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根据 VRPC 定义，工业+ AR 则是指将增强现实应用于工业生产的需求分析、总体设计、工艺优化、生产制造、测试实验、使用维护等环节，实工业产品设计-制造-测试-维护的智能化和一体化。

AR 继续为工业制造企业的数字化进程添砖加瓦。

随着工业互联网概念的提出，工业领域内的玩家开始纷纷加速企业数字化的进程。5G、大数据等基础设施的建设使企业具备了在工业场景实时快速通讯的能力，早年的积累和改造使企业具备了一定的信息化、数字化、甚至智能化的基础。

图：AR为工业企业数字化添砖加瓦（来源：虎嗅智库）

AR 在 B 端工业领域的呈现方式与 C 端消费领域有所不同。AR 在 C 端的技术形态是以手机、AR 眼镜为主的移动端硬件设备，用户可以直接通过这些设备来获得身临其境的 AR 体验。

AR 是人机交互的手段方式。在打通前后台数据通道后，AR 解决了人在前端获取数据的困难，使用者可以通过 AR 在前端实时获取后台数据和信息，实现数据信息的实时呈现和操作的远程协助，赋能一线现场的作业任务。

而对于企业整体的数字化来讲，AR 更像是一个有力的补充。AR 自身无法颠覆已有的制造工艺或制造流程，也无法替代一些关键的工作环节，因为 AR 本质上是以人为本的技术，其应用需要建立在人和原有的数字化建设之上，帮助员工更快捷地获得数据和信息的支持，更高效地完成工作，变相地降低对人的技能的要求，减轻人的负担。

同时，企业在后台积累了大量业务数据、设备数据后，AR 打通了后台与前台的数据渠道，一线员工的前端设备可按需获取后台数据信息，赋能于业务，发挥出后台数据的最大价值。

聚焦工业领域对 AR 应用现状，营销展示、远程指导等早期应用类型已经不足以满足市场需求，工业企业对于 AR 的需求也越来越贴近于现实，已经不再需要行业通用型的应用功能，但形成一个"杀手级"应用、在细分场景中体现出 AR 真正的价值，需要在行业基础建设、市场、硬件等层面不断优化：

1. 各行业头部企业的示范效应。现在多数企业在做 PoC 尝试，后续根据实际情况再迭代升级。未来各行各业需要更多的头部企业典型案例，不断地探索验证，为其他中小型企业树立标杆，起到示范作用，从而带动更多的应用落地；

2. 通讯、算力、数据等基础设施建设。工业 AR 需要 5G 网的通讯能力来保证实时快速的设备数据交互和虚实交互体验；如果想充分发挥 AR 技术价值的话，实际上还需要一个比较强大的算力中心来支撑各类设备数据的计算或使用，优化计算性能和效率；数据则是推动 AR 应用发展的"燃料"，完善的数据治理工作可大幅提升数据质量，加快应用落地速度；

3. AR 硬件的优化。AR 头显/眼镜的重量、续航时间、摄像头清晰度、光机在各场景下的显示、佩戴舒适度、成本都还有很大的优化空间，这些因素都没有达到真正让用户产生刚需、长期稳定舒适地佩戴的水平；

4. 大量的市场教育。AR 的技术价值在工业领域内是普遍受到认可的，企业也愿意尝试新技术，但不清楚 AR 可以应用至哪些业务环节，也不知道技术价值何在。这需要进行大量的基础性市场教育，对很多AR的基础性概念做普及和解释说明，企业管理者对技术的认知越深刻，越有助于其发现需求和应用价值点，降低沟通成本；

5. 政府的推动作用。企业端目前主要以项目制在推动落地，对于方向性的应用指引需要政府有关部门的政策指导、补偿补贴或考核来推动。对于核心技术的研发储备来说，更需要政府在产学研上的政策支持。

AR 的应用场景会随着业务需求的细化而不断丰富，应用价值也会更加具体。

按应用场景拆分，AR 应用包括设备系统的运行维护、设备安装调试维修的远程指导、供应链协同、培训知识库等，打通前端设备与后台数据系统的通道，使现场的一线员工可以实时获得来自后台的数据和信息支持，赋能于员工的作业任务。

通过 AR 的方式，在现场的运维人员可以得到比较好的后台支持，获得使用数据资源或者后台 Al 的能力。在此场景下，AR 能够保证巡检点检流程的完整性。大部分制造工厂都会涉及设备的定期巡检或点检。

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在检查的过程中，工程师或工人需要按照既定的路线走完全程，但在这个过程中员工不一定会按照设定好的路线或流程来进行。AR 便能够起到监控的作用，保证员工会按照标准的流程进行，保证每个环节都会进行检查，同时做到记录取证，保证后续一旦出问题时有证可循。

假如设备出现故障需要做故障排查，通过 AR 与设备的三维模型、后台数据结合起来，在拆卸设备之前，就可以利用数据的分发、虚实内容的叠加融合，来快速确定故障的零部件位置，整体上减少了故障排查的时间。

在现场运维时 AR 能提供后台数据支持和远程专家支持。当员工在现场运营维护的过程中遇到一些问题时，依托 AR 技术，可以实时查看标准业务流程（SOP）和后台数据，来辅助现场员工解决问题。

此外，还可以通过 AR 远程音视频求助远程专家，AR 能够丰富交互体验，不仅可以在空间上进行实时标注，快速展现核心问题。基于 AR 的模型识别技术，还能将三维模型放到和设备叠加，帮助员工理解并模拟解决问题。

提供设备安装、调试和维修的客户服务

在产品售后出现的问题后，常规手段通常是客户看说明书自己解决，或者通过文字、语音、视频来交流解决，但售后效率不高。现在通过 AR 的方式，在虚拟空间对产品的信息和数据进行标注，形成知识库并做出分享，使客户在现场可亲自操作，或者工程师可在远程以更加身临其境的方式对产品的维修使用进行指导。

AR 供应链协同促进了产业链上下游供应商间的互动。供应链协同是在产品的销售和使用之前，企业对交易或制造过程进行监督，确保符合客户的标准要求。

汽车行业的供应链协同应用最为典型。一个汽车主机厂会有上百家供应商，分至一二三级。随着汽车行业对汽车品质、物流、制造精简性的要求提升，主机厂与供应商之间的绑定关系越来越紧密，对供应商的管理也愈发严格。

往往一个主机厂对供应商的产线能力、产线布置质量、产线质检流程、人员技能、物流物料准备情况等方面都会有要求。过去不是通过飞行检查的形式，就是通过供应商在现场拍照片/视频传给主机厂做审核，或者派人到现场去检查。但 AR 系统可以直接使主机厂对供应商能力进行实时远程核查，核查方式也更加直观可控。

电力企业在下单一些大型设备的订单后，例如超高压换流站里的专业设备，企业会提前进行设备的品控，也就是监督设备制造商制造订单设备的完整过程，减少制造过程中的质量问题，保证设备的制造工艺符合企业要求，而不是等设备制造商将成品运到现场后再测试。

过去同样只能通过拍照或者来现场监督，现在在 AR 系统的协助下，企业可定期打开系统，远程实时查看制造进展，记录下制造过程中的关键环节。如果制造商有做的不到位的地方，企业可以通过AR 的方式做远程指导，与供应商产生互动。

传统培训课程形式不直观，学员收获有限，而 AR 可以帮助员工获得更加真实的培训体验，在实物的基础上帮助学员动手操作。企业可以用 AR 的方式在实操时提供信息提示，甚至利用 AR 进行考核。有了 AR 的支持辅助，技能培训变得更高效。将培训过程形成有效的数字化知识库，为更前瞻、更有价值的场景做好储备。

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通过以上对 AR 应用场景的分析，AR 应用价值总结如下：

5. 客户满意度更高。

这些行业通用型应用场景在落地之初能够很好地为企业呈现出 AR 的实际价值和功效，提升企业对 AR 技术的满意度和接受度。但随着应用和需求的不断深入，传统通用性应用无法满足企业逐渐具体细化的业务需求，AR 的应用场景也需不断地演变，更加适配具体的业务问题。

AR 应用最终会向更加细分的业务场景演进，由通用到专用，满足企业不同阶段的需求，应用价值会随着需求的不断细化而更加明确具象。

▪ 在拥有了数据积累后，企业需要把把后台数据与前端场景打通，利用这些数据做一些预防性的检测和维护，实时呈现给一线工人，这便是第二阶段的需求——生产运维。

▪ 第三阶段是生产制造，将 AR 能力下沉给一线员工，并赋能优化具体的制造流程，例如产品的组装装配。而下一阶段的需求则更为具体，针对某细分领域的某一业务动作或专有设备，来进行应用的设计和适配，将价值的颗粒度不断细化，打造更多专用性应用场景。

AR 在工业领域内的应用行业非常广泛，其应用渗透情况与行业内的技术密集度密切相关。通常来讲，高技术密集型的行业对 AR 的需求会更高，应用场景也会更加广泛。

图：AR工业制造应用领域（来源：虎嗅智库）

高技术密集型行业的需求更为迫切，技术准备更为充分。在高技术密集型行业中，生产设备仪器的单体价值通常非常高，动辄成百上千万，设备的复杂度和精密度极高，一旦停机造成的产值损失巨大，所以会催生出企业一系列的 AR 需求。且企业的产值和体量很大，效益相对较好，有雄厚的科研能力和资金实力，并且愿意在新技术上做投入和尝试。同时由于行业属性和业务特性，技术密集型企业更容易满足应用 AR 的先决条件。

这些行业前期已经做了大量的信息化和数字化的准备工作，绝大多数企业具备很强的的信息化和数字化能力，在此之上 AR 解决方案更易发挥出其真正的应用效果。行业领域内的企业人员技术素质也相对较高，AR 作为先进技术，其交互方式对使用者要求比较高。

由于不同行业的工艺流程和服务对象千差万别，虽然是同样的应用场景，同种方案在不同行业间的定制化程度很高。每次落地都需要考虑 AR 与实际业务场景、实际设备的适配性。

AR 当前在工业制造领域的应用才刚刚起步，未来会渗透至更多细分应用领域，不断地做横向扩张，覆盖大多数制造行业。

通常来讲，AR 会率先在某一行业领域形成一个通用性应用，从难度低、需求迫切的行业切入，不断横向渗透至其他行业，再做纵向的应用场景深度挖掘。

伴随着信息化和数字化的建设、数字孪生的推广，在未来 5-10 年的时间内，AR 未来会从头部企业逐渐向腰尾部企业渗透，渗透率逐渐提升，对更多的横向行业进行覆盖。

从长远角度来讲，大部分制造类企业都会对 AR 产生需求，当企业的数字化和智能化达到一定高度时，是要在实际的物理空间中进行作业，都需要 AR 技术的助力，把现场的设备数据与后台数据更好地进行虚实融合。

ALVA Systems 首席技术专家/产品规划总监郭俊玺 ：

借助参与虎嗅智库《工业 AR 应用分析报告》相关调研的机会，ALVA Systems 凭借行业 know-how 和多年工业 AR 应用落地经验，输出自身对于工业 AR 应用价值、应用场景、行业现状和发展趋势的观点，为企业 AR 应用落地提供了方向。

尽管目前 AR 应用落地还不是特别广泛，但随着数字经济的发展和建设，AR 作为助推数字经济发展的载体和重要入口，与各行各业相融合已经是大势所趋。

ALVA 深耕工业 AR 应用多年，能够为不同发展阶段、不同行业领域的企业提供切实可行的 AR 赋能方案，助力企业数智化转型。

官方客服电话：400-125-9889

关于 ALVA Systems

ALVA Systems 是全球领先的异构计算技术软硬件提供商，与中国国家计量院一起设计了全球首款异构计算技术的基准测量工具、为 AMD、Intel、高通、ARM 改进其 CPU、GPU 的硬件设计以及底层驱动函数库以更好地适应异构计算。

近年 ALVA 将自身在异构计算领域的领先技术优势，应用工业物联网领域，先进的底层异构计算技术允许 ALVA 在低时延场景下，仍将为用户提供卓越高效能的 AR 使用体验。ALVA Systems 以技术创新引领市场需求，致力于成为您创新的源动力。