业界首个企业5G路由器成功商用，华为5G AR开启企业互联新时代

2020年7月22日，在华为网络创新技术论坛2020北京站，华为宣布业界首个企业5G路由器5G AR成功商用。5G AR路由器为金融、医疗、电力、零售等各行业提供数字化基础设施，未来将开启企业互联新时代，加速企业智能化、数字化进程。

随着5G时代的到来，千行百业加速数字化转型，人工智能、物联网、AR/VR等前沿技术正走进人们的生活和工作中。这些创新技术的出现，使企业广域带宽数十倍的增长，而传统企业通常采用的2~4Mbps专线，带宽难以满足需求。此外，如何保障这些应用服务的优质体验，将对企业分支出口路由器提出更为精细化的管控需求。然而，传统路由器在开启复杂业务处理功能之后，性能往往下降很快，如何解决性能不足的问题显得尤为迫切。

华为5G AR路由器聚焦企业智能化升级、数字化转型对广域网络建设的核心诉求，凭借“5G超级上行、3倍业界性能、5G SD-WAN”三大特点，构建一张高速、优质的广域互联网络。

5G超级上行： 华为5G AR采用华为独创的5G超级上行技术，借助FDD/TDD高低频聚合，全时隙上行等专利，使得5G上行速率在标准带宽的基础上提升20至60%，相比传统专线，带宽提升百倍以上，使得基于云、AI的互联网金融新兴业务可轻松互访。

三倍业界性能： 5G AR创新性采用多核CPU+NP的异构转发架构，这是企业分支路由器在转发技术领域的一次重大技术变革。通过NP网络处理器快速卸载L2-L4层流量，实现基础业务高速转发；同时集成IPSec、HQoS、SEC、应用识别、应用优化等五大硬件加速引擎。华为5G AR转发性能达业界3倍，并且通过Tolly权威测试。

5G SD-WAN： 华为5G AR全面支持SD-WAN功能，凭借有线、无线混合链路组网，以及应用级智能选路技术，能快速识别网络中的关键应用，实时探测应用质量，实现网络路径智能调优，带宽利用率提升到90%；通过多发选收技术，保证关键业务0丢包给客户提供最佳的业务体验。

中国建设银行采用华为5G AR路由器和SD-WAN方案，为全球首个新概念5G+智能银行构建一张高速、优质、智能的广域互联网络。通过5G AR路由器，带来高速5G体验；使用软件定义SD-WAN技术，链路资源池化，统一调度，提升带宽利用率；应用智能选路和优化，保证关键应用零中断；设备即插即用，自动化业务部署发放，业务分钟级上线。

中国建设银行表示：“5G+智能银行是5G等新技术应用与业务创新融合的银行服务新形态，代表了未来银行网点的趋势。本次联合华为5G AR路由器为5G+智能银行搭建高速、优质和智能的网络，保证网点内创新金融服务的优质体验。5G+智能银行的创新远未止步，建设银行的金融 科技 创新的步伐也从未停下，建设银行将在未来发展的道路上砥砺前行。”

华为广域网络领域总裁顾雄飞表示：“中国建设银行作为新兴金融 科技 的引领者，创造性地让银行网点打造成客户营销服务的前沿阵地。华为很高兴能够为建行的5G+智能银行提供网络支撑，拓展更多金融业务场景。华为致力于助力客户构建符合5G时代需求的超宽、稳定、安全的广域互联网络，进一步提升企业数字化转型的效率和体验。”

华为5G AR将凭借华为创新的5G新技术所带来的领先优势，持续为客户提供有竞争力的企业广域互联网络方案，并通过与生态伙伴展开联合创新，助力客户朝着更高的水平发展，实现新的商业成功。

EBG （ Enterprise Business Group ，企事业事业群）的由来与内涵：2009 年， 海康威视 开始推出解决方案，覆盖公安、交通、司法、金融、文教卫、能源和楼宇七大行业和 40 余个子行业的纵向垂直行业布局带动公司业务快速发展，引领 安防 行业进入以解决方案为核心的时代。为更好的适应客户需求，提高内部运营效率， 2018 年，海康启动业务架构的变革重组，重新组织整合资源，将国内业务分为 PBG 、 EBG 、 SMBG 三个业务群，更有针对性的面对不同类型市场和客户，更有效的协同内部资源：

以传统公安、交通、司法三个事业部为基础组建 PBG（Public Business Group，公共服务事业群）业务团队，以城市治理和城市服务为主，适应行政区域的块状模式，顺应城市治理和城市服务的整体运营需求；

以传统金融、能源、楼宇、文教卫四个事业部为基础，组建 EBG（Enterprise Business Group，企事业事业群）业务团队，以传统大型企业市场服务为主，适应集团企业的条状模式，顺应集团企业的垂直化运营管理需求；

以传统渠道经销管理团队为基础组建 SMBG（Small & Medium Business Group，中小企业事业群）业务团队，以中小型企业市场服务为主，努力打造产品分销、安装和运维服务、SaaS 共享为一体的产业生态和平台。

EBG 业务收入持续增长，收入占比已达 1/4 ：从近些年的收入结构数据来看，EBG 在收入端逐渐做到和 PBG 相当，收入占比上也呈现出逐渐增长的趋势（与 PBG 收入占比逐渐下滑趋势形成对比），2020 年全年公司 EBG 收入合计 15180 亿元，同比增长 2056%，收入占比达到 2390%，作为对比的是，PBG 收入为 16304 亿元，同比小幅增长 461%，收入占比则下滑至 2567%。

EBG 业务成长的背景：随着政府市场的项目放缓与行业市场的兴起，目前行业市场增速已经超过了政府市场，从行业端来看，安防视频监控市场对于的需求领域较为分散，应用较多的行业场景包括：金融（25%）、工厂/园区（17%）、楼宇/物业（16%）、教育（12%）、零售（9%）等，海康威视的 EBG 业务正是服务于金融、能源、楼宇和文教卫等行

EBG 业务成长的核心在于“赋能”：2016 年海康威视第一次将自身定位为“以视频为核心的 物联网 解决方案和数据运营服务提供商，面向全球提供安防、可视化管理与 大数据 服务”，2018 年明确海康威视“是以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商”，“以视频为核心的智能物联网解决方案”是海康面向 EBG 客户的主要产品，对企业而言，这种解决方案的价值在于：1）提升业务效率；2）规范作业行为；3）防范安全隐患；4）拉进管理距离。对于不同的行业而言，解决方案业务的重心有所不同：如在能源领域，对于安全生产的要求使得“规范作业行为、防范安全隐患”成为海康在能源领域首要解决的问题，对于智能楼宇、文教卫等，则有着天然的“拉进管理距离”的数字化治理需求，而在传统的制造业领域，随着人口红利的消退，“提升业务效率”成为海康的根本突破口。

EBG ：从价值匹配到价值落地：海康威视基于 AI Cloud 架构，依托智能物联、物信融合技术能力，持续拓展将传统信息化、设备设施物联、场景智能物联融于一体的数字企业解决方案。海康威视打造全面感知产品体系，依托 AI 开放平台筑实 AI 工程化创新与交付能力，打造低代码软件引擎，构建数字世界 UI，深化企业级 SaaS 服务。

实现价值匹配：公司托行业应用平台提供大规模设备接入、智能物联、数据汇聚能力，支撑物信融合业务应用。基于统一软件技术架构持续进行产品迭代，面向各行业与场景推出软件产品与业务应用组件，有效孵化了数字化月台、金融款箱交接、教学互动授课助手等多类创新业务应用。

推动价值落地：公司致力于 AI 技术 探索 创新，助力 AI 技术应用从专业化、普惠化向工程化演进。将 AI 视觉技术与多维感知、软件引擎、数据智能、机械自动化技术紧密结合，积极 探索 和构建AI工程化能力，助力实现物联感知与企业业务流程闭环、机械自动化控制与自主决策、数据深度洞察与预测分析应用快速落地。

海康威视为制造企业提供 AR 数字车间解决方案，基于 AR 实景与全景拼接画面，联动多维物联感知信息与业务系统信息，如生产数据、设备机台运行数据、下料情况及其相关的故障预警，实现信息汇聚和标签化展示，助力管理者及时洞察问题，提升运营管理效率。

海康威视为 化工 园区提供 AR 安环一张图解决方案，围绕 AR 高点全景视频，融合化工园区安全、环保数据，实现视场内危险源、污染源、消防设施、重点公共区域视频等状态数据及实时变化情况集中呈现；关联应急预案及应急资源，实现安环一体化，提升园区风险防控和应急处置整体水平。

海康威视为 旅游 景区提供 AR 实景导览解决方案，将 AR 技术与游客交互导览屏进行融合，基于多个 AR 画面及客流、建筑、景点等标签，为游客提供景区景点实时预览，增强游客互动体验与趣味性，助力景区智慧营销。海康云眸：企业级共有云平台：云眸面向细分行业提供企业级 SaaS 服务，致力于帮助企业提升可视化、标准化、智慧化管理能力，目前已覆盖连锁零售、社区、普教、 物流 等典型行业场景。

根据《中国 数字经济 发展白皮书（2020 年）》，数字经济可以用“四化”框架来描述、理解，“四化”分别为数据价值化、数字产业化、产业数字化与数据化治理。

数据价值化重构生产要素体系，是数字经济发展的基础：数字经济下，数据作为数字经济全新的、关键的生产要素，贯穿于数字经济发展的全部流程，与其他生产要素不断组合迭代，加速交叉融合，引发生产要素多领域、多维度、系统性、革命性群体突破。一方面，价值化的数据要素将推动技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素发生深刻变革与优化重组，赋予数字经济强大发展动力。数据要素与传统生产要素相结合，催生出 人工智能 等 “新技术”、 金融 科技 等“新资本”、智能 机器人 等“新劳动力”、 数字孪生 等“新土地”、 区块链 等“新思想”，生产要素的新组合、新形态将为推动数字经济发展不断释放放大、叠加、倍增效应。另一方面，数据价值化直接驱动传统产业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。数据要素与传统产业广泛深度融合，乘数倍增效应凸显，对经济发展展现出巨大价值和潜能。数据推动服务业利用数据要素 探索 客户细分、风险防控、信用评价，推动工业加速实现智能感知、精准控制的智能化生产，推动 农业 向数据驱动的智慧生产方式转型。

数字产业化和产业数字化是数字经济的核心，数字化治理是数字经济实施的保障：数据经济下，数字产业化也即信息通信产业（如 电子信息 制造业、电信业和互联网行业等）得到快速发展；数据要素与传统产业广泛深度融合，乘数倍增效应凸显，对经济发展展现出巨大价值和潜能。数字化治理则是数字经济创新 健康 发展的保障。“四化”的内涵在图表中列述如下：

数字经济快速发展，占 GDP 比重持续增长：2019 年，近年来，数字经济蓬勃发展，已成为国民经济中最为核心的增长极之一。我国数字经济增加值规模由 2005 年的 26 万亿元扩张到 2020 年的 392 万亿元，数字经济占 GDP 比重逐年提升，在国民经济中的地位进一步凸显。2005 年至 2020 年我国数字经济占 GDP 比重由 142%提升至 386%，2020 年占比同比提升 23 个百分点。

产业数字化占比提升 VS 数字产业化占比下降：2020 年我国数字产业化向高质量发展进一步迈进，数字技术新业态层出不穷，一批大数据、 云计算 、人工智能企业创新发展，产业生产体系更加完备，正向全球产业链中高端跃进，数字产业化规模达到 75 万亿元，同比名义增长 53%，占数字经济的比重由 2015 年的 257%下降至 2020 年的 191%。2020 年产业数字化向更深层次、更广领域 探索 ，数字技术带动传统产业产出增长、效率提升的作用进一步强化，产业数字化增加值规模达到 317 万亿元，同比名义增长 103%，占数字经济比重由 2015 年的 743%提升至 2019 年的 809%，产业数字化深入推进，为数字经济发展注入源源不断的动力。

海康的优势不在于全知全能，而在于优势领域的绝对霸主地位：我们认为相比于同样进入到产业物联网领域的竞争/合作伙伴而言，海康的核心竞争力有两点：

在部分优势领域，尤其是偏行业端（与互联网企业在消费端形成对比），海康威视对行业运行的逻辑更为明晰，对产业用户需求的理解更为深刻；

凭借得当的软硬一体的研发能力与强大的软硬件结合的供应链体系，海康有能力将用户需求真正落地。

注：以 CR4 为区分指标， CR4

2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。

Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台

回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。

换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。

亮点二：AI机器学习

联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。

换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。

随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。

▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。

亮点三：AR/VR装置

前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。

▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。

当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。

亮点四：车用

Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。

换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。

今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。

▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。

聚焦未来世界，打造创新体验

Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。

想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。

AR/VR常作为孪生兄弟被相提并论，被普遍认为为应用层新技术或者说是“智能可穿戴设备”，相比人工智能相对的“算法”标签，显得不够有深度有内涵高大上，那AR和人工智能之间到底是什么关系？AR属不属于当下我们认知中的人工智能？

AR属不属于人工智能？看完本文你就懂了 AR资讯

2018年3月，上海市经济和信息化委员会公示了2018年第一批本市人工智能创新发展专项拟支持项目。“一共有19家创新企业入围，亮风台作为AR公司也入围此次支持项目”亮风台工作人员告诉青亭网，这不是AR企业第一次被划归到人工智能，但这种归类方式也并不常见。据了解此专项由经信委与市财政局联合开展，拟支持金额超过1亿。

简单梳理下AR的核心技术

AR（Augmented

Reality），是在现实世界中叠加虚拟信息，也即给现实做“增强”，这种增强可以是来自视觉、听觉乃至触觉，主要的目的均是在感官上让现实的世界和虚拟的世界融合在一起。

其中，对现实世界的认知主要体现在视觉上，这需要通过摄像机来帮助获取信息，以图像和视频的形式反馈。通过视频分析，实现对三维世界环境的感知理解，比如场景的3D结构，里面有什么物体，在空间中的什么地方。而3D交互理解的目的是告知系统要“增强”的内容。

这其中有几个关键点：

首先是3D环境理解。要理解看到的东西，主要依靠物体/场景的识别和定位技术。识别主要是用来触发AR响应，而定位则是知道在什么地方叠加AR内容。定位根据精度的不同也可以分为粗定位和细定位，粗定位就是给出一个大致的方位，比如区域和趋势。而细定位可能需要精确到点，比如3D坐标系下的XYZ坐标、物体的角度。根据应用环境的不同，两种维度的定位在AR中都有应用需求。在AR领域，常见的检测和识别任务有人脸检测、行人检测、车辆检测、手势识别、生物识别、情感识别、自然场景识别等。

在感知现实3D世界并和虚拟内容融合后，需要以一定方式将这种虚实融合信息呈现出来，这里面需要的就是AR中的第二个关键技术：显示技术，

目前大多数的AR系统采用透视式头盔显示器，这其中又分为视频透视和光学透视，其他的代表有光场技术（主要因Magic

Leap而显名）、全息投影（在科幻影视剧作品中常出现）等。

AR中的第三个关键技术在于人机交互，用以让人和叠加后的虚拟信息互动，AR追求在触摸按键之外自然的人机交互方式，比如语音、手势、姿态、人脸等，用的比较多的语音跟手势。

人工智能和AR的技术关联

在人工智能领域有几个概念常被提及，如深度学习（DL）、机器学习（ML），在学术领域包括人工智能（AI）在内几大领域均有自己的研究界限，而在普遍意义上，我们常说的是泛意的人工智能，涵括所有“让机器像人一样”的技术的应用方向。

从这张图也可以简单一窥三者的关系，深度学习是实现机器学习的一种技术方式，而机器学习是为了让机器变得智能，去达到人工智能。可以说人工智能是最终目标，而机器学习是为了实现这个目标延伸出的一个技术方向。在这其中，还有另一个重要概念为计算机视觉（CV），主要来研究如何让机器像人去“看”，是目前人工智能概念中的一个重要分支，这也是因为人类获取信息最主要的方式之一就是视觉，目前计算机视觉已经在商业市场发挥价值，比如人脸识别；自动驾驶中读取交通信号和注意行人以导航；工业机器人用来检测问题控制过程；三维环境的重建图像的处理等等。这些概念既有区分也有一定范围的重叠。

其中，2006年开始，Hinton引发的深度学习热潮开始蔓延，在一定程度上带动了AI的又一次崛起，十年中，在包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理在内的多个领域取得重大突破，并向应用领域延伸，正发展的如火如荼。

在AR的核心技术中，3D环境理解、3D交互理解和计算机视觉、深度学习都有着紧密的联系。3D环境理解在学术界里主要对应的是计算机视觉领域，而近年来深度学习在计算机视觉中得到广泛应用。交互方面，更趋自然的交互方式如手势和语音在硬件终端的使用，得益于近几年深度学习在相关领域的突破。也可以说，深度学习在AR中应用主要在视觉关键技术。

目前，AR最常见的形式是2D扫描识别，如腾讯QQ-AR火炬活动、支付宝五福等多数AR营销中所见，用手机扫描识别图出现叠加的内容，但主要的研发方向还在3D物体识别和3D场景建模。

现实的物体是以3D形态存在的，有不同的角度和空间方位。所以一个自然的扩展就是从2D识别到3D物体识别，识别物体的类别和姿态，深度学习可以用在这里。以水果识别为例，识别不同类别的水果，并且给出定位区域，即集成了物体识别与检测的功能。

3D场景建模，从识别3D物体扩大到更大更复杂的3D区域。比如识别场景里面有哪些东西、它们的空间位置和相互关系等等，这就是3D场景建模，是AR比较核心的技术。这其中涉及目前热门的SLAM（实时定位与地图构建）。通过扫描某个场景，然后在上面叠加虚拟战场等三维虚拟内容。如果只是基于普通2D图像识别就需要有特定的，而在不可见时会识别失败。而在SLAM技术里面，即使特定平面不存在，但是空间定位依然非常精确，就是因为有周围3D环境的帮助。

这里想探讨下深度学习和SLAM技术的融合，计算机视觉大体上可以分两个流派，一种基于学习的思路，例如特征提取-特征分析-分类，目前深度学习技术在这一路线上取得了主导性的地位。另外一种路线是基于几何的视觉，从线条、边缘、3D形状推出物体的空间结构信息，代表性的技术就是SFM/SLAM。基于学习的方向上深度学习基本上一统天下，但是在基于几何视觉的领域，目前相关的进展还很少。从学术界而言，深度学习技术的研究进展可以说日新月异，而SLAM技术最新十年的进展相对较少。在国际视觉顶级会议ICCV

2015年度组织的SLAM技术专题讨论会上，基于近年深度学习在视觉其它领域的快速发展，有与会专家曾提出SLAM中采用深度学习的可能性，但是目前还没有成熟的思路。总体而言，短期内将深度学习和SLAM融合是一个值得研究的方向，长远来看联合语义和几何信息是一个非常有价值的趋势。因此，SLAM+DL值得期待。

在交互方式方面，主要的包括语音识别和手势识别，语音识别在目前已经取得了较大进展，国内如百度、科大讯飞、云知声等都是其中的佼佼者，AR公司更想突破的是手势识别的成熟商业化。

“亮风台展示过的一款基于深度学习的手势识别系统，主要定义了上下左右、顺时针、逆时针六种手势”亮风台工作人员告诉青亭网，先实现人手的检测和定位，然后通过识别相应的手势轨迹来实现对人手势的识别。虽然人脸识别等其他人工智能热门领域在AR中也有使用，但不是AR公司重要的研发方向。

以上不难看出，AR的底层技术或者说基础部分是计算机视觉以及关联领域的融合，而当下热门的深度学习和AR的结合，也是算法工程师们的努力方向。这也是AR为计算机视觉与人机交互的交叉学科，AR的基础是人工智能和计算机视觉等说法的依据。

20180528163858218png

图：计算机视觉与AR流程关联

在去年今日头条发布的《人工智能影响力报告》中也简单统计了人工智能科学家的分布情况，这其中包括人脸识别、语音识别、机器人、AR、芯片等领域的公司与大型研发机构，高端研发人员的分布也说明了AI领域的细分方向。

那AR究竟是不是人工智能？

对AR从业者来说，理想的状态是用更智能的AR终端去取代智能手机，所以对于用户来说接触使用AR首先受影响的是内容，其次是终端，AR产业链可以粗略划分为技术提供商、智能终端研发公司，以及AR内容提供商。在这其中，AR设备提供商不可避免关注硬件技术，如底层的芯片、电池、光学镜片等，以及硬件本身的性能优化，而内容提供商更倾向于在现有技术基础上优化内容及表现。所以我们可以说AR技术提供商，或者说在底层算法研发上有一定成绩的AR公司是人工智能公司。

对公司来说，特别是创企会把底层技术转化为成熟的产品或服务，这可能是如无人机、AR智能终端、机器人等，也可能是行业解决方案，以达到商业目的，并且这已经成为在沸腾声音之后，媒体、企业以及大众对AI企业的期待和要求。近期，人工智能产业发展联盟（AIIA）出版的图书《人工智能浪潮：科技改变生活的100个前沿AI应用》将对外发布，以及涵括了目前巨头公司以及创企在商业化上的前沿成果，也直接反映了AI目前的主要商业化方向。

作为技术驱动的商业领域，无论是AR还是人工智能的其他多数方向，技术距离完全成熟还有很长的路程要走，在整个产业链逐渐繁荣，关注商业化实现的同时，也需要有更多公司机构去不断拓展技术边界，建立核心竞争力，让行业爆发更大的价值与潜力，如此，AI时代中国弯道超车当可期。

如何将5G与LED显示屏结合，也将成为新时代LED显示屏行业必须思考的问题。新技术的出现，是社会发展的必然。5G时代的到来，是技术不断进步的必然。LED显示屏企业若想抓紧5G风口必须要砥砺前行积极进取，不断深入研究5G显示未来潜在的市场，不断地深耕开拓未来新兴显示。

首先，LED显示屏企业要利用现有的技术资源，对5G市场实施初步探索。5G时代到来，将会全面开启万物互联时代，万物互联也将给LED显示屏行业带来显示的可能。万物互联，需要通过一个显示终端终呈现出来，这就为LED显示屏行业带来庞大的市场需求。除此之外，也将为LED显示屏的显示效果带来翻天覆地的改变。如今，随着技术的不断成熟，在舞台舞美领域裸眼3D，VR、AR和物联网等技术的结合在舞台上应用的案例将会越来越多，带给人们更加独特、高精细度、沉浸式的视觉体验的同时，LED显示屏更多的优点将会被挖掘出来，网络技术的发展与速度的提升，可以把闲散在四处的一个个孤立的LED显示屏单点有机的联系起来，形成资源的共享达到屏与屏的互动。与此同时，随着智慧城市的热潮，在智慧交通方面，户外领域LED灯杆屏也可以搭载5G技术，LED灯杆屏安装大量的传感器，实现自动调节亮度，实时显示温度、湿度、摄像头图像、人流、车流，并将这些数据收集起来并传送至云端，成为了智慧城市建设中大数据采集的前期入口之一。网页链接

6月12日，2019智能眼镜应用高峰论坛在新国际博览中心圆满召开。以CES Asia为契机，本次高峰论坛共邀请了新华网▪融媒体未来研究院、软通智慧、科普时报社、中国科普网、品臻联合系统、工业服务联盟、中车数字 科技 、钜星 科技 、台湾智慧眼镜产业协会、海尔集团、诺基亚贝尔、联动原素、EPSON、上海辰韬资产管理等十二位行业专家与产业上下游合作伙伴共同探讨智能眼镜如何在物联网产业发展中发挥更大的作用，如何从解决问题的角度，真正的助力各行各业的降本增效、价值体现。

彭国华：如果不走服务化，工业物联网是发展不起来的

工业服务联盟秘书长彭国华分享了《工业互联网时代，新工业服务的发展趋势报告》，彭国华在演讲伊始便强调 AR的最大价值在工业领域，而在工业中，最大价值是工业服务 。"互联网+工业"发展到了"互联网与工业服务的阶段"，工业互联网的最大应用领域是降低运维成本。制造服务化将是今后十年的大趋势，工业运维服务化正需要AR技术。在提到工业AR落地的主要场景时，彭国华强调，帮助用户降低工厂运维成本是AR落地的主要突破口，因为多数用户需要的不是锦上添花，开源不如节流。从工业服务的角度，AR智能眼镜最大的应用价值在工业，工业的最大价值是做好工业服务，AR智能眼镜的应用必须深度结合工业的场景才能迸发出巨大的价值，在工业运维服务化、数字化及网络化的趋势与浪潮下，透过工业服务商及装备制造商的规模化使用及经验积累、价值创造，AR智能眼镜有机会成为重要的工业服务载体，重新建构工业价值链条。

叶毓平：智慧空间重新定义城市的未来，智能眼镜是重要载体

软通动力首席战略官叶毓平带来了《智慧空间重新定义城市的未来》的主题演讲，"世界本就是数字化的'智慧空间'，而AR智能眼镜是进入到智慧空间的核心，有权威的数据报道，截止目前AR每年的增长率是803%，显而易见这是一个爆炸性的市场，但前提是要具备场景化和数字化的能力。"，叶毓平提出AR智能眼镜产业生态圈上需要出现将现实世界数字化的基础设施建设，只有充分地数字化，AR智能眼镜的应用端才会在不同维度得到拓展。要有有意义的信息，智能眼镜才有用。数字孪生的镜像世界，商场中的实体店家都有虚拟世界里的店面，如果走在商场外面的路上，就可以从眼镜里看到商场内部的店家信息，人们会不会去买智能眼镜。哪边有日料，就在眼前虚拟孪生空间里面告诉我。当数字挛生及镜像信息创造积累到了一定程度之后，你才会去买智能眼镜，不然为什么要买眼镜呢？所以场景化很重要。叶毓平表示移动互联网时代，手机是作为一个"连接"的角色，而沉浸式体验将改变人们对数字世界的感知方式，3D可视化的智能眼镜会成为智慧空间时代很重要的工具。沉浸式体验的最后一公里将是以AR智能眼镜为载体，构建人与Smart Spaces智慧空间之间的桥梁，为客户提供个性化体验感受和服务。

王飞：新媒体的爆发，将带来融媒体技术的爆发

张国祥：智能眼镜将是5G时代数据交互的主要工具

品臻联合系统董事长张国祥分享了《智慧空间的AI+中台布局》的主题演讲，张国祥表示，，AR、VR虽然已经发展很久，但是还没有真正实现产业的爆发，产业发展任重道远。而随着5G的到来，智能眼镜将是5G时代收集数据的主要工具，AR/MR智能眼镜的时代即将革命性的到来。AR/MR智能眼镜的穿透式可视化功能使它成为智慧空间的最佳载体，行动装置在未来将逐渐被取代，而各行各业也将按需求由模块化开发出不同的产品。AR/MR智能眼镜将是AI及智慧空间的入口，而5G则是未来AR/MR多元应用上最重要的推手。张总表示： "我们一直都生活在空间里头，过去空间和未来空间具有差异性，因为未来空间会在 科技 的技术处理后变成一个智能型空间，人们将会在现实生活当中有更多惊喜的数字化体验，与此同时，人们的生活方式也将重构从而变得更加智能化。"在智慧空间里人跟物理世界和数字世界将一直不间断进行联通互动，大量的数字化变得可视化甚至是3D可视化，而这一切将通过AR智能眼镜的载体与服务系统平台得以实现。

周思杭：智能眼镜让技术人员缩减1/3

杭州中车数字 科技 副总经理、工学博士周思杭为大家带来了一些实际落地应用后的思考，他提到两个方面的问题。一是从作业端角度来看，目前AR智能眼镜主要是在实时培训、数据采集、实时录入、实时查询等场景中应用，而这样的场景背后需要有一个系统平台做支撑，这个系统平台需要有相应业务端资料库的建设和积累。二是从管理端角度来看，考核、巡检、培训的标准化目前还没有一套行之有效的方案，管理一线工人的安全隐患，AR智能眼镜无法解决现阶段管理流程中的风险承担。周思杭还介绍了轨道交通的运维场景和行业痛点，周思杭表示，短时间看来，机器替换运维人员的做法短时间内不能实现，而为技术人员集中培训远没有在工作过程中培训更有价值。在交互方式上，周思杭表示，眼球交互是智能眼镜最好的交互方式，同时也期待未来可以实现。最后，周思杭分享了基于智能眼镜轨道交通行业未来应用的方向——巡检图像比对、 *** 作错误纠正、安全隐患示警等。

蔡隽：AR智能警用头盔重新定义智慧安防

在最后的圆桌会议环节上，台湾智慧眼镜产业协会理事长及佐臻集团董事长梁文隆、新华网融媒体未来研究院院长杨溟、上海辰韬资产管理合伙人何建文、海尔集团海尔数字 科技 COMOPlat上海区域运营总监任睿奇、上海诺基亚贝尔股份政企业务总监王正道、联动原素CEO李晓妍、EPSON业务总监韩林峰分别从各自从事的行业领域及经验、背景出发交流探讨了全球智能眼镜发展趋势。就"AR智能眼镜联通智慧空间"和"5G时代AR智能眼镜面临新的挑战"等议题展开讨论。大家一致认为，医疗、安防，工业制造等方面的场景都是AR智能眼镜未来的刚需，5G的真正商用落地还有一年左右时间，如何把握这个千载难逢的时机，利用AR智能眼镜应用平台让丰富的应用在上面生长产生价值，这在未来很长一段时间都是一个巨大的挑战。

首先，新华网的杨院长表示，过去把智能眼镜作为一个导向，今天要把需求作为导向。什么叫做智能？智能必须可以区分个体化差异，如果你还是像传统媒体这样，大家在座都看一样的内容，也不知道你看后体验，这个不叫做智能。智能眼镜不仅仅是作为工具实现智能化，我觉得在大的生态空间里面，用自适应能力去匹配语音，你需要什么它可以把整个空间里面的物理数据、生理数据、心理数据进行综合，再进行计算。智能眼镜的发展进入到和人与其他生物能够进行 情感 交互，这才是真正的未来。只有把这种未来放进场景里面去考虑才有商业模式。为什么这个眼镜跟那个眼镜不一样，我如何建立起跟眼镜之间的联动，这是一种 情感 关系，一种依赖。我的产品像朋友一样就超出了智能，进入了 情感 范围，这就是跨专业、跨学科、跨领域的挑战。

佐臻集团的梁董说道：拿手机平台来做眼镜是不对的，你不能把PC戴在头上做所有的事情，那也不对。很多挑战经过很多摸索，经过验证得到的一点结论。AR智能眼镜需要有突破，我们认为AR智能眼镜产业在明年会有很大的变化，变化不是来自于硬件。它要能理解人，懂得外在物理环境变化，未来我们在谈智能眼镜将不再只是硬件的生态链，而是整个智慧空间。最重要的是AR是AI的入口，一个是脑，一个是眼睛，5G就是神经网络，所有信息采集一定通过眼睛。而离人类眼睛最近的就是眼镜，也是未来跟环境、信息沟通，跟对象沟通的一个最重要的载体。5G是推动AR的推手。智能眼镜都在处理影像的事情，如果没有低延时就做不到。

海尔的任总表示：海尔在工业领域有非常多的经验，从智慧空间角度来说智能眼镜是一个跨空间的体现。有别于工业现场非常普遍的固定摄像头，智能眼镜有两个特点，一个是移动的，第二在工业场景里面，现在采集大量数据大多数无效的，而且没有意义。智能眼镜是戴在人的面前，人通常会有注意力焦点，所以天然形成了一个精准的需求流量入口，所以我们非常看好智能眼镜在行业里面的发展前景。什么是刚需呢？成本是最大的刚需。现在一直都在谈工业40，包括智能制造的工业转型，但是转型都是面临钜大的成本压力，而且不见得会带来更多的效益。举一个例子，一个工厂要做智能化改造，大则几千万，小的改造也要上千个传感器才可以，现在互联网转型都是大企业在做，很多企业是不具备这个能力的。怎么为中小制造业进行转型呢？我们考虑了好几个方向，都要去做基站和基础网络建设，当我们看到Top Smart的产品，一下子思路就拓宽了，能从两个钜大需求角度缓解这方面的能力，特别在制造业转型升级的 历史 时期。此外，工厂转型面临老龄化的问题，除了做自动化之外，还要对员工全局把控能力提高水平。这对个人的智能化要求也就上来了，要求解放双手，智能眼镜就是非常好的装备，配套我们的装备服务器，来达到工业转型的一套标准解决方案。

爱普生韩总：产品最终让整个行业持续生存下去，在生活当中一定有一些场景需要使用。对爱普生来说，想让智能眼镜在生活中一些方面融入进去，成为它必然使用的产品。比如说像安防，就需要能提高执法效率，需要它能够在不断发展过程当中成为行业生活当中的一个壁垒，这一路走来很多挑战，它可以让生活变得更好。我们意识到很多时候让行业发展不是一家公司去做，我们需要大家结合自己的优势，让这个产品方案成为日常生活当中的场景。5G技术对于智能眼镜来说并不是让其变成一个更好的产品，而是能够让应用本身发挥更大的价值，这也是在未来五年内，在中国将近会有60%-70%的企业会导入智能眼镜应用，这是对我们最大的利好，能够在浪潮当中真正转化为价值，则需要进一步努力。

诺基亚贝尔王总：5G给我们带来最大的变革是让运营商从卖流量，卖连接，到卖一个切片。我们行业应用切片属性就是一揽子的解决方案。我们不得不顺应销售思路来做，要把整个诺基亚产品线和合作伙伴连接起来，形成云管端一整套解决方案，我们有5G网络，有云平台，还有智能眼镜。我相信智能眼镜接下来一定是会逐渐替代PC、取代手机成为下一代穿戴式移动计算平台。工业互联网的边缘云要等到明年6月份，才会去大量规划，不管你企业想不想部署边缘云，运营商都会在明年6月份之前进行统一规划。智能眼镜应用在某些场景确实是刚需的。比如说，前后端融合。120急救中心，要得到专家医师指导，要有整个视频语音的记录，这种前后端的需求对我们智能眼镜来讲可以解放双手，可以把整个前后端进行融合。另外，前端和后端的通讯，通过智能眼镜来做比较方便。我们通过眼镜第一视角去比对画面，这个比对过程远比你拿手机来做录取、摄取要简单直觉得多，你看到的东西就是后台机器或人员比对的画面，非常真实，非常贴切。其他还有安防、工业制造方面的场景，这些都是智能眼镜的刚需。

联动原素李总：为什么在这个时代物联网出现是必然的？它的必然又带来了哪些发生现象是必然的？第一，在未来设备智能化是必然的，智能化之后会改变既有的一些问题，以前解决不了的一些问题。第二，设备智能化之后创造了一些新的应用价值，但是应用方式本身是没有改变的。智能眼镜是什么呢？传统眼镜是面向消费者的产品，但是智能化之后智能眼镜首先不再是针对消费者了，进入更大范围里面去服务更多行业的用户。单一智能眼镜是不会发挥作用的，必须要与周边环境及多种设备进行整合，必须是场景化的。除了谈刚需，我们也应该思考智能化有可能是在解决弱需求问题。因为我们要进入碎片化的应用场景，况且还不是单一产品来解决问题，还得是不同产品或方案组合起来解决某一个问题，这个时候不一定非要考虑刚需问题，有可能是需要去不断解决弱需求问题。

辰韬资本何总：AR眼镜从一个极客玩的 科技 产品变成了现在能够开始逐渐落地的东西，从一个 科技 驱动的产品，变成了现在是应用场景驱动或者智慧空间驱动下的一个产品。那么，也就是说它是一个能够真正落地，能够在整个应用场景驱动，不管是智慧工厂、智慧医疗、智慧安防下面，在一个大的场景下，AR眼镜作为重要的传感器，重要显示终端，加上其他各种各样的传感设备，各种各样的器件，一起来解决场景当中某一些问题，能够更有效率，更低成本解决问题。

总的来说，AR智能眼镜产业发展及应用价值是从智能硬件阶段进入智慧空间规划的进程。就AR智能眼镜而言，重要的硬件基础是AR智能终端，具有强可穿戴可移动的属性，其商业化、市场化的普及不仅仅需要如光学系统、无线通信、电池、处理器、计算机视觉技术、人机交互能力等配置和技术产业链的进化，高速网络发展也成为重要影响因素，在实现产品无线化的同时确保大容量AR内容应用以及与外界环境交互及互动融合的实时直观体验。就像Top Smart总经理李传勍曾说："AR智能眼镜不仅仅是一款硬件集成式产品，它更是一个庞大的产业链，而Top Smart将致力于串联起这个产业链上的每个环节，让AR智能眼镜在中国建立起自己的平台堡垒。"

业内预计，面向2020年，基于5G网络的VR/AR应用、工业互联网等增强型移动宽带（eMBB）和物联网（IoT）应用将随着5G网络的成熟获得爆发式增长，预计到2025年全球联接数将达到1000亿。在即将到来的5G时代， 社会 对于AR智能眼镜的应用价值将有更多的期待，也将产生更可观的 社会 价值…

1、AR核心网；简单点说，可以把移动网络划分为三个部分，基站子系统，网络子系统，和系统支撑部分比如说安全管理等这些。核心网部分就是位于网络子系统内，核心网的主要作用是把A口上来的呼叫请求或数据请求，接续到不同的网络上。

2、MR数据网为用于传输数据业务的通信网．它是以数据交换机(分组交换、帧中继交换、ATM交换、高级路由器、IP交换机等)为转接点而组成世界、国家及地区性的网络。它是以计算机硬件、软件技术为基础与现代传输技术综合应用的产物。

3、CR承载网是位于接入网和交换机之间的，用于传送各种语音和数据业务的网络，通常以光纤作为传输媒介。现阶段，承载网融合了SDH/MSTP、PTN、IPRAN和WDM/OTN多种传输技术，逻辑上可以分为4个层次：接入层、汇聚层、核心层和骨干层。

扩展资料：

核心网全面进入“IP”时代，IP、融合、宽带、智能、容灾和绿色环保是其主要特征。从电路域看，移动软交换已经全面从TDM的传输电路转向IP；从分组域看，宽带化、智能化是其主要特征；从用户数据看，新的HLR被广泛接受，逐步向未来的融合数据中心演进。另外，运营商纷纷将容灾和绿色环保提到战略的高度；移动网络在未来发展和演进上殊途同归，在4G时代，GSM和CDMA两大阵营将走向共同的IMS+SAE+LTE架构。

参考资料来源：百度百科-承载网

参考资料来源：百度百科-数据网

参考资料来源：百度百科-核心网

---