6月5日，亮亮视野宣布完成亿元人民币B+轮融资，由建银国际领投、蓝驰创投、经纬中国跟投，至此，亮亮视野成为国内首家完成B+轮融资的AR公司。
借着新一轮融资的契机，雷锋网与亮亮视野创始人兼CEO吴斐进行了一对一交流，吴斐深入剖析和展示了亮亮视野在商业化和规模化方面做出的努力和思考。
亮亮视野成立于2014年，先后已经推出多款AR眼镜。吴斐告诉雷锋网，当行业的人还在讨论如何做出一款比Google Glass更酷的眼镜，如何在技术上做到最炫酷的时候，亮亮视野已经开始拓展行业应用，最早提出AR眼镜赋能工业和“远程指导”的解决方案。
如今，亮亮视野在工业、医疗、安防等领域已经建立起完善的解决方案。从2017年的第四季度开始，亮亮视野进入规模商业化，月订单很早就突破K级。
安防领域是亮亮视野开拓的AR眼镜落地的又一新的领域。亮亮视野于今年1月份推出的最新款AR眼镜GLXSS ME，是首款“人工智能”AR眼镜，能进行前端人脸物体的采集和识别，人脸识别准确率达到99.7%，对移动警务做了定制化的开发。
在解决场景问题时，亮亮视野的AR眼镜技术也有了突破。为了完成AI快速识别，GLXSS ME搭载了Movidius Myriad 2 芯片，并且基于此研发出可适配主流训练框架的神经网络推理框架。
如果单从技术上来说，除了AI能力外，亮亮视野的AR眼镜未包含现在大家追捧的环境理解、空间定位、光场显示等炫酷的技术，亮亮视野的眼镜跟Google Glass一样是单目显示，GLXSS ME也不像HoloLens把计算单元整个放进眼镜里，而是与企业特配的数字设备，如iPad、警务系统、手机相连接，获得这些设备的软件系统、业务平台和电池功能。由此，亮亮视野的眼镜做到了目前最轻，眼镜部分仅33.4g，对于长时间佩戴的商用场景很友好。
吴斐告诉雷锋网，摸索合适的应用场景、解决行业痛点是很艰难的过程，亮亮视野为此摸索出了一套特殊的公司架构，以技术和产品需求双轮驱动来不断促成产品落地。
雷锋网：距离上一次与亮亮视野交流有一段时间了，你们主要有哪些新的进展？
吴斐：我们公司发展有几个关键点：
第一，从2017年的第四季度开始，公司进入规模商业化，也就是说我们已经开始每个月都有大批量的商务采购。
第二，我们在几个领域，率先取得了突破。比如说在公安领域，通过移动警务平台、人脸识别技术，做卡口检查上一些重点人员的安防工作，这一块国内外都有很多新闻报道。其次在工业领域，我们的AR眼镜已经大批量生产出来付诸使用，他们的工程师是每天8小时，每个月30天在使用。可以非常明确的说，从量上来讲，已经把AR眼睛规模商业化做成功了。
第三，我们已经在技术布局上取得了很大的领先，因为规模商业化其实是有很多技术点需要突破的。我们最新的产品，非常轻巧，突破33.4克，而且我们在上面的AI芯片做了自主的神经推理框架。其实在嵌入式算法跑一个成熟的商业模型（深度学习模型），这个难度也是有提高的。
第四，商业化在海外也取得了进展，从2018年初成立海外事业部以来，获得了超过40个国家上百个的商业线索机会。
雷锋网：亮亮视野的AR眼镜如何能快速落地多个行业，而且能大规模生产？
吴斐：我们第一次见雷锋网是2015年初，那个时候大家还探讨怎么做一个比谷歌更牛的眼镜，还停留在技术和产品上。经过了三四年，AR眼镜的真正规模商业化落地是在中国诞生，是因为市场需求量不一样。
为什么能做到大规模的量，我举几个例子来说明一下：
第一，在2014-2016年的时候，陆续有不少做AR眼镜的公司，也有不少产品，但是首先第一个行业痛点就是找不到一个可以落地的点，没有找到要解决什么问题，没有场景。亮亮视野很早就开始做行业应用，但是刚开始时，你会面临非常多的选择。
首先一个问题就是你该怎么去选择你应用的方向。我们在选择怎么去落地的时候，首先先是初筛，我们差不多有30-40个不同行业的客户在对接。对接的过程中我们会发现，AR眼镜作为一种第一视角交互的技术手段，最重要的是解决了人的获取和输入信息的效果。它底层逻辑是一种交互的效率的提升，但是你交互效率提升最容易在哪个地方价值落地呢？
我们国家现在越来越确定供给侧改革，开始从人口红利的粗矿式发展变成每个人人效提升的新经济模式。AR眼镜适应的就是这种大潮，汽车行业、加工行业天生对人效有很高的要求，是AR眼镜落地的不错场景。
另外一点，这种新的交互技术，能带来全新的数据赋能。这两点出来以后，大家的认知开始改变，不再只是看眼镜的硬件，包括光学显示、手势识别、视场角等。当你真正回归到解决问题点的时候，你会发现很多东西不重要了，我们就在这个时间发现这样的问题。所以我们完全是把从技术点的聚焦，变化了问题点的聚焦。聚焦问题，我们再收敛，最后，我们首先聚焦到了工业领域的应用。
雷锋网：目前，AR眼镜在工业领域的应用应该是最成熟的，工业领域的应用是不是相对容易做一些？
吴斐：亮亮视野是最早提出AR眼镜在工业赋能的，而且是我们最早提出做远程指导的解决方案。这以后，大家2C做得越来越少了。但是我觉得这里面有一个很有意思的现象，就是真正提工业是一个很泛的概念。
其实大家聚焦的问题点依然是非常发散的，只是有一个非常大的方向，大家认为应该去做2B了。而且这里面有很多误区，其中一个就是大家认为做2B比2C容易。但是现在的企业都只会采用成熟的方案，新兴的技术2B是很有难度的。
雷锋网：刚开始的时候，你们发现工业领域的痛点是什么？亮亮视野的AR眼镜在工业领域的应用有什么特点？
吴斐：我们总结出一些规律。一个企业，或者是一个行业发展路径，我们把它叫破坏路径。也就是说你用一种交互来试图替代另一种交互的时候，一定先要完成功能性的问题、功能变化，然后才是性能变化，最后才是体验和价格。但是你看有很多现在这些产品，它在第一天给你谈体验，大屏、720P、我有各种各样的图表、可制化、我可以做渲染这些功能，其实这里面有一个很核心的问题，你做这么多，你解决的是什么？
比如说AR眼镜用于远程指导，真的不是简简单单地把后面的专家和一线的情况联系起来就可以，假如说你的企业有一万的工人，后面有一千个专家支持，这是一套非常复杂的调度系统，还有就是你网络不好的时候怎么样才能保证支持继续到位。以及记录如何以最快的方式去回溯。这些问题不解决，企业是不太容易批量购买产品的，那只能是好玩而已。亮亮视野有基于AR的专家调度系统、知识库、传输协议等。
雷锋网：今年开始，亮亮视野在安防领域有很多的案例曝光，能详细介绍下你们是如何将AR眼镜应用于安防领域的吗？
2018年春运期间，郑州铁路警方率先使用亮亮视野警务智能眼镜，仅在两天时间，查获涉嫌拐卖人口、交通肇事逃逸等重大刑事案件的网上在逃人员7名，以及冒用他人身份证件的人员26名。
5月28日央视《新闻直播间》节目报道了四川雅安市荥经县查缉点使用高科技AR智能警务眼镜抓获涉毒在逃分子的新闻。佩戴AR智能眼镜的缉毒警察对乘客进行逐一排查，当缉毒警察看向后排的一名乘客时，AR智能眼镜发出报警提示：此人系在逃人员，曾参与盗窃抢劫，比中率达98.04%。
吴斐：跟工业领域相比，AR眼镜应用于安防领域的路径要漫长一点。安防领域从一开始就要求AR眼镜具备AI视觉识别的能力，而工业领域则不需要。安防领域的应用对AI识别的要求也很高，要做到高速识别，公司需要和安防领域的伙伴合作，长时间打磨产品。
当时我们的想法就是要用数据赋能安防，我们从新开始做基础研发，也就是说我们要在AI芯片上，先把推理框架做出来。我们基于深度学习重新设计了VPU芯片的框架。
除了人脸识别之外，AR眼镜在安防领域还可以做更多，例如识别车辆、物体，还可以指挥作战。AR眼镜作为第一视角交互，同时还连接进更聪明的终端。
亮亮视野不只是一个眼镜，准确的说我们做的叫第一视角交互产品及方案。我们对接更大的平台。
雷锋网：那么，在实际的操作层面，亮亮视野是如何将公司的AR眼镜产品和技术与企业的需求结合起来呢？双方共同打磨产品的过程是怎么样的？
吴斐：我们公司发展分几个阶段。
第一个阶段我们是单轮驱动，我们先通过技术的单轮驱动把产品做起来，这个产品一定是不完美的。我们把这个产品去给到潜在的客户，和他们一起开发软件，很多尝试没有成功，但是越给你负面反馈的人，其实是越想用的人。
当我们聚焦到工业和安防领域后，我们提了一个概念叫双轮驱动——技术和业务双轮驱动。为了达到这个效果，我们连整个组织架构都改造了。
原来我们是先做好一个技术，然后拿给商务去卖，这样只能是单向的信息传播，没有直接的反馈。双轮驱动则是，我们在前端销售团队和开发团队高度配合。
这样一来，我们的信息就能顺畅了。现有的东西，销售去卖；一个新的机会来了，就给到商务和产品做研讨：这个是一个新需求吗？这是一个老需求的性能的迭代吗？优先级是什么样的，我们在这里面论证的是特别充分，然后让技术团队去实现需求。
雷锋网：你们此次完成B+轮融资，后面有什么计划？
吴斐：第一，我们忙不过来了，人手严重的短缺，团队构建肯定是第一步了。
第二，我们发现有很多业务已经开始分模块了，不能一级打天下了。我们也希望有一定的研发投入。
还有很重要的一点，我们发现，我们慢慢的营造一个生态。当然我们并不是要建立量为中心的生态，而是说第一视角交互这种生态是一定要建立起来，我们已经发现很多的这些基础公司，方案公司，我们怎么样跟它更好的契合，对外的循环是我们下一步的重点。
文/李诗 雷锋网