近日，0glass宣布已經(jīng)完成數(shù)千萬B輪融資，本輪投資由清研新一代人工智能基金（珠海、嘉善）、永柏領(lǐng)中資本領(lǐng)投，第十區(qū)VRAR孵化基金跟投。

0glass創(chuàng)始人兼CEO蘇波透露，這筆融資將用于推進(jìn)目前已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的AR智能眼鏡的訂單生產(chǎn)和功能升級，進(jìn)一步擴大售前隊伍，加強品牌和產(chǎn)品的宣傳力度，以及向更多的能源、制造業(yè)行業(yè)進(jìn)行技術(shù)與市場開拓。未來0glass的重點是繼續(xù)深耕并專注AR技術(shù)和AR智能眼鏡在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，繼續(xù)研發(fā)工業(yè)級的AR智能眼鏡和優(yōu)化工業(yè)級AR算法，并針對工業(yè)領(lǐng)域中不同應(yīng)用場景，進(jìn)行定制化開發(fā)和提供解決方案。

據(jù)了解，0glass是國內(nèi)第一家專注工業(yè)級AR軟硬件技術(shù)研發(fā)的AR+AI的人工智能公司，也是國內(nèi)工業(yè)AR領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。其擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的工業(yè)用圖像精準(zhǔn)識別、增強現(xiàn)實等先進(jìn)技術(shù)，同時其產(chǎn)品申請和獲得百余項專利認(rèn)證。

0glass于2014年底開始進(jìn)入工業(yè)AR領(lǐng)域，不被資本和市場理解自籌資金500萬元堅持AR核心技術(shù)研發(fā)1年半；2016年初獲得和君資本數(shù)百萬天使輪投資；2016年初成功實施國內(nèi)第一個AR電力巡檢項目；2016年5月發(fā)布國內(nèi)首款墨鏡式雙目一體機AR眼鏡0glass Pro2，同時發(fā)布國內(nèi)首款AR引擎NginABC；2017年5月獲得由三一重工領(lǐng)投的數(shù)千萬A輪融資；2017年5月發(fā)布國內(nèi)首款基于intel平臺的AR眼鏡0glass danny；2017年底成功實施國內(nèi)第一個AR汽車裝配項目；2017年底申請和獲得授權(quán)國內(nèi)專利、國際PCT專利、美國專利共計百余項；2018年7月獲得清研新一代人工智能基金（珠海、嘉善）、永柏領(lǐng)中資本領(lǐng)投的數(shù)千萬B輪融資。

0glass目前已與國家電網(wǎng)、湖北電力、上海電力、福建電力等，南方電網(wǎng)、廣東電網(wǎng)、深圳供電局電力公司，同時又與西門子、江鈴汽車、華為等多家能源、制造業(yè)巨頭達(dá)成合作，是工業(yè)AR的領(lǐng)導(dǎo)者，力爭成為工業(yè)領(lǐng)域中最自然的人機交互服務(wù)、挖掘最深度數(shù)據(jù)價值的人工智能公司。與智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等深度融合，打造軟硬件結(jié)合平臺化的增強現(xiàn)實產(chǎn)品與服務(wù)。

0glass的“0”有三個含義：1、零表示永葆初心、歸零心態(tài)；2、零是萬物的起始；3、AR技術(shù)還處于早期，零也是AR的開始。

以下是蘇波先生對AR行業(yè)的觀點和看法。

1、2017年0glass獲得數(shù)千萬A輪融資，同年國內(nèi)幾乎所有的AR硬件廠商都相繼融到了資，而2018年上半年AR眼鏡行業(yè)成功融資的公司卻寥寥無幾，為什么會出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象？資本目前對于高端AR硬件廠商的態(tài)度是怎樣的？

這種現(xiàn)象帶著2017年豐富的泡沫，2018年是AR行業(yè)擠干泡沫的一年。2017年以前幾家投了AR眼鏡的投資公司，據(jù)我親身經(jīng)歷，至少有兩家在投了他們之后的一段時間又找到我們來談投資的事情，這種不符合投資邏輯的商業(yè)行為至少說明了兩點：第一投了后悔，再找一家對沖風(fēng)險；第二來刺探0glass的商業(yè)和技術(shù)機密。

資本目前對于AR高端硬件廠商目前是愛恨交加的，“愛”因為這是大家已經(jīng)達(dá)成共識的未來趨勢，下一代計算平臺；“恨”是因為目前技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用還出早期，大家都在摸索，別說盈利模式，甚至商業(yè)模式還沒探索清晰。

關(guān)于投資我有5不談：1、主投領(lǐng)域和你從事行業(yè)關(guān)系不大的不談；2、不了解你所從事行業(yè)的不談；3、不了解你客戶方行業(yè)或你產(chǎn)品應(yīng)用場景的不談；4、抱著學(xué)習(xí)目的的不談；5、投資目標(biāo)性不強的不談。否則都是浪費精力和時間。創(chuàng)業(yè)者僅靠輸血總有斷的哪一天，還是要把更多的精力和時間放在自我造血上。

2、請分享一下您對2018年AR行業(yè)發(fā)展的一些看法：

我認(rèn)為，AR行業(yè)2018年漸漸退去浮躁，是AR商業(yè)模式驗證和構(gòu)建的一年，無垂直不AR；2018年是AR行業(yè)從商業(yè)模式驗證轉(zhuǎn)變?yōu)橛�利模式探索的一年，無盈利毋寧死。希望這一年AR行業(yè)的大小公司都能找到自己的盈利模式，從“活著”到“活好”。在泡沫的不斷涌現(xiàn)與擠破中重組，重組后的AR行業(yè)和市場將會更加良性，雖然泡沫依然存在，但我感覺現(xiàn)在的泡沫是良性的泡沫，一個行業(yè)泡沫過多將會崩塌，但沒有泡沫將失去想象空間，2018年AR的泡沫剛剛好。

巨頭的框架布局已經(jīng)全部完成。2018年應(yīng)該是AR的應(yīng)用元年，很多人認(rèn)為會爆發(fā)，其實這很難實現(xiàn)，我的判斷真正的爆發(fā)要到2020年，并且是從B端產(chǎn)業(yè)應(yīng)用開始爆發(fā)，C端爆發(fā)還需要更長時間。去年，國外的谷歌、蘋果、微軟等巨頭對于AR的布局已經(jīng)成型，國內(nèi)BAT等大公司也已經(jīng)完成了AR SDK的發(fā)布，有的已經(jīng)被開發(fā)者應(yīng)用。

3、您認(rèn)為AR眼鏡目前的發(fā)展?fàn)顟B(tài)是怎樣的，還需要多長時間可以迎來消費級產(chǎn)品的出現(xiàn)？在B端領(lǐng)域，目前市場對于AR眼鏡這類產(chǎn)品的認(rèn)可度怎么樣，最看好哪些細(xì)分領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢？

1．AR眼鏡已被科技大咖們公認(rèn)為第三代計算平臺，未來的AR行業(yè)，一定會像現(xiàn)在的IT行業(yè)，B端和C端涇渭分明。比如計算機領(lǐng)域，B端工業(yè)計算機有IBM，C端個人計算機有聯(lián)想。AR眼鏡要真正走向C端，至少還需要5到10年的時間，就像計算機花了20多年才從B端走到C端一樣。眼鏡和頭盔可能要到2020年，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用才能爆發(fā)，到2025年，C端應(yīng)用才能爆發(fā)。那么它要成為第三代計算平臺最主要的標(biāo)志是AR眼鏡成為真正意義上的個人消費品。

2.AR眼鏡成為真正意義上的個人消費品需要滿足四個條件：第一：目前的4G網(wǎng)絡(luò)難以滿足頭盔或者眼鏡的傳輸要求。兩年后，5G網(wǎng)開始普及，頭盔或眼鏡才能有一個流暢的傳輸方式。第二：AR眼鏡的輕量化有賴于芯片和光學(xué)等技術(shù)的發(fā)展，第三代計算平臺AR眼鏡的一定會出現(xiàn)一種新的芯片架構(gòu)從而出現(xiàn)新的計算芯片，這種芯片的特點是：體積微型化、運算超級化，從而滿足AR對算力的要求。第三：AR眼鏡一定有自己獨立的操作系統(tǒng)，它一定不是安卓，一定也不是IOS，而是它有自己的獨立系統(tǒng)。第四：同時AR眼鏡未來的人機交互技術(shù)一定是腦電波，再加上生物芯片技術(shù)的發(fā)展，腦波交互一定會一統(tǒng)天下。只有以上這些條件成熟了，AR眼鏡才能成為真正意義上的個人消費品。

3.目前的算法只能滿足特定場景的應(yīng)用，并不能識別全部的事物覆蓋各行各業(yè)�，F(xiàn)在AR硬件（包括手機和眼鏡）因為攝像頭和算法的等原因難以適用所有的場景，所以讓很多人認(rèn)為這項技術(shù)很“雞肋”。兩年后，隨著攝像頭、算法和5G、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展，AR的綜合體驗將會有革命性的提高。

4、0glass最核心的三個算法專利技術(shù)有哪些？

1.《3D物體多目標(biāo)識別與追蹤系統(tǒng)》

3D物體的識別和追蹤是增強現(xiàn)實（AR）學(xué)術(shù)研究和工程實踐的重中之重�；�于深度學(xué)習(xí)、多線程和異步機制實現(xiàn)了3D物體多目標(biāo)識別與追蹤，可以有效地提高3D物體識別的準(zhǔn)確性、追蹤的穩(wěn)定性、系統(tǒng)的實用性。3D物體多目標(biāo)識別與追蹤系統(tǒng)有廣闊的應(yīng)用場景，應(yīng)用于工業(yè)場景可以實現(xiàn)大量設(shè)備狀態(tài)檢查的自動化，應(yīng)用于安防場所可以實現(xiàn)眾多特定人臉或目標(biāo)的實時跟蹤。該系統(tǒng)去年已在國網(wǎng)湖北電力巡檢中落地應(yīng)用。

2.《一種基于物體2D圖片實現(xiàn)物體3D識別方法和系統(tǒng)》

3D物體識別是AR學(xué)術(shù)研究和工程應(yīng)用的一個核心問題。之前大量的3D物體識別基于物體的大量圖片建立的物體點云信息，這種方法對AR設(shè)備的存儲空間、計算能力提出了很高的挑戰(zhàn)，在穿戴式AR設(shè)備上很難實現(xiàn)工程落地。對物體從少量幾個特征拍攝角度采集為數(shù)不多的2D圖片，以此作為該物體3D識別和AR疊加的基礎(chǔ)，不僅減少了存儲，也提高了計算速度，可以實現(xiàn)物體3D識別在可穿戴設(shè)備上的成功落地。本專利尤其適用于在工業(yè)應(yīng)用場景中對機器等物體的識別。

比如在工業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中，我們不能到巡檢現(xiàn)場，且到巡檢現(xiàn)場的成本很高，這個時候就可以通過客戶采集好的的2D圖像或者圖片來對算法進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從而達(dá)到在巡檢現(xiàn)場能夠識別現(xiàn)場的3D物體。

3.《一種基于CAD構(gòu)建深度學(xué)習(xí)缺陷數(shù)據(jù)集的方法》

在人工智能應(yīng)用落地中，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為除了算法、算力之外的核心制約要素。在人工智能有監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，需要構(gòu)建一個穩(wěn)定可靠的深度學(xué)習(xí)模型是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，尤其在用于物件缺陷檢測時，更加需要大量的缺陷數(shù)據(jù)圖片，但是現(xiàn)實中很難采集到缺陷圖片，甚至根本采集不到缺陷圖片，而且人工采集的成本也極高。現(xiàn)實中用戶擁有的只有CAD圖紙或數(shù)字化的CAD模型，利用CAD圖紙也可以建立CAD模型。將CAD模型放置在虛擬構(gòu)建的場景中，讓虛擬場景近似于真實場景。通過算法修改場景環(huán)境光照、加入噪聲數(shù)據(jù)、生成缺陷模型等來模擬現(xiàn)實場景、模擬現(xiàn)實物件破損，由此產(chǎn)生物件的缺陷數(shù)據(jù)集，用于下一步深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練。通過該方法可以用于解決深度學(xué)習(xí)物件缺陷數(shù)據(jù)集樣本稀少、來源稀少、類型稀少、采集困難、成本高等現(xiàn)實問題。

比如在工業(yè)領(lǐng)域，第一，客戶的工廠還沒有建好，甚至要生產(chǎn)的產(chǎn)品都還沒有生產(chǎn)出來，這個時候只要能夠拿到客戶的圖紙，基于圖紙來生產(chǎn)模型，通過模型來獲取識別3D物體的數(shù)據(jù)，待客戶的產(chǎn)品生產(chǎn)完畢，AR系統(tǒng)就立即能夠投入使用。

第二，有很多時候設(shè)備的數(shù)據(jù)是很難采集到的，比如說設(shè)備的老化，這個時候可以通過圖紙來建模，來模擬它老化的過程，從而達(dá)到提前做好數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)處理。到設(shè)備老化程度的時候，一樣能去識別。產(chǎn)品的銹蝕也會出現(xiàn)這樣的情況，我們不知道有非常多的產(chǎn)品銹蝕的情況，獲取不到現(xiàn)場的數(shù)據(jù)。比如說設(shè)備生銹的情況，有時候它在這一塊生銹，有時候在那一塊生銹，你不可能事先拿到圖片獲取這樣數(shù)據(jù)，那這樣可以在3D圖紙模擬這樣生銹的情況，獲得無數(shù)這樣的數(shù)據(jù)模擬訓(xùn)練，從而達(dá)到3D物體的識別。

5、您公司AR產(chǎn)品的銷量如何？在用戶反饋中哪些建議是有必要在下一步迭代中投入資金去研究的？

我們公司去年做了1600萬的銷售額，全國B市場排名第一。但AR眼鏡依然是一種笨重、古怪的設(shè)備，在當(dāng)下很難得到消費級市場的認(rèn)可。不像手機、電腦是居于身外之物，眼鏡我們每天都要戴，它與人本身結(jié)合在一起。所以無論從樣貌還是舒適度，我們希望它在各個方面與普通眼鏡的差距越來越小，甚至無異。當(dāng)人們需要借助特別功能的時候，它會呈現(xiàn)出AR特性，成為真正意義上的AR眼鏡。

6、2018年已經(jīng)過去大半，您覺得公司在AR技術(shù)的研發(fā)方面取得了哪些可觀成果？

2018年我們最大的技術(shù)突破就是將工業(yè)級AR眼鏡和工業(yè)級AR算法做到真正與工業(yè)場景深度融合。

AR本身就有很高的技術(shù)壁壘，再加上一個很高的工業(yè)場景的壁壘，這兩個壁壘的融合共同構(gòu)建了工業(yè)AR的深溝高墻。

那要做出與工業(yè)場景深度融合的AR產(chǎn)品，就需要有深刻理解工業(yè)場景的創(chuàng)始人。市場、人才、技術(shù)這三個壁壘環(huán)環(huán)相扣。市場天然的壁壘，如果你不懂工業(yè)你就做不出符合工業(yè)場景的產(chǎn)品，有了這樣的人才就能做出來，做出來后那技術(shù)上有什么壁壘呢？

第一、產(chǎn)品定位。0glass工業(yè)AR的定位與國內(nèi)其他AR公司的區(qū)別是0glass專注做工業(yè)AR，其他領(lǐng)域和行業(yè)都不涉及；而其他AR公司都是做很多行業(yè)的，比如：有的公司它只做AR+營銷，AR+游戲，AR+娛樂，AR+醫(yī)療，順帶做工業(yè)；而有的公司在做AR+工業(yè)的同時，然后又做AR+醫(yī)療，AR+教育培訓(xùn)等。只有0glass專注做AR+工業(yè)，正是因為專注，所以我們才做出與場景深度融合的產(chǎn)品。比如：0glass danny AR智能眼鏡，分體式設(shè)計雙目墨鏡設(shè)計、重量更輕、10小時續(xù)航，采用英特爾x86架構(gòu)處理器，部分計算可以交給云端，采用成熟光機方案，最重要的是價格可以做到萬元以內(nèi)，且佩戴起來和平時普通墨鏡幾乎沒區(qū)別。它具耐高溫的特點，適合在高頻操作的優(yōu)勢，能減少系統(tǒng)周邊的零組件及冷卻系統(tǒng)的體積，符合在工業(yè)場景上的應(yīng)用。

比如：頭箍式的AR眼鏡HoloLens，一旦應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域中的能源行業(yè)，立即就會掛掉，不是因為技術(shù)不行，而是工業(yè)企業(yè)中一線工人都必須戴安全帽，而HoloLens的外觀設(shè)計師頭箍式的，一旦帶上這個智能眼鏡，安全帽就戴不上了，再好的算法技術(shù)也失去了用武之地，這是因為設(shè)計微軟這款眼鏡的人沒有懂工業(yè)客戶的專家，當(dāng)然通用型產(chǎn)品懂消費者就行了。

再比如單目式的AR眼鏡Googleglass，也是存在著設(shè)計理念的問題，二代眼鏡主要用于工業(yè)、醫(yī)療和教育，但是卻設(shè)計成了單目式，這顯然還是一個實驗性的產(chǎn)品，不是奔著上量的。因為如果戴著這個眼鏡工作，一個工人用一只眼睛看增強畫面，一年少則看幾百小時多則幾千小時，那么這只眼睛長年累月的看，一定就廢了，所以Google glass的設(shè)計團隊也是缺少懂工業(yè)的專家。

但是以上這兩家公司都是巨頭，有能力承擔(dān)更多的試錯成本。工業(yè)AR創(chuàng)業(yè)你有多少錢可以試錯？！

國內(nèi)有很多此類的AR公司，不懂廣告的做AR+營銷，不懂多媒體展廳設(shè)計的做AR+展覽展示，不懂工業(yè)的做AR+工業(yè)，不懂醫(yī)療的做AR+醫(yī)療，還有一些公司做全行業(yè)的，從toC的AR+游戲、娛樂到toB端的AR+營銷、展覽展示、旅游、工業(yè)、醫(yī)療、培訓(xùn)等全部都想做，對客戶場景不理解，就做不出月場景深度結(jié)合的產(chǎn)品，這有點像十幾年前諾基亞手機里的那款貪食蛇游戲，最終因為貪食而死。

微軟和谷歌的AR和AR眼鏡都不可能全行業(yè)展開應(yīng)用，何況是創(chuàng)業(yè)公司？！

第二、工業(yè)級算法。0glass專注做工業(yè)AR，算法也是其核心。目前全球做工業(yè)級AR算法的公司，據(jù)我們了解僅有三家：

第一家，Daqri收購ARToolKit改造為工業(yè)級AR算法。

第二家，PCT收購高通Vuforia，也在逐漸改造成工業(yè)級算法，其自己表示相當(dāng)于花3000萬美金從高通買住宅樓重新改造為廠房，算法也是如此，由消費級算法改造為工業(yè)級算法，難度可想而知，底層均需重構(gòu)。

第三家，也就是國內(nèi)的0glass。有兩大類產(chǎn)品，一類是硬件：有兩款工業(yè)級AR眼鏡，一款分體機和一款一體機。二類是算法工具（SDK）。

0glass的工業(yè)級AR算法取名Ngin ABC，為什么要叫Ngin ABC呢？其他的叫AR SDK呢？

NginABC不同于目前市面上常見的AR SDK，NginABC與工業(yè)領(lǐng)域的AR應(yīng)用深度融合，不僅僅考慮AR本身的運動跟蹤問題，還要考慮工業(yè)應(yīng)用場景中人和設(shè)備數(shù)據(jù)的整理和匯聚，工業(yè)應(yīng)用場景中特定精度的目標(biāo)識別。

在工業(yè)當(dāng)中僅僅是有AR這個功能是不夠，NginABC引擎和其他通用算法的差異在于其是專注工業(yè)。工業(yè)和消費是完全不同的兩套產(chǎn)品邏輯。例如汽車有上萬個個零部件，要把所有的數(shù)據(jù)導(dǎo)入開發(fā)包中。如果使用通用的SDK，兩年都做不完。如果使用我們的算法，使用符合工業(yè)邏輯的SDK，兩個星期就能做完。同時有更高的識別精度和更寬廣的容錯機制。NginABC工業(yè)級算法的架構(gòu)和邏輯也與消費級AR算法完全不同。要解決工業(yè)領(lǐng)域里的剛需，僅僅有AR是不夠的，僅僅一個AR功能只是解決了“實時指導(dǎo)”的作用，比如將作業(yè)指導(dǎo)書AR化，輔助工人工作；同時還需要識別操作對象或狀態(tài)是否會正確，比如是什么零部件，工人操作是否合規(guī)，這個時候需要計算機視覺CV來識別圖像、物體、甚至動作等；有了這些還不夠，還需要采集到人的大數(shù)據(jù)，從而打通任何機器之間的物理隔離，對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、過濾、沉淀、分析，在用AR的形式輸出給一線工人，同時形成數(shù)據(jù)報表，輔助管理者做出更明智的決策。

所以0glass的算法叫NginABC，“A”就是AR，“B”就是BD（大數(shù)據(jù)額），“C”就是CV（計算機視覺），只有具體了這三個功能的算法，才能真正在工業(yè)場景使用起來，解決剛需和痛點。

NginABC可應(yīng)用于開發(fā)者版與各方合作實現(xiàn)更多IP產(chǎn)出，開發(fā)工業(yè)領(lǐng)域中更為細(xì)分和垂直的工業(yè)輔助和實操類培訓(xùn)的應(yīng)用。同時我們這套算法即將做成芯片，那么將應(yīng)用于工業(yè)當(dāng)中的垂直領(lǐng)域巡檢，可以搭載在AR眼鏡上、可以搭載在巡檢機器人、可以搭載在固定攝像頭上、也可以搭載在巡檢無人機上。

0glass基于NginABC SDK形成了一套AR全終端工作輔助系統(tǒng)（PSS）和解決方案：

PPS系統(tǒng)和解決方案有四個模塊：實時指導(dǎo)，透明管理，個人教練，知識沉淀。有了這四個模塊在工業(yè)AR應(yīng)用中才能形成一個閉環(huán)。0glass的目標(biāo)是把PSS打造成一套類似于現(xiàn)在ERP的系統(tǒng)平臺，80%標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化，20%根絕工業(yè)客戶的使用場景和需求定制化開發(fā)。

0glass AR從工業(yè)場景的應(yīng)用來反推其AR眼鏡和算法的產(chǎn)品理念和設(shè)計邏輯，從而使其產(chǎn)品與工業(yè)場景深度融合。不是手里拿著錘子找釘子，而是發(fā)現(xiàn)釘子去做合適的錘子；0glass不追熱點、不做投機，只專注于發(fā)現(xiàn)痛點、理解痛點、解決痛點，做與工業(yè)場景深度融合的產(chǎn)品。

7、總結(jié)這半年來遇到的挫折、感想和收獲，并分享一下接下來公司在硬件推進(jìn)和市場布局方面的相關(guān)計劃。

1、挫折主要是B客戶使用場景的辨識上的問題。最近幾個月發(fā)出的第一批0glass danny量產(chǎn)機，遭遇了幾次退貨，退貨率5%左右。為什么會出現(xiàn)這5%的退貨？經(jīng)過上午一個小時的調(diào)查分析后終于找到了原因。除去一臺機子是產(chǎn)品質(zhì)量問題，剩下的都是使用場景不符合我們眼鏡設(shè)計的場景。

0glassDanny AR眼鏡主打的行業(yè)和場景是電力行業(yè)的巡檢、維修、培訓(xùn)，同時兼顧汽車行業(yè)的裝配、維修、培訓(xùn)。而遭遇退貨的幾臺眼鏡主要是用于AR游戲娛樂和學(xué)校AR研究，顯然違背了我們眼鏡的設(shè)計初衷，用于電力和汽車行業(yè)。這是我們銷售工作的失誤，沒有辨識好客戶的行業(yè)和使用場景。我們將會加強銷售對客戶辨識的培訓(xùn)，不能為了完成業(yè)績而飲鴆止渴，把扳手賣給電子工程師。

現(xiàn)在AR還處于“做工具”階段，還不能做成一個通用性很強的泛在產(chǎn)品，正如0glass CTO王友初所說：當(dāng)下的AR眼鏡就如同機械工程師的扳手，電子工程師的萬用表。

2、現(xiàn)在來自市場的誘惑太多，每天平均會接到至少3個以上工業(yè)AR領(lǐng)域之外的需求，比如游戲、娛樂、裝修、營銷、展覽展示、醫(yī)療等，現(xiàn)在再次重申一下我們的四個原則：

1.術(shù)業(yè)有專攻：0glass從成立那一天起便定位于工業(yè)AR，我們一直認(rèn)為術(shù)業(yè)有專攻，工業(yè)AR之外的領(lǐng)域是我們所不熟悉和擅長的，堅決不做；

2.產(chǎn)品要與場景深度融合：我們的0glass danny AR眼鏡和NginABC算法不會提供給工業(yè)AR之外的任何領(lǐng)域使用，比如游戲、營銷等場景，您愿意付錢但我們不賣，因為這對0glass來說不可持續(xù)，也不符合我們產(chǎn)品的設(shè)計初衷和應(yīng)用場景，0glass的每一套AR眼鏡我們都希望是一顆種子，能在客戶使用場景的土壤里生根發(fā)芽、開花結(jié)果，而不是做一錘子買賣；

3.永葆初心：現(xiàn)在還處于創(chuàng)業(yè)期，我們只懂工業(yè)AR和工業(yè)客戶工業(yè)場景，在我們創(chuàng)始人知識和認(rèn)知邊界之外的領(lǐng)域我們堅決不涉及；

4.持續(xù)做減法：工業(yè)領(lǐng)域太大，即便是工業(yè)AR我們現(xiàn)在也在做減法，主攻電力AR和汽車AR，其他工業(yè)AR我們有精力和時間的情況下可以順帶做。將有限的資源，聚焦在關(guān)鍵制約因素上，聚焦再聚焦，真正去解決一個領(lǐng)域、一個行業(yè)、一個場景、一個客戶的一個痛點性問題，然后不斷向其它領(lǐng)域復(fù)制，讓技術(shù)或產(chǎn)品指數(shù)級增值，創(chuàng)造最大價值，我認(rèn)為這才是真正的有價值的創(chuàng)新。

8、0glass AR眼鏡應(yīng)用案例：

案例：國家電網(wǎng)巡檢

本項目的訴求是提高安全性，國家電網(wǎng)湖北公司的超特高壓部把0glass的AR眼鏡結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)用于電網(wǎng)智能巡檢，用于巡檢和檢修，解決它巡檢和檢修的問題。國家電網(wǎng)傳統(tǒng)的超特高壓檢修，檢一下打一下勾，或者用PDA。用AR眼鏡就能解決這個問題，檢修的時候把影像傳輸回來，在辦公室就可以打勾。在攀爬高壓設(shè)備的時候，又可以幫他們解放雙手，提高安全性。還有一個是解決大數(shù)據(jù)問題，可能每次巡檢問題都不同，結(jié)合大數(shù)據(jù)，平時可能只有檢測20項，在天氣不好的況下情，可能有100項檢測項。

案例：西門子

西門子的項目的訴求是降低成本，因為西門子大陸現(xiàn)場工程師（工資20多萬）負(fù)責(zé)設(shè)備安裝，西門子價值幾百萬甚至上千萬的電力變壓器設(shè)備安裝過程極其復(fù)雜，需要大量現(xiàn)場工程師，現(xiàn)場和后期成本均高。因此西門子需要AR眼鏡來替代部分或者全部工程師以降低成本，將安裝流程數(shù)據(jù)可視化，剩下安裝放在云上，通過AR眼鏡來獲取作業(yè)指導(dǎo)書，而且現(xiàn)場安裝過程實時管理，一旦出錯，后方即可收到報警進(jìn)行相應(yīng)解決。借助AR眼鏡，外包給第三方勞務(wù)公司，每年人工成本降低接近4０％。

案例：某通信巨頭

本項目是PCB板檢修，某通信巨頭每年生產(chǎn)4000萬pcb板，具體流程是：需要先做印刷電路，然后貼片做成pcba，檢修是通過德國引進(jìn)的一套工業(yè)攝像頭進(jìn)行檢測，檢測內(nèi)容：虛焊問題，切片位置，大概4%會被機器檢測出問題，剩余需要人工復(fù)檢，這也是難題所在，一塊PCB板少則幾百多則上千元器件，人工以來是效率低下，而來人由于惰性漏檢難免，而一塊PCB板成本極高：一塊板七八十萬，一個CPU兩三萬美金，因此需要AR眼鏡解決。每一步指引疊加在PCB板上。

此項目招標(biāo)4個關(guān)鍵指標(biāo)：1.識別率大于98%2.不能造成二次錯誤，即不能把B錯識別為C，造成二次錯誤3.像素漂移在五個點之內(nèi)，因為要在PCB上進(jìn)行AR指導(dǎo)疊加4.定位精度在0.2毫米，這一點全球沒有公司做到，定位精度達(dá)不到0.2毫米也直接導(dǎo)致識別率降低2%5.延遲在100毫秒。

案例：某國際制造業(yè)巨頭

本項目的訴求是提高效率，某國際制造業(yè)巨頭應(yīng)用AR物流工作輔助系統(tǒng)，物流倉儲環(huán)境下，物料條碼快速識別，物料存取倉庫位置指引，分揀工作指導(dǎo)，增強現(xiàn)實方式顯示，與企業(yè)MES系統(tǒng)對接，出入庫物料信息處理自動化。解放工人雙手，提高分揀效率，在物料出入庫過程中，出入庫物料信息處理自動化，實現(xiàn)制企業(yè)物流信息處理的無紙化。

案例：江鈴汽車

本項目的訴求是提高效率和避免安全隱患，江鈴汽車把0glass的AR眼鏡應(yīng)用于新能源汽車的組裝。比如汽車輪子的安裝，它的螺絲一定要對角線去裝，這個平時檢測不出來，但是可能出問題的話會有安全隱患。管理人員監(jiān)測不了，智能眼鏡就能解決這個問題。