0glass工业级AR算法平台——NginABC

目前，越来越多的AR技术被用在工业场景中，其中最多的便是AR识别和追踪。但在国内，真正掌握识别追踪核心技术应用和专门提供AR识别SDK的创业公司并不多，0glass是其中一家。工业级AR算法必须针对具体的工业场景进行垂直细分、深耕细作，通过聚焦解决长期困扰工业生产的痛点问题，成为支撑工业生产绩效提升的小而美的工具。因此，作为一个技术型公司如果没有技术优势的地方，你和别人的竞争就会处于劣势。

0glass是国内第一家专注工业级AR智能眼镜和算法研发的企业，也是国内工业AR领域的领导者。目前已推出AR智能眼镜0glass Pro 2、0glass danny两大硬件产品。软件方面，0glass用的AR眼镜有核心的算法。据了解，国内很多做AR算法的公司，其算法没有数据分析能力，而0glass做到了。0glass自主研发了全球第一款专门针对工业领域的AR算法——NginABC引擎，以及基于此引擎开发的AR全终端工作辅助系统PSS，为一线员工提供实时指导、透明管理、个人教练以及知识沉淀等功能。

工业领域三大困境和六大痛点

工业领域，主要有三大困境和六大痛点。

首先，是生产困境，怎么把人变成机器人？假如不把人的工作标准化，人的效率比较低，而且可能出现一些错误。比如有一次在香港的机场，有六个技术人员一起维修飞机发动机，结果因操作失误让发动机掉下来了，直接经济损失达到2000万港币。

工业领域一般都具有这四个特点：操作繁琐、流程长，对操作要求标准化、规范化，效率要求高，工作结果安全性要求高。一旦出错，可能造成极大的损失，而且是不可逆的。假如事情发生在飞机上，后果就可能是机毁人亡。但人都有粗心、懒惰和记忆力有限的弱点。

第二个是管理困境，主要是生产困境造成的。第一个痛点是，管理者无法实时管理到工人的每一个工作细节，第二个痛点是无法采集到工人生产过程中的大数据。

例如生产车间主管需要进行管理的工人少则几十、多则几百人。在没有AR眼镜的情况下，假如进行1对1观察记录数据，形成的数据并不客观，而且成本太高；此外，这样的方式不可持续，自然形成不了大数据。

第三个困境是培训方面的困境。培训是人才培养重要的手段，企业的发展中人才是核心，而培训是人才培养最关键的手段。但当前存在工作场景跟学习场景的脱离的困境，即学时不能用，用时不能学。此外，传统培训存在两大痛点，第一是人自身存在遗忘曲线，第二个是传统培训模式不符合人类获取经验的721模型。遗忘曲线是指因学习场景跟工作场景脱离，学了会忘。721模型是微软对培训做的总结，他们在跟实操类工作的培训中发现，培训对员工获取经验的作用只有10%，学习占了20%，而员工技能的获取70%来自在工作中的摸索。

对前面的痛点做个总结，生产的两个痛点，管理的两个痛点和培训的两个痛点，主要因为产业工人的工作方式几十年没有发生改变。现在一线工作人员没有享受互联网信息技术带来的便利，比如汽车维修跟流水线，跟30年前也没有什么区别。

问题的造成，都源自他们没有用到信息技术带来的便利，现在最先进的信息技术终端，即便是最轻便的智能手机也不能解放他们的双手。既然一线工人都享受不到互联网信息化带来的的便利，对管理就会造成问题。

前端没有好的信息化手段，即使后端用再好的信息化管理手段，也无法对等起来。这样也就造成了不能实时了解员工工作细节，不能采集到员工工作的大数据。

AR眼镜的发明，最重要的是解放了员工的双手，把互联网和信息技术的触角延伸到产业工人的身上，让他们初步享受到智能化和信息化带来的便捷，还能将工作和学习两个工作场景融合起来，实现即需、即学、即用、即评。先不说智能化，先把员工的素质提高起来，才有智能化的可能。

AR在工业中的应用，如果仅仅是AR是远远不能解决工业中的真正的痛点性问题。那么针对三大困境和六大痛点，我们怎么应对呢？

0glass工业级AR算法平台——NginABC便应运而生，顾名思义，“A”就是AR（增强现实），“B”就是BD（大数据），“C”就是CV（计算机视觉）。通俗讲就是在AR里实现图像和3D物体识别，实现数据采集和输出并形成分析报表。目前全球做工业级AR算法的公司，据我们了解仅有三家：   

第一家，Daqri收购ARToolKit改造为工业级AR算法。

第二家，PCT收购高通Vuforia，也在逐渐改造成工业级算法，其自己表示相当于花3000万美金从高通买住宅楼重新改造为厂房，算法也是如此，由消费级算法改造为工业级算法，难度可想而知，底层均需重构。

第三家，也就是国内的0glass。有两大类产品，一类是硬件：有两款工业级AR眼镜，一款分体机和一款一体机。二类算法工具（SDK）。

0glass的工业级AR算法取名Ngin ABC，为什么要叫NginABC呢？其他的叫AR SDK呢？

NginABC不同于目前市面上常见的AR SDK，NginABC与工业领域的AR应用深度融合，不仅仅考虑AR本身的运动跟踪问题，还要考虑工业应用场景中人和设备数据的整理和汇聚，工业应用场景中特定精度的目标识别。

在工业当中仅仅是有AR这个功能是不够，NginABC引擎和其他通用算法的差异在于其是专注工业。工业级的AR眼镜和算法与消费级的AR眼镜和算法如同PC时代的工业计算机和个人计算机，同样都是计算机，但是产品的设计理念、逻辑和应用场景却完全不同。例如汽车有上万个个零部件，要把所有的数据导入开发包中。如果使用通用的SDK，两年都做不完。如果使用我们的算法，使用符合工业逻辑的SDK，两个星期就能做完。同时有更高的识别精度和更宽广的容错机制。

NginABC工业级算法的架构和逻辑也与消费级AR算法完全不同。要解决工业领域里的刚需，仅仅有AR是不够的，仅仅一个AR功能只是解决了“实时指导”的作用，比如将作业指导书AR化，辅助工人工作；同时还需要识别操作对象或状态是否会正确，工人操作是否合规，这个时候需要计算机视觉CV来识别图像、物体、甚至动作等。0glass AR智能眼镜为了保证通过AR产生的画面指引足够精确，必须进行图像识别，以图像识别为基础产生信息表达。这样在产业工作中，使用AR眼镜进行工作辅导才不会有偏差，比如面对着六个并排的螺丝，需要拧左数第二个螺丝，AR眼镜产生的“虚拟扳手”必须分毫不差指示在第二个螺丝上，为了不让它产生偏差而误导工作，AR眼镜就必须使用图像识别。

有了这些还不够，还需要采集到人的大数据，从而打通任何机器之间的物理隔离，对数据进行数据的采集、过滤、沉淀、分析，在用AR的形式输出给一线工人，同时形成数据报表，辅助管理者做出更明智的决策。

所以0glass的算法叫NginABC，只有具体了这三个功能的算法，才能真正在工业场景使用起来，解决刚需和痛点。

NginABC可应用于开发者版与各方合作实现更多IP产出，开发工业领域中更为细分和垂直的工业辅助和实操类培训的应用。同时我们这套算法即将做成芯片，将应用于工业当中的垂直领域巡检，可以搭载在AR眼镜上、可以搭载在巡检机器人、可以搭载在固定摄像头上、也可以搭载在巡检无人机上。因此，当下的工业AR算法产品必须成为工人的生产力工具，如同机械工程师的扳手，电子工程师的万用表。

在所有风口热潮中，没有捷径，只有将根基打好，才能在创新中立足脚跟。0glass自主研发工业级AR算法NginABC，不仅是为了核心底层深度算法有一个稳扎稳打的基底，更是为了行业软、硬件能有一个融合发展且低成本的突破。

基于NginABC SDK形成AR全终端解决方案

0glass基于NginABC SDK形成了一套AR全终端工作辅助系统（PSS）和解决方案：

PPS系统和解决方案有四个模块：实时指导，透明管理，个人教练，知识沉淀。

四大模块中，实时指导解决的是熟练工人如何标准化，提高效率，避免失误。即便是素质很高的医生，有严禁操作流程的外科手术，都可能出现把器械遗忘在病人体内的失误，AR眼镜就能避免这样的问题发生。

第二个模块是透明管理，解决了两个透明化，一线员工工作的透明化，可以实时管理；第二个是大数据的透明化，比如一个工人一个步骤花了多少时间，我们就可以提出新的方案，提高效率，或者有更好的绩效考核的方式。

个人教练是个性化的培训，可以针对不同的人用不同的培训方案，用更低的成本实现更好的效果。与实时指导相比，个人教练解决的是从生手到熟手这个过程的问题。

要实现一线员工的知识沉淀是很难的，首先他们是否愿意分享，分享的质量如何，找人培训的话，可能沉淀很慢。有了智能眼镜就像有一个师傅陪着你。用了它以后，因为有大数据，就可以跟其它人对比，并获得反馈，这就是即需、即学、即用、即评。

有了这四个模块在工业AR应用中才能形成一个闭环。0glass的目标是把PSS打造成一套类似于现在ERP的系统平台，80%标准化、模块化，20%根据工业客户的使用场景和需求定制化开发。

0glass AR从工业场景的应用来反推其AR眼镜和算法的产品理念和设计逻辑，从而使其产品与工业场景深度融合。不是手里拿着锤子找钉子，而是发现钉子去做合适的锤子。0glass CEO 苏波表示：“从2016年发布1.0版，到2017年在电力、汽车行业有试点应用，今年还会有大的升级。再次封装成不需要写一行代码的PSS AR全终端工作辅助系统。0glass不追热点、不做投机，专注工业AR，深耕工业AR，专注于发现痛点、理解痛点、解决痛点，才能真正做出符合工业理念、逻辑和场景的产品。”