大咖说｜VR？AR？对于康明斯来说可不仅仅是游戏技术

日期：2020-08-04 来源：康明斯中国作者：佚名

通过大咖说的首期开讲，我们充分感受到了各位康友浓厚的学习热情。本期大咖说干货满满，让我们继续学习起来！

VR、AR这两个最近在生活中频繁出现的热门词汇，让人更多联想到的是游戏、购物等场景。但是当这些内容碰到康明斯，将会擦出怎样的火花呢？本期大咖说，让我们有请康明斯大数据部门分析总监——数字百晓生为大家详细介绍！

1、目前VR/AR技术的应用并不陌生，这些先进的技术在制造业中有哪些具体应用？
VR和AR分别是虚拟现实(Virtual Reality, VR)和增强现实(Augmented Reality, AR)。虚拟现实是一项复杂的仿真工程，旨在建立一种人工环境，使人们可以在这个虚拟环境中以一种真实的视角进行相关工作。

而增强现实是在用户看到的真实场景的基础上，叠加由计算机生成的虚拟景象。通过计算机系统提供的信息增加对现实世界感知，并将计算机生成的虚拟物体、场景或系统提示信息叠加到真实场景中，实现了对现实场景的增加。真实环境和虚拟物体同时叠加到同一个画面和空间，实现了更加便捷、自然的人机交互。

从Gartner公司2017发布的技术成熟度曲线可以看出，虚拟现实在当时已经处于技术复苏期，而且2—5年就可以成熟。现在我们在很多轰趴馆可以玩上虚拟现实游戏反证了Gartner公司在2017年的断定是十分准确的。

通过对比可以看出增强现实在2017年和2018年都处于幻灭期，需要5—10年才能成熟。在2019年的技术成熟曲线中由于更多新技术的产生，增强现实在上面都失去了展示的位置，但可以猜测它正从幻灭期走向复苏期，就像虚拟现实一样很快我们就能在市面上看到成熟的产品出现。

图1 Gartner公司2017年技术成熟度曲线信息来源Gartner公司

Gartner 公司2018年技术成熟度曲线信息来源Gartner公司

2、对于VR/AR技术，康明斯有什么样的规划呢？
如果将虚拟现实和增强现实技术，结合到康明斯数字化解决方案中，会出现怎么样的效应呢? 这里的应用空间十分的广阔：可以涉及到产品设计，设备的匹配，以及服务领域。这里我们以服务领域为例来展示一下未来我们的应用场景。

当车辆遇到故障时，诊断系统会通过车联网系统将故障信息传输到康明斯数字化车联网云平台，平台会基于知识图谱系统进行故障模式的搜索和分析，根据知识库内以往的数据、经验及失效模式的关系网络，生成推荐的解决方案，并将质量问题原因、解决方案和现场操作指导推送给终端增强现实设备。

当工程师到达现场后，利用增强现实设备对车辆进行扫描匹配，将会自动高亮出现实场景与3D模型叠加后的故障零件所在的位置，以及知识图谱预先推送来的已标注好问题原因和解决方案的操作指导手册。

虚拟现实和增强现实的应用场景

现场维修人员基于已推送的故障原因和解决方案在现场进行初步检查，而且工程师可以进一步通过AR设备进行交互，语音输入维修工作进展并保存到数字文档中，进一步去排查问题原因。AR设备通过自然语言处理技术，将工程师的音频转化为机器语言，在知识图谱系统中搜索解决方案并与远程技术专家连线。通过AR设备呈现出的图像及解决方案，远程传输给技术专家，双方共同协作进行问题探讨与现场操作。

待问题解决后，新的解决方案会自动备份到知识图谱知识库中，维修人员今后都可以查找维修工作的历史数据并获得更加精准的维修推荐方案。而远程专家也可以通过VR设备，还原本次维修的现场情况，从不同的角度去改进3D模型的设计细节和性能指标，在线进行虚拟造型、虚拟仿真、虚拟装配和虚拟试验等工作时，为今后的新产品开发做出指导。

通过举例可以看出当增强现实和虚拟现实设备结合到康明斯车联网数字化解决方案时，可以产生一系列的连锁反应，极大程度的改进了我们当前业务模式中的数字信息流，进而优化整个运营流程体系，降低成本，给企业带来更大的收益。

3、上面提到的知识图谱是什么？麻烦介绍一下
知识图谱（Knowledge Graphs）在Gartner公司2018和2019年的技术成熟度曲线中都能看到，然而目前在学术界还没有统一的定义。2012年谷歌公司提出了这个概念，是一个提供智能搜索服务的大型知识库，也是对语义知识的一种形式化描述框架。

举一个具体的例子：在我们公司存在大量的信息，以一个服务工单为例，它提供了一个服务事件中的完整信息。某位服务人员在某辆车上解决了什么问题，可能涉及到某个零件的更换，产生的费用情况。在这个事件内这些信息是有一些联系的，但在公司层面，还有大量的信息和这些信息有关联，例如服务人员是在哪个分支机构中，他当前的技能如何，维修车辆在历史上发生过什么故障，失效零件的供应商以及生产时间，本次故障在其他车上是否也有发生等。

以上信息虽然都存在于公司内，但都是没有连接在一起的。如图4左图所示，要想把信息转变成知识，就需要把这些散落在公司各个区域的信息依据不同的关系连接在一起。就像图4右图展示的那样。知识图谱（Knowledge Graphs）就是从技术上提供一种解决方法从而帮助我们把信息都联系起来。知识图谱不仅可以有效帮助我们整理好历史信息，形成高价值的知识库，同时还可以保证关键知识提取的便利性。在未来使用中，以任何一个信息点切入，都可以进入到一个完整的知识体系中，从而可以得到更多有价值的知识点。