2019年現在已經過去了一半，在今年上半年可以看到AR的熱度不斷攀升，資本將目光紛紛投向AR，在上半年與AR相關的投資就超過了51億元人民幣。而在最近，也有不少國內廠商紛紛推出了AR眼鏡、光學模組等等。 可以說在5G的概念下，AR顯得尤為躁動。

目前來說，AR更多的是落地在B端，那么現在的AR解決方案商的落地情況是怎么樣的呢？為此VR陀螺采訪到了3位AR解決方案商，包括微軟官方合作伙伴Taqtile的亞太市場總監(jiān)元泓毅、DataMesh CTO鄔浩，以及深圳科澳汽車科技有限公司總經理韋晨浩，并就他們各自的落地情況聊了聊。

Taqtile的解決方案已經實現了模塊化軟件，客戶可以根據自己的需求使用不同的模塊。據元泓毅介紹，他們的系統(tǒng)操作很簡單，不需要編程，只需要會使用HoloLens或者Magic Leap 等AR設備即可。以軍事用途為例，在維修戰(zhàn)斗機時加機油，會首先識別螺絲釘在哪，一步步進行詳細指導。而設置的過程就是由一位專家從頭到尾進行一次標準化操作，然后后續(xù)的人就按照這個標準來操作即可。在過程中的每一步完成的瞬間會拍照上傳作為證據，領導和專家可以在任何地方進行查看。

目前DataMesh主要業(yè)務以中國、美國、日本三邊為主，德國的業(yè)務正在洽談中。其中中國占大多數，而日本潛力較大。與Taqtile和DataMesh不同，科澳是一家非常垂直的解決方案商，專注于為汽修職業(yè)高校提供教育培訓解決方案。據韋晨浩介紹，科澳把AR/VR結合在其教具課程中，形成了系統(tǒng)集成方案。主要采用的設備是微軟的HoloLens和三星的MR頭顯。在這套教具課程中除了軟件內容以外還有臺架，即教學用的教具。

目前科澳已經落地在全國的多所學校，韋晨浩表示去年落地了廣西的兩所學校，以及云南、吉林和山東的學校。預計今年的項目會更大，實際將增加5所學校，意向學校有十幾所，包括河南、四川、河北、廣西、江蘇等地。由于其方案非常垂直，因此都是從試點開始，并且要對學校進行篩選，看專業(yè)是否對口。據VR陀螺了解，科澳本身是汽車主機廠的總包商，因此在汽修教育領域是非常專業(yè)垂直的。

據國內光學模組廠商瓏璟光電透露，目前他們已經和超過150家客戶合作，他們大部分來自于軍工、安防和工業(yè)三大領域，其中軍工客戶的價格最高。就趨勢來說，ToB的客戶增長明顯，且對波導方案的光學模組的需求正在加大，從量上來說至少100個起。去年，瓏璟光電的光學模組出貨量在200個左右，而今年到目前為止已經達到3000個，年底預計達到5000個，從出貨量來看較去年增長了14倍。

從這幾家公司也能夠看出，AR在B端的應用現狀比VR陀螺想象的要更好，發(fā)展速度也比想象中要更快，現在有許多企業(yè)已經應用了AR技術，例如不久前寶馬就宣布為其經銷商的技術人員推出全新TSARAVision智能眼鏡，將減少寶馬中心和MINI經銷商的維修和維護時間，有效提高車間效率，并最終提升客戶滿意度。

法國空客除了是AR技術的使用者之外，還針對其客機推出了解決方案，正式向日本航空公司提供HoloLens應用，并稱導入AR后飛機生產效率將提升4倍。此外，沃爾沃也在2018年開始使用Varjo的XR頭顯來設計汽車，幾周的工作在一天內就能完成…而這樣的例子還有很多。

在國家推動工業(yè)4.0的背景下，企業(yè)都需要革新，而AR在其中可以幫助他們提升效率、節(jié)約成本，把每個人都變成專家。因此對于AR廠商來說，工業(yè)4.0也是一個巨大的機會。雖然B端市場看起來情況很不錯，但其中還是存在不少問題。這些問題主要集中在硬件、市場等方面。

從硬件來說，三家廠商都表示目前還有很大的限制。元泓毅表示，他們選擇頭顯產品主要從4個方面來看。第一，設備的顯像效果是否能滿足客戶需求；第二，設備在交互方式上是否夠完善，如是否具備手勢交互等；第三，設備必須具有對環(huán)境的感知能力；第四，硬件的算力是否能滿足解決方案，如顯示很精細的模型等，這一點HoloLens初代就實現不了。

而綜合以上幾點要求，目前能滿足的硬件產品只有HoloLens 和Magic Leap One。但由于有強勢的手勢追蹤功能，HoloLens 2成為了最理想的選擇。而Magic Leap因為需要手柄操作，不能解放雙手帶來很大的不便。以維修工人為例，工人本身就需要攜帶很多工具，還需要額外攜帶手柄會造成不便。此外維修時需要雙手操作，或在操作時沾染了機油，對于手柄操作就非常不利。而且大部分客戶更偏向于選擇一體機，這也是Magic Leap較難在B端市場推廣的原因之一。

但正如上文所提到的，目前微軟HoloLens 的產量嚴重不足，因此對于打包硬件和軟件售賣的Taqtile來說是一個發(fā)展瓶頸。此外，據客戶反饋，普遍認為現在的AR硬件在視野上還不夠大。在這一點上DataMesh的鄔浩也認為是一個困擾。