实。

考虑到高通似乎正在加倍押宝ARM以供Windows使用,这一事情的发展确实十分合理。除了最初用于早期开发工作的骁龙835之外,现在还有一款骁龙850,以及骁龙1000。后者似乎特别有趣,因为它是针对Windows环境,并且直接对标英特尔的低功耗阵容。除了最初的6.5W TDP版本之外,骁龙1000同时出现在更强大的12W封装中。

就原始功耗而言,这应该大致能匹配英特尔的U系列,比如8250U和8550U,而且毫无疑问,微软正尝试将相关的芯片用于更高的工作负载,比如AR和VR。招聘启事的桌面部分的确出现了更多的惊喜。不过,我们可以很容易地看到骁龙1000,或者类似的芯片进入未来的英特尔NUC。

基普曼:2010~2016年HoloLens一直在砧板上,随时可能被砍掉

2010年到2016年的这段蛰伏期最危险

映维网?2018年06月25日)PTC的LiveWorx大会都是关乎物联网和AR。如果大家有印象,PTC在日前又收购了一家AR企业Waypoint Labs,而这已经是他们在增强现实领域的第三起并购。在2018年1月,PTC和微软宣布达成了围绕HoloLens的战略合作伙伴关系,鼓励使用PTC的工具和内容来为HoloLens开发AR应用程序。

这次一次明智的合作,是一个平台与另一个平台制件的联合,可以进一步规范正处于“西大荒”的AR领域。

“HoloLens之父”亚历克斯·基普曼在第二天的大会上发表了主题演讲。基普曼不仅负责了HoloLens的研发,同时还将Kinect带到了千家万户。在今年年初,微软在Microsoft Build发布了Kinect for Azure。用于游戏的Kinect在2017年终止项目,但Kinect将作为深度感应功能继续存活在HoloLens。亚历克斯·基普曼在LiveWorx大会中指出,微软的愿景是将智能边缘连接至智能云端。

基普曼自2000年以来就一直供职于微软。他经历过公司最糟糕的时期,或者至少是最不确定的时期,见证了戏剧性的转变和紧张局势。他曾在鲍尔默时代工作,并且在萨提亚·纳德拉接任首席执行官之后继续发挥自己的作用。

基普曼像是纳德拉治下的人物,正在负责后PC时期的项目,比如说HoloLens。实际上,微软科学主任马可·波勒菲斯(Marc Pollefeys)在最近一篇研究博文中写道,HoloLens是“世界上首台一体化的全息计算机”。这就像是计算机4.0,或者至少适用于这次主要是探讨下一个工程与设计世代的LightWorx大会。

基普曼说道的,从2007年项目开始,HoloLens在整个早期发展的过程中都是磨难不断。他指出,从2010年到2016年的这段蛰伏期最危险,“HoloLens总是在砧板上”。但基普曼认为这个过程是产品开发的必要组成部分。基普曼指出,HoloLens的研发人员每天都不得不为他们的项目而战。

今天,HoloLens至少能过渡到第二版本。当基普曼在LiveWorx上发表讲话时,关于HoloLens 2的推出日期消息从微软总部泄露了出来。据说,更轻更便宜的版本将于今年晚些时候发布,并将在2019年发货。有报道指出,HoloLens 2将搭载高通骁龙XR1处理器。

更直接的是,微软研究院已经为HoloLens开发者推送了一次重大更新。对于最新版本的Windows 10,微软已经增加了HoloLens和未来产品的Reaerch Mode。

Research Mode纯粹是为了研究人员实验和研究计算机视觉和机器人技术的潜力而设计。这向用户开放了HoloLens传感器,包括:

  1. 系统用于构建映射和头部追踪的4个环境追踪余额宝五元红包怎么领取。

  2. 深度余额宝五元红包怎么领取数据的两个版本:一个用于高频(30 FPS)近场深度感知,常用于手部追踪;另一个则是用于低频(1 FPS)远场深度感知,目前用于Spatial Mapping。

  3. 红外反射率数据流的两个版本。HoloLens利用它来计算深度,但它本身就非常具有价值,因为这些图像是由HoloLens照亮,不受周围光线的影响。

在波勒菲斯的博文中,他表示研究人员现在可以在自己的算法上利用原生传感器数据,并且可以像现在那样在设备上处理数据流,但也可以流式传输到另一台计算机或无线传输到Azure,亦即基普曼所谈论的智能云端。

在波士顿,基普曼谈到了HoloLens和Kinect等设备,以及其他创造智能边缘的设备的未来。他指出,AR和AI的融合不可避免,这两者是彼此交织。基普曼将真实世界比作是“类比基板”,而AR和AI等数字内容则以此为基础进行构建,从而丰富我们的生活。

他认为HoloLens的逐渐普及取决于其对用户的价值,而现在这种价值对于消费者来说并不存在。他表示,随着性价比的提升,以及舒适性和续航能力的增加,像HoloLens这样的设备将会越来越多地普及开来。对于现在的用户,如果一台设备能够让他们做一些以前无法做到的事情,人们就会使用它,并且会习惯于使用它。现在,这些人群很可能是一线工人。基普曼同时提到了实际的用例,例如外科医生能够在患者身体上投射相应的MRI以准备手术,或者汽车设计师可以用AR来取代粘土模型。

那么,下一步是什么?基普曼表示,这都是孤立的体验,而且他预计临场感是下一个里程碑。下一步是实现联机/共享体验,并且能够进行项目写作。基普曼指出,HoloLens已经支持的一个要素是,当你看着某个事物时,你可以分享这个画面,或许你还能对它进行注释,然后另一个人也能知道当时的情景。他们可以知道你当时的位置,角度是什么。这是一个新全新的信息和视角水平,先前的共享模型并不存在。

基普曼在LiveWorx大会上为工程师提供了建议。他表示,目光要放远一点,比如10年后。他说,“去创新,你需要向前推进。”基普曼解释说,如果你告诉同事你的点子,然后他说,“恩,这个点子不错”,这个点子或许真的不错,但不是一个好点子。但如果你的同事说,“你疯了”。这时,你的思路或许存在正确的成分。他说,“我作为工程师的任务就是令未来成为现实。”

正如我们一直所认为的那样,微软从未放弃。Kinect是一项优秀的创新,在很长一段时间里没有人知道它的真正用例,但显然,微软从来没有完全放弃这个设备。

HoloLens可能仍需要继续挣扎,因为其所需的进步还有很多,但微软认为这样的项目存在价值,因为它有助于推动公司进入新的市场,并迫使他们在云端开发可以满足这一点的技术,比如说Azure。

对于这一切,你难道不好奇微软研究院中的天才对移动计算的看法是什么吗。HoloLens是一个例子,但微软的实验室中可能还有更多。

对于产品开发,基普曼提到的一件有趣事情是,他认为产品都有自己的时间。对于大型主机,它生活在冬天;PC现在可能是秋季;但AR和AI正属于春天。这是一个全新的行业,存在无数的机会。基普曼说道:“你必须继续寻找春天。”微软可能错过了移动设备的春天,但显然,他们不愿意错过AR和AI这个崭新的春天。

Unity为手机AR推出跨平台开发工具AR Foundation

支持ARCore,ARKit和未来平台核心功能的通用API。”

映维网?2018年06月25日)我们知道,你们中的很多人都对于构建手持式AR应用感到非常兴奋。所以,Unity开发了一个多平台API和实用程序,帮助你在AR开发过程中遇到的众多难题。他们将其称之为 AR Foundation。

Unity表示,“我们一直站在手持式AR开发的前沿,我们从一开始就支持ARCore和ARKit。但借助AR Foundation及其利用的软件架构,我们现在可以为开发者提供一个支持ARCore,ARKit和未来平台核心功能的通用API。”

AR Foundation已经通过Package Manager集成至Unity,所以你可以轻松将其集成至你的新项目之中。Unity专注于为AR Foundation增加对新功能和平台的支持。同时,他们将继续支持特定于平台,开发者希望在现有项目中使用的插件。

Unity表示:“我们对手持式AR和可穿戴AR感到非常乐观,而随着技术的发展和AR市场的增长,我们将继续投资于平台支持和开发者工具。”

1. AR Foundation

AR Foundation的初始版本将为大多数AR应用的核心功能提供支持:

  • 平整表面检测

  • 表示为点云的深度数据

  • 高效的pass-thru渲染

  • 有助于将虚拟对象锚定到物理世界的参考点

  • 估计平均色温和亮度

  • 追踪物理空间中的设备位置和方向

  • 在AR中正确缩放内容的实用程序

  • 针对平面和深度数据的光线投射

这一功能集仅仅只是开始。AR Foundation将继续增加对新平台功能和实用程序的支持,同时保持向后兼容性。

2. 动手开始

  1. 确保你安装了Unity 2018.1或更高版本。如果你的目标是安卓,请安装Android Build Support Component;如果你的目标是iOS,请安装iOS Build Support Component。

  2. 复制arfoundation-samples?GitHub资源库,并留意主分支。这个项目将自动安装以下必需软件包:AR Foundation,ARCore XR Plugin和ARKit XR Plugin。

  3. 打开SampleScene.unity,并部署到兼容的安卓或iOS设备。

示例场景将建立一个AR会话,将余额宝五元红包怎么领取图像渲染为背景,显示深度和平面数据,响应屏幕点触并执行光线投射。这是根据AR Foundation构建应用程序的一个优秀起点。更多详细信息请访问文档原文链接https://yivian.com/news/47268.html

技术干货 | 为什么说SLAM2.0时代到来?

? ? 【慧聪通信网】高仙是全球最早从事SLAM技术研发和应用探索的公司之一,成立于2013年,5年间,高仙已成功向下游近百家智能机器人终端企业提供完整的SLAM商用解决方案,并实现了在国内该领域超过60%的市场占比,机器人总体运行超过百万公里。高仙SLAM2.0技术战略近期正式对外公布后受到用户及合作伙伴的关注,究竟SLAM2.0是什么,接下来为大家详解。

????SLAM技术通过智能算法(深度学习算法等)进行自主定位、建图,被广泛应用于低速无人机、无人驾驶、机器人应用领域。针对在未知的环境中运动需求,SLAM通过对环境的观测确定自身的运动轨迹,同时构建环境地图,再根据自身位置增量式的构建地图,完成不同领域产品的路径规划功能,从而达到同时定位和地图构建的目的。SLAM技术距今已经有30余年的发展历史,在以上领域都有较好的应用前景。

????传统SLAM技术特点与不足

????传统SLAM虽然应用广泛,但是对于动态环境的定位建图能力是有欠缺的,表现在缺乏对应的动态实时分析机制。然而SLAM传统的技术缺点主要在于每次重启的起点位姿是初始点,丢失位姿时,将人工移动到地图的零点位置,浪费人力、效率低下,对应用过程中会给用户造成很大不便,总结来说,传统SLAM及导航技术体系存在对复杂环境的适应能力低下、成本较高、定位精度差等缺陷。

????正是为了应对动态环境没有成熟、稳定的解决方案这一现状,高仙整合传统SLAM技术与领先算法,提出了全新的SLAM2.0技术方案,即能完成动态环境下的定位建图能力,并完整地考虑、覆盖了机器人导航应用需求及功能,尤其在商业环境下,针对其动态环境的高频变化,SLAM2.0能够动态地对环境特征进行分析与特征提取,构建完善的动态实时分析机制,并较好的提高系统鲁棒性以及识别准确率,完成定位-建图-导航-重定位-更新动态的螺旋上升系统。

????高仙SLAM2.0是什么

????高仙SLAM2.0技术方案显着地提高了SLAM多项关键技术指标,且将导航环节涵盖了进来,从而为用户提供了一套完整的机器人自主定位、建图、导航应用系统,与传统技术相比,这一方案具有颠覆性,因此,高仙将它定义为SLAM2.0。

????SLAM2.0通过机器人的多传感器,获取动态环境下的数据信息,对环境进行实时定位,并构建动态环境下完整的平面地图,从而让机器人在复杂的环境下具备自主规划、组织、自适应能力。在动态环境中,机器人将能够有效规避动态路障(如,移动的人等),而不需要设置固定的路径;机器人构建动态地图以时间序列获取周围环境信息,与已构建好的地图进行匹配,并采用深度学习算法精确确定其在全局地图中的位置。在技术应用中,SLAM2.0的算法实现主要考虑以下几个关键问题:

????1.地图表示问题——这一需要根据实际场景需求去抉择;

????2.信息感知问题——通过多传感器融合全面地感知环境;

????3.数据关联问题——不同的sensor的数据类型、时间戳、坐标系表达方式各有不同,需要统一处理;

????4.定位与构图问题——即如何实现位姿估计和建模,其中将包括数据计算、物理模型建立以及状态估计、优化等。

????基于SLAM2.0进行全局动态定位和环境的自动、智能判断分析识别,同时采用构建地图过程中历史数据的不断更新机制,并利用智能匹配算法以及对匹配结果的综合分析,来确定机器人在全局地图中的位姿,整个方案实现性好、响应快速、准确性高,并且,能够涵盖从数据化获取-数据融合-任务规划-路径规划-运动控制-底层执行全过程。

????一般的动态环境主要通过测量两个特征之间的相似程度,具体做法是在两个连续图像帧中提取所有可以提取的特征点,这种做法往往会造成奇异性,SLAM2.0则是在特征比对的基础上,再利用数据融合方法对动态环境进行建图与导航,因而大大提高了效率与准确性。

????高仙SLAM2.0关键技术性能的领先性

?????领先的多传感器融合算法,同步集成20+主流传感器

????激光、单/双目视觉、超声、防碰撞、防跌落、GPS、红外、UWB、RFID等多传感器数据的融合能力,能够最大程度实现对动态环境的感知,在精确性、鲁棒性、场景分析、避障、建图面积以及成本方面达到最优解。

??? ?百万平米级建图能力,室外+室内全场景通用

????高仙SLAM2.0实现了百万平米建图能力,超业界平均水平20倍,且能够覆盖室内、室外各类复杂场景。

??? ?1cm-3cm高精度定位

????基于强大的环境感知和建图能力,高仙SLAM2.0可在任何地点进行开机识别、全局定位,达到室内1cm-室外3cm的高精度。

????高仙SLAM2.0的应用领域与发展前景

????在机器人配送、陪伴/看护、扫地以及低速驾驶、远程呈现等场景中,SLAM2.0技术方案将越来越具有核心地位,因为这些场景下机器人自主移动通常会存在环境复杂、粒度细、无法使用GPS等困难,因此,可以说机器人如果要自主移动,几乎只能依赖SLAM2.0。

????基于SLAM2.0的新一代技术方案拥有广阔的发展前景,未来的趋势主要有两个方向:一是朝着轻量化、小型化发展,利用SLAM2.0在嵌入式或者小型设备上运行,考虑以它为底层功能的应用。另一方面则是利用高性能计算设备,实现精密的动态三维模型的重建、场景理解等功能,且可以在实现完美重建场景的同时,对计算资源与设备便携性不会有大限制和高要求,让用户能够更便捷、更低成本地开展各类技术开发及应用。

SLAM在VR/AR领域重要吗?

XXX

作者:太虚AR首席打杂官
链接:https://www.zhihu.com/question/37071486/answer/217792662
来源:知乎
着作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

iWorld2017的MIC上做了一次项目分享,分享内容正好可以体现出SLAM在AR领域的重要性。

AR如何完成虚拟信息和真实世界间的无缝连接,通过以下三个层次来体现:

Step1. 坐标叠加

我们需要把虚拟坐标和现实世界的坐标进行叠加。我们现在接触虚拟信息的方式,无论是电脑、平板还是手机,都是通过屏幕,这样我们感受到的信息其实是2D的。而真实环境的坐标系是3D的,所以,如果我们要让虚拟信息与真实环境无缝融合,首先要做的就是叠加虚拟坐标系与真实坐标系。


Step2.几何物理信息交互

真实环境中有高低起伏、有障碍物、有遮挡关系,AR可以让虚拟信息跟这些真实环境中的物理信息进行交互。


Step3. 语义理解

随着机器学习和深度学习的发展,虚拟信息可以“理解”真实世界,让二者的融合更趋于自然。上面两步是我们目前已经实现了的技术。未来我们要做的,是语义理解。语义理解加上之前的坐标叠加和交互,我们就可以实现科幻电影般的效果。


什么是语义理解呢?大家可以看看下方这两幅图。

图中蓝底句子,是一个三岁小孩对这幅图的解读,灰底句子的是计算机对这幅图的解读。


下面两个也是计算机对图片的解读。我们可以看出,目前的技术已经可以让计算机认出图片上的内容,但是还达不到“认知”图片的程度。计算机可以认出草原,认出斑马,但是还无法“认知”这幅图的美。计算机可以认出骑马的人,但是还无法“认知”这是艺术。


随着科技的发展,虚拟信息会越来越多,逐渐成为我们现实生活的一部分,而我们人类本身是无法处理这些海量的虚拟信息的。但是我们发展出了AI,未来,借助人工智能,我们可以处理大量数据与虚拟信息,并让这些信息为我们所用。


虚拟信息将成为我们现实生活的一部分,这个时候,我们再通过AR技术,将这些数据与信息以人类自然的方式与真实世界连接起来。人类不再需要去分辨什么是虚拟的,什么是真实的,所有的信息将与真实环境一起呈现在人类面前,这会是一次全新的认知革命。


所以,SLAM作为连接虚实世界的一项技术,对于AR领域来说不是重要,而是非常重要啊。

图3图4来源:李飞飞TED演讲——How we teach computers to understand pictures


深度学习图像标注工具汇总

“对于监督学习算法而言,数据决定了任务的上限,而算法只是在不断逼近这个上限。但是数据标注是个耗时耗力的工作,本文将介绍一系列图像标注工具。”

作者:chaibubble

来源:CSDN


对于监督学习算法而言,数据决定了任务的上限,而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型,但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作,下面介绍几个图像标注工具:


▌Labelme

Labelme适用于图像分割任务的数据集制作:



它来自下面的项目:

https://github.com/wkentaro/labelme


该软件实现了最基本的分割数据标注工作,在save后将保持Object的一些信息到一个json文件中,如下:

https://github.com/wkentaro/labelme/blob/master/st...


同时该软件提供了将json文件转化为labelimage的功能:



▌labelImg

Labelmg适用于图像检测任务的数据集制作:



它来自下面的项目:

https://github.com/tzutalin/labelImg


其中标签存储功能和“Next Image”、“Prev Image”的设计使用起来比较方便。


该软件最后保存的xml文件格式和ImageNet数据集是一样的。


▌yolo_mark

yolo_mark适用于图像检测任务的数据集制作:



它来自于下面的项目:

https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark


它是yolo2的团队开源的一个图像标注工具,为了方便其他人使用yolo2训练自己的任务模型。在linux和win下都可运行,依赖opencv库。


▌Vatic

Vatic适用于图像检测任务的数据集制作:



它来自下面的项目:

http://carlvondrick.com/vatic/


比较特别的是,它可以做视频的标注,比如一个25fps的视频,只需要隔100帧左右手动标注一下物体的位置,最后在整个视频中就能有比较好的效果。这依赖于软件集成的opencv的追踪算法。


▌Sloth

Sloth适用于图像检测任务的数据集制作:


它来自下面的项目:

https://github.com/cvhciKIT/sloth

https://cvhci.anthropomatik.kit.edu/~baeuml/projec...


在标注label的时候,该软件可以存储标签,并呈现标注过的图片中的bbox列表。


▌Annotorious

Annotorious适用于图像检测任务的数据集制作:


它来自下面的项目:

http://annotorious.github.io/index.html


代码写的相当规范,提供了相应的API接口,方便直接修改和调用。


▌RectLabel

RectLabel适用于图像检测任务的数据集制作:



它来自下面的项目:

https://rectlabel.com/?

这是一个适用于Mac OS X的软件,而且可以在apple app store中直接下载。


▌VoTT

VoTT适用于图像检测任务的数据集制作:?



它来自下面的项目:

https://github.com/Microsoft/VoTT/


微软的开源工具,既可以标注视频,也可以标注图片,而且支持已有模型的集成,功能强大。


▌IAT – Image Annotation Tool

IAT适用于图像分割任务的数据集制作:?



它来自下面的项目:

http://www.ivl.disco.unimib.it/activities/imgann/


比较有特色的是,它支持一些基础形状的选择,比如要分割的物体是个圆形的,那么分割时可以直接选择圆形,而不是用多边形选点。


▌images_annotation_programme

images_annotation_programme适用于图像检测任务的数据集制作:?

它来自下面的项目:

https://github.com/frederictost/images_annotation_...


除此之外,还有很多类似的工具,与上面的工具相比,并没有什么特色了,我们只给出链接,不详细介绍了:


▌ImageNet-Utils

https://github.com/tzutalin/ImageNet_Utils


▌labeld

https://github.com/sweppner/labeld


▌VIA

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/


▌ALT

https://alpslabel.wordpress.com/2017/01/26/alt/


▌FastAnnotationTool

https://github.com/christopher5106/FastAnnotationT...


▌LERA

https://lear.inrialpes.fr/people/klaeser/software_...


原文地址:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/7...



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AR到底有什么用?看完你就懂了!

人类已掌握极为丰富的数据,然而数字世界与应用这些数据的物理世界之间,横亘着一道天然断层。人类生存的现实世界是3D状态,但指引我们做出决策的数据却囿于2D的页面和显示屏上。今天,全球已拥有数十亿台智能互联产品,它们带来了极为丰富的信息和数据,然而,这道断层却大大限制了我们运用这些数据的能力。

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增强现实(AR)——一系列以数据和成像为基础的新兴技术——有望弥合这一断层,释放人类未被开发的特殊潜能。尽管AR技术刚刚起步,但已有迹象表明其将成为主流。据估算,2020年,全球在AR技术上的消费将达到600亿美元。AR将深刻影响每个行业的企业,以及从大学到社会企业的各类组织。在未来几年,AR将改变我们学习、决策和与物理世界进行互动的方式。客户服务、员工培训、产品设计制造、供应管理,甚至企业的竞争方式都将因AR发生巨变。


本文中,我们将阐述AR到底为何物,AR技术和应用如何演进,以及它为何如此重要。我们还提供了一份公司部署应用AR技术的路线图,并且阐述企业将AR融入战略和运营时将遇到的关键战略选择。


AR是什么


实际上,AR技术的应用在几十年前就已诞生,但都是在极为有限的领域中,且相互独立,直到近年,完全释放其潜力的技术才问世。本质上,AR将数据和分析转化为成像或动画,并将其叠加到现实世界中。如今,大部分AR应用都在手机设备上,但未来它将逐渐解放我们的双手,例如通过头戴显示器或智能眼镜。


在更深层次上,AR创建了一种新的信息呈现范式,我们相信这将深刻影响互联网数据构建、管理和呈现的方式。尽管网络改变了信息收集、传输和获取的方式,但目前数据储存和呈现的方式——在2D屏幕上——仍有不少局限。它要求人们先在脑海中翻译2D信息,然后方能应用到3D世界中。这并不总是一件容易的事,试试按手册修理办公室的复印机就会明白。将数据信息投射到真实的物体和环境中,人们就能通过AR同时处理数字和物理信息,无须再对两种信息进行相互转换。这大大提升了我们吸收信息、决策和执行的速度和效率。


汽车搭载的AR设备就是完美例证。以前在使用GPS导航时,驾驶者必须查看屏幕上的地图,然后才能思考如何在现实世界中“按图索骥”。要在车流如织的环岛上寻找正确的出口,驾驶者的注意力必须在屏幕和路面之前来回切换,并在脑海中建立起两者之间的联系,才能找到合适的转弯时机。AR抬头显示器直接将导航画面叠加到驾驶者看到的实际路面上。这大大减少了头脑处理信息的负担,避免注意力分散,让我们专注于路面情况,将驾驶错误降到最低。


AR的关键能力


智能互联产品已经在家庭、办公室和工厂中不断普及,用户可以实时监测产品的状态和运行,对产品进行远程控制,并利用实时数据优化产品的性能表现。在一些场景下,人工智能和互联功能可以让产品全自动运行。


AR成倍放大了这些能力所能创造的价值。无论是用户对监测数据的获取和视觉化, 还是接收产品运行的指示和引导,甚至是对产品的控制与互动等方面,AR都大有贡献。


视觉化。AR应用能提供类似于X光的透视功能,能让用户看到平时无法看到的内部结构。例如医疗器械公司AccuVein推出了一种AR技术,能将患者血管中的心脏跳动信号转化为血管脉络成像,并投射到患者的肌肤上,让医护人员轻松地定位血管位置。这大大提升了抽血和其他相关血管治疗的成功率。这种技术使抽血一次成功率提升了2倍多,让其他辅助措施的使用减少了45%。


指示和引导。AR已经颠覆了传统指示、培训和教练系统。过去,这些关键职能肩负着提升生产效率的重任,但却有成本高、劳动密集和成果参差不齐等天然缺陷。在产品组装、机械操作和仓库物流等领域,AR将复杂的2D图纸转化为互动的3D全息成像,一步步带领用户完成所有必需流程。人类想象力和理解力得到了解放。


波音公司在复杂的飞机制造流程中引入AR培训,极大提升了生产效率。在该公司进行的一项研究中,AR用来引导学员组装机翼部分的30个零部件,总共50道工序。在AR帮助下,学员花费的时间比使用普通2D图纸文件缩短了35%。经验较浅或零经验学员初次完成装配任务的正确率提升了90%。


互动。过去人们只能用物理控制例如按键、旋钮等进行互动,后来又出现了触摸屏幕。随着智能互联设备的崛起,手机上的应用逐渐替代了物理控制器,让人们获得远程控制能力。


AR让用户交互上升到全新境界。AR头戴装置可以直接将虚拟控制面板投射到产品上,用户可以只用手势和声音指令进行控制。不久的将来,佩戴智能眼镜的用户,可以通过眼神和手势直接启动产品的虚拟用户界面并进行操作。例如,一位佩戴智能眼镜的工人可以观察多台设备的表现并进行调整,而不必触摸任何一台设备。


AR如何创造价值


AR可以在两个方向上创造商业价值。首先,AR可以成为产品的组成部分。其次,它可以提升价值链各个组成部分的表现,包括产品开发、生产制造、市场营销和售后服务等领域。


AR作为产品功能


随着人们的设计理念逐渐关注用户交互体验和人体工程学,AR的各项能力就有了更广阔的用武之地。


头戴AR显示器过去是军事设备,例如战斗机上的关键设备,后又装备到商用飞机上,最近才出现在汽车上。AR显示器的体积过大,成本又高,难以融合到交通工具以外的产品上。可穿戴设备尤其是智能眼镜大大拓宽了AR在各类制造产品上的应用。通过智能眼镜,用户可以在任何产品上叠加AR显示,并与其进行沟通交互。


举例来说,你可以用智能眼镜来观察厨房中的烤箱,一个虚拟显示屏就会显示出烤箱的温度、剩余时间,甚至使用的菜谱。当你准备上车时,AR显示屏就会提示,汽车是否处于锁定状态、油箱里是否有油、车胎气压是否充足。


AR和价值链


我们已经看到AR在整条价值链上的影响力,但各个领域的程度不尽相同。整体上看,AR在可视化以及指示方面的应用对企业的运营影响最大,互动功能初露端倪,但仍在起步测试阶段。


产品开发。AR能将3D模型的全息影像投射到现实世界中,这大大提升了工程师对模型进行评估和改进的能力。例如,AR可以创造一个等比例的建筑机械模型,工程师可以进行360度的观察,甚至走进机械内部,在不同的条件下实际观察操作者的视线角度,体验设备的人体工程学设计。


制造。制造流程通常极为复杂,包含几百个甚至上千个步骤。一旦发生错误,就会造成巨大的损失。如上所述,AR能在合适的时机,将正确的信息发送给组装流水线上的工人,从而减少错误,提升效率和生产率。


物流。仓库运营大约占企业全部物流成本的20%,而从货架上取货大约占仓库运营成本的65%。在大多数仓库中,工人还采用原始的纸质清单来寻找和收集货物。这种方法不但速度慢,还容易发生错误。


以DHL为首的物流企业正在使用AR技术来提升取货流程的效率和准确度。AR设备能指引工人前往每一个货物的准确位置,并设计好到达下一个货物的最佳路线。在DHL,这项技术不但减少了错误,提升了员工的积极性,还让生产效率提升了25%。


营销和销售。AR不仅重新定义了产品展厅和演示的概念,并且将完全颠覆传统的客户体验。在购买之前,客户就能看到虚拟产品如何在真实的环境下运行,这使他们拥有更符合实际的预期,更有信心地进行购买决策,并提升了客户满意度。未来,AR技术有可能会减少实体商店和展厅的数量。


售后服务。在这个领域中,AR大大提升了智能互联产品创造价值的潜力。AR可以协助技术人员为消费者提供服务,就像在工厂中协助工人。通过产品收集的预测分析数据,AR可以实时指导技师进行维修,或与专家进行远程连线。现场技师可以通过AR技术发现某个部件将在一个月内损坏,现在就进行替换,提前解决了客户的问题,防患于未然。


人力资源。AR技术的早期应用者,包括DHL、美国海军和波音公司等,它们早已发现AR的强大功效,尤其是在“因材施教”的虚拟培训上。AR设备可以根据受训员工不同经验水平,或者为特定错误提供定制化的指示命令。例如,某个员工经常犯同一类型的错误,公司可以让员工使用AR辅助设备,直到工作质量得到提升。在一些企业中,AR技术甚至让新员工培训时间缩短到几乎为零,同时招聘新员工的技术门槛也降低了。


部署AR


在企业中,AR应用已经开始在产品和整条价值链中得到测试和部署。未来它们的数量和应用范围必将不断增长。


每一家企业都应绘制一张部署AR技术的路线图,以便规划如何获得AR对业务带来的好处,同时建设开发AR应用所需能力。在部署的顺序和节奏上,企业既要考虑到潜在的技术挑战,也要考虑所需的组织能力,在这一点上,每个企业的情况千差万别。具体来讲,组织须思考以下5个关键问题。


1.企业需要哪些开发能力?不同AR应用的复杂程度不尽相同。在不同设置和场景下对产品进行可视化,例如宜家、Wayfair和AZEK的应用,相对容易起步。商家只须鼓励消费者下载和使用AR应用,硬件上仅仅需要手机就能运行。


2.企业如何创造数字内容?不管哪类AR应用,从最简单到最复杂,都需要内容。在一些情况下,企业可以改造现有的数字内容例如产品设计用于AR体验。然而,随着技术的发展,越来越复杂的动态环境体验则要求企业从零开始,而这需要专业技能。


3. AR应用如何识别物理环境?为了准确地将数字信息投射到物理世界中,AR技术必须识别他们“看到”的景物。目前最简单的解决方案是利用地理位置,例如使用GPS显示地理位置的相关信息,而非将其锚定具体物体。业界将其称为“未识别”(unregistered)AR体验。车载头戴导航显示器一般采用这种工作方式。更高级的“已识别”AR体验则将信息锚定具体物体。它们可以通过特殊记号,例如条形码、商标或标签。


4.企业需要哪些AR硬件?瞄准大众消费市场的AR应用一般为手机设计,充分利用智能手机的便捷性和普及性。对于更复杂的体验,企业一般采用平板电脑,以便获得更大的屏幕、更好的图像以及更强的运算能力。鉴于平板的渗透率较低,企业常常需要在现场提供平板给使用者。一些高价值产出的AR应用——一般在飞机或汽车内使用——制造商将专用的AR头戴显示设备内置到产品中,这样做的成本较高。


5. 企业应该采取软件开发模式还是内容发布模式?很多早期的AR应用,都采取了独立软件+数字内容的模式,用户从手机或平板下载。这种模式带来了可靠且高清的体验,而且企业可以开发出不需要互联网连接就能运行的应用。但这个模式的问题是,当需要对AR体验做出任何更改时,企业就要重新编写App,这种瓶颈成本很高。


一种新的模式利用商业AR发布软件创造AR内容,并将其储存在云上。这样AR设备就能随时通过通用App下载AR内容。就像网站内容,AR内容可以进行更新和改进,且无须对软件进行更改,这对多次频繁变动的内容来说至关重要。随着越来越多的设备采用实时的AR互动和控制功能,这种内容发布模式将成为主流。因此,要在组织上下应用AR技术,企业必须掌握内容发布能力。

尽管人工智能和机器人的发展速度令人赞叹,但我们相信,结合机器的能力和人类的独特优势,才能释放更大的生产力,远超两者各自的能力。要将这种愿景化为现实,我们需要强大的人机互动界面来跨越数字世界和物理世界之间的鸿沟。AR提供给我们一个历史性的解决方案。人类可以利用AR获得新的数字知识和机器能力,从而提升自己的能力。AR将深刻改变培训和技能发展,人们无须进行冗长昂贵的传统培训(很多人都没有条件接受这样的培训),就能进行复杂的工作。我们深信AR将帮助人类从数字革命及其带来的影响中受益更多。


迈克尔·波特(Michael E. Porter)、詹姆斯·赫普曼(James E. Heppelmann) | 文? ?
迈克尔·波特是哈佛商学院哈佛大学校级教授。詹姆斯·赫普曼是领先工业软件制造商PTC公司总裁兼CEO。
刘铮筝 | 译 ? 刘筱薇 | 校 ? 钮键军| 编辑
本文有删节,原文参见《哈佛商业评论》中文版2017年12月刊《AR部署路线图》。

WWDC 2017描绘苹果未来十年路线图:重点向AR/VR倾斜

科客点评:不发布新的AR硬件,直接让运行iOS的设备都变成AR设备,这一招实在很绝。

据Futurism报道,在不久前召开的全球开发者大会(WWDC)上,苹果发布了许多新的升级和产品,并且重点开始向虚拟现实(VR)和增强现实(AR)倾斜。实际上,苹果在此次WWDC大会上透露了其未来十年的大计划。如果你没发现,不要介意,因为苹果高管们未以“十年计划”称呼它,而是以非常巧妙的方式展示了其未来发展路线图。如果仔细推敲,你很容易就能发现这个计划的细节。

与往年WWDC不同的是,苹果在今年的大会上没有推出太多将会改变当今生活的新产品,而是着重于将各自为政的产品和内容整合起来。这可被称为“特洛伊木马”策略,即在我们正使用的产品中播种下一代技术的种子。新的AR平台、VR开发工具、HomePod扬声器以及对iPad上运行的iOS 11进行大幅改进,它们都让人觉得并非是“革命性技术”或特别有用的部署,但它们都是未来主流技术的基石,苹果认为这些技术将成为支撑未来生活的幕后力量。下面,就让我们分别解读下苹果的未来十年大战略:

1.增强现实(AR)

问问大多数科技公司,哪类产品有望取代智能手机,答案很可能围绕着某种支持AR技术的可穿戴设备,AR可将数字内容与真实世界重叠。微软已经推出HoloLens头盔,谷歌也为Android设备打造Project Tango,将来还可能再次推出谷歌眼镜。Facebook几个月前宣布了自己的AR雄心,马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)甚至称AR眼镜将会取代我们生活中的绝大多数屏幕。

但苹果的方法与这些科技巨头截然不同。苹果没有任何AR眼镜演示或TED演讲式预言,以展示眼镜如何会成为你需要的唯一的计算机。取而代之的是,苹果从我们已经非常熟悉的东西开始:iPhone以及为开发者提供构建AR手机应用的新方式。今年秋天,当iOS 11在数以亿计的苹果设备上出现时,苹果将立即成为世界上最大的AR平台。

更棒的是,AR将出现在人们已经使用的设备上,而不是未来的眼镜或头盔中。只需要简单的软件升级,苹果就能在与AR对手的竞争中占据绝对优势。当然,这不会马上改变游戏规则,也不会像Magic Leap等公司那样,为用户提供令人瞠目结舌的体验。支持AR功能的iPhone首先将推出超酷的游戏和娱乐应用。Pokémon Go中的Pikachu将变得更加逼真,你将可以在咖啡桌上建立起虚拟的乐高模型,在Snapchat自拍的Rainbow Puke也会更好看。

通过以已经致力于苹果平台的开发者为基础,在iPhone上引入AR将帮助苹果公司在AR领域抢占到足够大的立足点。如果苹果决定用智能眼镜或其他东西把AR提升到下一个水平,它将比那些试图赢得开发者青睐的公司处于更有利的地位。

2.虚拟现实(VR)

苹果始终不愿涉足VR领域,即使其他高科技产业似乎对其前景相当看好。但现在苹果觉得时机成熟了,苹果为即将发布的MacOS Sierra软件提供全新的工具,它可让开发者连接VR头盔,并创作3D和VR内容。然而苹果此举这并不是为了吸引玩家和VR爱好者使用Mac,而是为了确保苹果最专注的用户将来拥有创建所需内容的工具。历史上,苹果始终是数字艺术家、电影制作人和其他专业人士的首选平台,添加VR开发工具将确保这些用户拥有他们需要的东西,而且可确保他们不会放弃苹果。

3.HomePod布局

作为亚马逊Echo的最新竞争对手,HomePod是苹果最大的“特洛伊木马”。尽管苹果专注于开发HomePod的音乐能力,并将其定位为新的家庭音响,但其真正潜力不容低估。Homepod也是苹果将Siri引入用户家庭的全新方式,将来你拥并连网的所有设备都将由潜在的人工智能驱动。

当你不看iPhone、不在Mac上打字,不再使用Airpods听音乐,或使用苹果手表追踪自己的锻炼情况时,Homepod会让Siri变得无处不在。在非常漂亮的Wi-Fi立体声幌子下,Homepod悄悄地渗透到我们生活的方方面面。苹果现在可能利用HomePod专注于音乐功能,但也在偷偷添加很多类似亚马逊Echo的功能,比如通过Siri控制联网家电并进行升级等。

也就是说,苹果非常清楚为何要将AI功能隐藏在Homepod之下。因为将它定位为数字助理而不是音乐播放器,只会让苹果受到更多批评。毕竟在与谷歌和Amazon的竞争中,苹果在AI方面的进展显然落在后面。苹果的Siri作为虚拟助手的能力还远不如亚马逊和谷歌,而苹果还需要加倍努力才能迎头赶上。但毫无疑问,AI是苹果重点投资的领域,Homepod将在苹果这个战略中发挥重要作用。

4.iOS 11+iPad

苹果发布iOS 11时,最引人关注的地方不在于其对iPhone的改变,而在于对iPad的影响。苹果终于开始改进软件,帮助iPad变为笔记本电脑的替代品,兑现了该公司多年来的承诺。它配备有新的文件存储系统,还有类似于Mac上的应用程序坞,能够在应用之间拖放内容,应用可在独立窗口中浮动。iPad给人的感觉不再是巨大化的iPhone,而是更像触摸屏版Mac。

还有很多工作要做。iPad Pro的键盘不如普通笔记本电脑那样好,现在开发者需要利用iOS 11的新功能和特性,帮助构建令人信服的应用,并让人们找到放弃笔记本电脑的更好理由。10.5英寸的新iPad朝着正确的方向前进了一小步,因为更大的尺寸允许其配备全尺寸的键盘,但这些还不够。苹果公司正逐渐接近其终极目标,即创造超薄的便携笔记本电脑替代品,而iOS 11感觉就像个巨大的里程碑。

5.未来战略

我们正处于高新技术产业创新相对平淡的时期,其中许多新玩意儿每年逐步提高。我们真的不知道哪些疯狂的想法最终会取得成功,哪些会以失败告终。两年前,每个人都认为智能手表将彻底改变技术产业,现在只有少数人依然坚信这点。在某种意义上说,苹果在WWDC上公布最新产品和更新并未能给人留下深刻印象,好像苹果正涉足各个领域,但却没有在任何方向推出大胆的举动。但该公司对未来的憧憬已经渗透到其产品中。只要仔细看,苹果描绘的未来就在你面前。?添加科客公众号kekebat,获取更多精彩资讯。(你看透了吗?WWDC大会实际上是苹果未来十年路线图,原标题《你看透了吗?WWDC大会实际上是苹果未来十年路线图》)

到目前为止,缺乏平价、轻便、性能好的智能眼镜阻碍了AR的广泛应用。大多数公司使用的头戴式显示器(HMDs)价格昂贵且笨重,顾客接受度都不尽如人意。

但研发一款受欢迎的新型数码交互设备的竞赛已经开始,同时吸引了技术巨头和新晋发明者的目光。投资者在可穿戴设备研发上投入大量的资金,期待具备AR功能的HMDs将最终颠覆手机和平板电脑市场。AR交互设备将取代口袋里的屏幕,消费者会不假思索地戴上并且一直戴着它们,就像太阳眼镜一样。

本期的聚光灯里,我们描述了企业如何使用AR技术提高视觉效果、改善引导、增强互动。这些功能将使HMDs成为许多产品和数据形式的用户交互界面。消费者可以使用手势和声音指令来获取周围机器和设备的信息,并与之互动,包括家用电器、声控系统、家里的冷暖空调、开灯和警报系统。无论何时何地,只要人们需要帮助,佩戴的智能眼镜就可以在视觉屏幕上指导人们解决问题、回答人们的问题(如何换轮胎?)、给出指引(地铁出口在哪里?),甚至提供旅游信息(那个标志在我的母语里表示什么意思?)。

下一代可穿戴设备长什么样?谷歌率先推出谷歌眼镜,这是富有远见的举动,但因高成本和隐私等各种各样的原因推迟上市。微软紧接着发布HoloLens,许多人觉得这个产品前景光明,但价格高昂(3000美元)、视野狭窄、有些笨重(比较像个头戴设备,而不像太阳眼镜)。HoloLens也许对企业应用来说足够了,但尚未成为消费品。据说,苹果公司在悄悄研发用户友好型智能眼镜。苹果2017年年中发布为AR应用服务的ARKit开发软件,秋季发布会上推出了具有AR功能的iPhone X,暗示了传言不虚。谷歌最近发布了一款升级版眼镜和ARCore,直接针对苹果的ARKit。许多其他公司也加入竞赛,其中就有一家创业公司Magic Leap,目前它已经筹集14亿美元开发头戴式虚拟视网膜显示屏。还有三家公司聚焦类似太阳眼镜的概念产品,分别是Osterhout Design Group(ODG),Vuzix和Meta。


一家企业的AR经验——对话ABB集团首席数字官(CDO)盖多·优尔特(Guido Jouret)

盖多·优尔特在思科和诺基亚工作20多年后,于2016年加入瑞士工业巨头ABB公司。作为CDO,他引领公司价值340亿美元的科技战略,覆盖全球100多个国家的绿色能源、交通、机器人和自动化产业,同时引领公司AR项目。在此,优尔特描绘了AR的巨大潜力——以及许多公司低估这些改变的原因。

为什么ABB公司会对AR产生兴趣?

AR能够帮助我们以及我们的客户解决当前面临的三大宏观经济挑战。第一,技能熟练的劳动力人口老龄化。比如石油和天然气行业,20世纪60年代和70年代曾出现大规模就业潮,接着就业趋缓。现在,大批工人到了退休的时候,许多技能和经验知识也随他们离开。许多其他行业也在经历类似的变化。第二,我们在偏远地区有越来越多的机器,但是我们又想通过远程控制操作和修理,减少当地员工的数量。第三,新技术变得越来越复杂,需要新的专业技术。

你们目前的试点领域是什么?

我们正在纸浆和造纸业务中开发AR技术,使我们无须派遣技术人员,就能为远程的消费者提供设备维修和售后服务。目前,消费者要在一夹子的说明书里寻找维修指南。我们正在研发有AR功能的HoloLens头戴设备,用户戴上,远程技术人员就可以看到用户眼前的设备,手把手指导他们进行维修。我们目前处于早期阶段。我们把一些原型组装在一起,分享给消费者,然后收集他们的反馈。

我们的船舶业务部也在与一些公司联手研究试点项目,其中包括无人驾驶船只——就如同谷歌研发的无人驾驶汽车一样。你可以想象,从最开始研究河湖中的小型无人驾驶渡船入手,最后升级到集装箱货船。这些船上不需要大量的船员。如果岸上的人需要知道船上的实时动态,他们可以运用AR技术。我们认为几年内这项技术就可以进入市场。

如何远程查看无人驾驶船只,怎样操作?


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