上个月，Rokid与昆仑数智达成战略合作，共同推出全球首款5G防爆AR智能头盔——梦镜。这是双方针对油气行业，联合研发数月的AR智能终端系统。目标是推进油气生产作业智能化的发展，打造“超级工人”。目前，该产品已经率先投入到中国石油西南油气田使用，结合实际场景，成为全球第一款真正落地到油气行业工作一线的AR智能设备。梦镜亮相于中国石油勘探开发梦想云发布会上作为将新科技运用于油气行业的先行者，昆仑数智工程技术物联网实验室主任孙仕胜在一次访谈中给大家做了深入的分享。油气行业的现状如何？XR技术能给该行业带来怎样的变革？哪些场景已经率先应用XR设备了？以下，Enjoy从-年开始，人类进入以“物理世界智能化”为核心趋势的“第四次工业革命”。而这场革命最核心的地方，就是寻找脑力劳动的替代品。和大家分享一个与AI算力发展有关的数据：CPU的更新周期为18-20个月，也就是说，需要18-20个月，CPU的计算能力才会增加一倍。而目前，我们AI计算能力大概每3.5个月就可以翻一番。AI在当前的发展状况下，从它的计算芯片到算法和模型，均体现出了快速的发展趋势，也因此快速驱动着XR技术的落地。预计年和年是AR行业的初始年。预计今年，无论是计算芯片还是显示器，均会产生较大的发展。再给大家分享一些油气行业的数据。现在，油气行业占国际能源消费比例的40%，全球每年大概有6%是由油气行业产生的。目前，全球有价值的生产作业现场大概有万个，现场从业工人大概有万人左右。中国石油大概有多万名员工，现场的生产作业人员有80万左右，从这些数字可以看出，这是一个非常庞大的产业。未来的5-10年，我们要面临的一波冲击是什么？怎样发展生产作业、提高效率和生产力，是我们面临的主要问题。有人称，油气行业在新能源的冲击下，已然成为了一个夕阳产业。从长远来看，使用电力作为载体将会是一个发展的必然趋势。未来20年内，油气行业，尤其是天然气行业依旧会是快速发展的行业。而怎么样抓住“第四次工业革命”的机遇，通过技术革新生产力，则是我们的一个必然选择。在生产作业现场，我们目前有两个核心要素：一是生产作业的现场，另一个是现场的作业人员。围绕这两个主题，我们制定了两个发展方向。一个是打造“智能现场”，以机器智能来替代人工进行某些领域的工作，来突破现有的生产瓶颈；另一个是打造“超级工人”，使企业可以在人员减少的情况下，持续提高作业能力，并适应“智能现场”的发展。在XR技术上，我们会更多地使用到“超级工人”的概念。我们认为XR在行业中的应用属于“泛智能”的部分，要把XR平台融入到整个生产作业的人工智能平台里面。我们现在正在做一个AI赋能平台，这个AI赋能平台是以“驱动整个行业在生产作业领域的生产力发展”为目标的基本技术驱动平台，AI能力、XR能力等，都会在其中得以体现。随着技术的发展，AR跟VR在未来的五到十年中，或将在2B的市场中形成融合的状态。现在，这一技术已在我们的产业中落地，希望未来通过这个平台，可以形成“云+边+端”的智能协同的能力，并最终赋能我们的生产作业发展。从去年开始，我们启动了一个“石油大脑”计划，目标是打造油气行业的领先生产作业赋能系统，变革生产现场。总结起来，在“石油大脑”中，我们推出了三个非常重要的产品方向：第一，是“云+边+端”智能协同的体系的中台能力；第二，是边缘智能计算，我们认为边缘计算是未来在整个工业领域里面，在智能化基础设施领域中最重要的一个环节，未来很多的现场作业都需要有边缘智能计算的设备来解决相关问题；第三，我们认为XR的交互方式在未来的五到十年会成为主流。而关于AR、VR产生的发展时间线，前些年更多是探索，而进入到年，随着5G时代的来临，NPU芯片的快速发展、MR设备，尤其是显示设备的量产，AR和VR技术已经来到了一个新的起点。目前，我们XR的技术主要在以下几个方向使用。一是在培训、巡检、操作、研究等领域，均有实际落地的项目。AR智能培训，是我们现在要建立的增强现实的实训平台，目的是形成面向企业员工巡检、生产操作、应急处置等课件，并借助XR的装备，提供虚实混合的培训课程，让员工可以在安全的环境中逼真地去感受实际的工作环境，使员工身临其境，并帮助他们快速掌握生产知识，以提高企业人员的劳动力水平。未来的智能化时代需要更聪明的工人，因而我们希望可以通过一些类似于“超级助手”的方式来解决这些问题。美国的一个实验室做了有关“培训知识留存率”的研究。研究表明，在构建实践型培训环境的过程中，通过AR的培训可以让知识掌握的速度、稳固程度大幅度提升，并以此来改变传统的培训模式。现在我们一些领先的企业都已经在做这样的尝试，像中国很重要的油气田——西南油气田。将来我们会逐步把生产操作类、应急指挥类的培训搬到增强现实的环境里面，并通过虚实互动的方式来进行培训。我们也在进行巡检领域的相关工作。当前的巡检作业方式主要是由人脑来判断，并用手工进行记录。而下一步，我们会通过XR的智能巡检或智能操作来做，并可以使用自动识别、机器提示，以及机器自动记录的方式，同时，可以跟后方进行远程协作。举一个我在工作场景中遇到的真实问题。有一次，我们的生产现场出了一个故障，这个故障持续4天左右，现场的人无计可施，把我们的专家从涿州请到现场，专家到了现场半个小时就解决了问题。我们那个项目成本每天在万左右，4天的停工导致了多万的损失。于是我们在想有没有一种途径，即使专家不在现场，也能让专家进入现场帮助解决问题。这就是我们开始
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