工业AR“0glass”获B轮融资 双倍提高电力
近日,0glass宣布已经完成数千万B轮融资,本轮投资由清研新一代人工智能基金(珠海、嘉善)、永柏领中资本领投,第十区VRAR孵化基金跟投。
0glass创始人兼CEO苏波透露,这笔融资将用于推进目前已经标准化的AR智能眼镜的订单生产和功能升级,进一步扩大售前队伍,加强品牌和产品的宣传力度,以及向更多的能源、制造业行业进行技术与市场开拓。未来0glass的重点是继续深耕并专注AR技术和AR智能眼镜在工业领域的应用,继续研发工业级的AR智能眼镜和优化工业级AR算法,并针对工业领域中不同应用场景,进行定制化开发和提供解决方案。
据了解,0glass是国内一家专注工业级AR软硬件技术研发的AR+AI的人工智能公司。其拥有自主知识产权的工业用图像精准识别、增强现实等先进技术,同时其产品申请和获得百余项专利认证。
0glass目前已与国家电网、湖北电力、上海电力、福建电力等,南方电网、广东电网、深圳供电局电力公司,同时又与西门子、江铃汽车、华为等多家能源、制造业巨头达成合作,打造软硬件结合平台化的增强现实产品与服务。
工业场景下辽远的AR前景
区别于娱乐游戏,视频内容、极限运动等,0glass的应用场景聚焦在工业,适用于操作繁琐、操作规范且流程长、对效率有要求、对工作结果的安全性要求高的领域,如能源、制造、军工、航空、物流、汽修装配等,采购方为企业而不是普通消费者。
旗下有四款产品,分别是硬件上的0glass pro2一体机、0glass danny分体机和软件上自主核心开发的PSS全终端工作辅助系统、NginABC服务引擎。其中,NginABC服务引擎涵盖识别追踪、数据处理和机器视觉三种功用,成为0glass高效运行的底层架构。
0glass CEO苏波说:“目前国内只有0glass专注做AR+工业,正是因为专注,所以我们才做出与场景深度融合的产品。”
比如0glass danny AR智能眼镜,分体式设计双目墨镜设计、重量更轻、10小时续航,采用英特尔x86架构处理器,部分计算可以交给云端,采用成熟光机方案,最重要的是价格可以做到万元以内,且佩戴起来和平时普通墨镜几乎没区别。它具耐高温的特点,适合在高频操作的优势,能减少系统周边的零组件及冷却系统的体积,符合在工业场景上的应用。
为什么要聚焦工业场景?首先工业+AR的需求很“刚”而不“痒”,区别在于刚需比“痒”需多了不可替代性。工业环境下的数据采集、互联网及其他信息技术的普惠、复杂工业场景下人的有限性都让AR眼镜有很多用武之地。其次,基于中国制造2025和供给侧改革的国家政策,智能制造是制造业发展新格局初步形成的领军力量,也是政策支持的重要方向。
2018行至过半,0glass做了什么事情呢?苏波说:“今年上半年,0glass2018年我们最大的技术突破就是将工业级AR眼镜和工业级AR算法做到真正与工业场景深度融合。”
值得一提的是,本次融资发布的同时,0glass也首次向外发布三个专利:分别是3D物体多目标识别与追踪系统、基于物体2D图片实现物体3D识别方法和CAD构建深度学习缺陷数据集方法。
第一、3D物体的识别和追踪是增强现实学术研究和工程实践的重中之重,0glass基于深度学习、多线程和异步机制,可以有效地提高3D物体识别的准确性、追踪的稳定性、系统的实用性。
第二、基于物体2D图片实现物体3D识别方法尤其适用于某些无法到达的巡检场景。由于工业环境的多样性和复杂度,人到某些巡检现场的成本很高,比如几公里外的海岛。这个时候就可以通过客户采集好的的2D图像或者图片来对算法进行数据训练,从而达到在巡检现场能够识别现场的3D物体,
最后、0glass解决的是数据痛点。在过去,这种工业场景中大量优质数据集要么根本采集不到,要么采集成本极高,现实中用户拥有的只是CAD图纸或数字化的CAD模型。0glass将CAD模型放置在虚拟构建的场景中,让虚拟场景近似于真实场景。通过算法修改场景环境光照、加入噪声数据、生成缺陷模型等来模拟现实场景、模拟现实物件破损,由此产生物件的缺陷数据集,用于下一步深度学习的训练。这种构建缺陷数据集的方法能够帮助客户提高生产效率,在图纸已经画好、产品还没生产出来得的阶段,只要拿到图纸就能搭建AR系统,待产品生产完毕,系统能够无缝衔接;又或是模拟设备老化情景,提前做好数据训练和数据处理,到设备老化程度的时候,一样能达到3D物体的识别效果。
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