Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

亮亮视野CES首发双目光波导眼镜LEION

AR公司亮亮视野CES2019大会上发布其新一代双目光波导AI+AR眼镜,这款名为LEION的智能眼镜内置了Movidius Myriad X的AI芯片,能做到多人脸、物体的采集识别,可毫秒级识别出场景中所有目标;光波导方案采用了阵列波导,波导模组仅1.5mm厚,透过率超80%,真实还原7μm的像素细节;产品仅重79g,可长时间舒适佩戴;眼镜采用分体式设计,直连手机即插即用,兼容基于Vuforia、EasyAR等SDK开发的AR应用程序,可满足影音娱乐、AR游戏、教育、导览、工业、安防等不同行业和用户需求。

亮亮视野表示,延续前几代产品发展路径和已被市场验证的优秀表现:体积轻量、首创AI+AR、规模化落地应用的经验,在新一代光波导眼镜上继续优化,经过四年研发,LEION破解了目前光波导AR的几大痛点:外观笨重、显示效果差、难以量产。LEION简洁轻便的外观、拥有大规模量产的光波导显示模组、以及原有应用和商业生态复制的能力都比竞争对手表现的更优越。他们进一步指出,从产品到整个AR生态平台的建立,LEION的发布,将从工业、安防向更多行业延伸,惠及C端用户,做一款真正能让消费者戴上的AR眼镜。

大“简”之道 从最原始的态度中提炼设计真金

长期以来,市面上的双目智能眼镜都存在体积庞大、不能长时间佩戴的缺点。诸如微软和Magic Leap等智能眼镜厂商的双目眼镜设计都采用遮光罩的外形,目的是要隐蔽不美观的显示模组,这不但没能解决AR眼镜工业设计所面临的挑战,反而增加了设备的体积和重量,是对工程和设计兼容性的妥协。LEION开创性的将两片光波导镜片露出,让用户享受AR体验的同时,依然拥有自然、开阔的视野。01亮亮视野双目光波导眼镜LEION

“‘简洁’是LEION这款双目眼镜的核心设计理念,因为我们相信最先进的科技应该用最简单的方式呈现给用户。不同于其他智能眼镜上经常出现的复杂曲面,LEION的外观没有一根多余线条。它设计语言中仅有的两个主轮廓,与人脸五官呼应又充满韵律的曲线,以及优雅精致的工艺,是对北欧极简主义设计的最好诠释。” 亮亮视野产品设计总监刘天一表示。

一“轻”亦专 不因数字忽视智慧的重量

目前双目AR眼镜普遍都在100g以上,LEION双目AR做到了79g。

不同于其他双目AR设备中常见的“头环式”设计,LEION选择了类似眼镜的佩戴方式。这种设计确保了显示屏被准确的放在用户眼前,省去各种复杂的调节装置。得益于眼镜式的外观设计,光波导显示模组可以非常贴近用户的眼睛,在提供30°视场角的前提下,光波导模组依然可以保持非常小的体积,做到1.5mm厚,重量由业界的35g降低至15g,光学镜片轻薄至一个硬币,从而大幅降低产品重量。小巧的光波导模组意味着设备不会前倾、压迫用户的鼻梁,因此头环式AR设备中常见的后脑固定装置被简化为两个轻盈的镜腿。

在硬件结构上,轻巧简洁的外表下隐藏着几十个定制化的精密仪件和光路设计,以及相当于传统手机处理器能效数百倍的AI芯片。

02

低成本大规模量产的L-PAT光波导显示模组可达专业显示器效果

光学模组是眼镜的核心光学元件,传统的方案难以突破体积重量和显示效果的桎梏。目前光波导是一个作为可以实现轻量化大FOV高清AR显示的方案,将图像压缩在2mm的玻璃内传输,被微软、EPSON等厂商采用。

波导模组由于加工工艺复杂、工艺链长,其量产良品率和价格一直受到业界质疑。亮亮视野与浙江大学光电学院合作,针对波导模组常见的鬼影、重影、条纹感、均匀性等复杂问题进行深入分析和工艺拆解,将问题与具体的工艺点建立对应关系。通过优化膜系设计、高精度贴合治具等工艺研发,亮亮视野经过四年多研发,将消除鬼影、重影,降低条纹感80%,整体画面均匀、通透,叠加体验感优异。

亮亮视野的L-PAT具有以下优点:

  • 高良率:高达80%;
  • 超清晰:画质清晰细腻色域覆盖高达90%NTSC达到专业显示器水准,可以真实还原7μm的像素细节,视场角达到30°,对比度高达10000:1;
  • 更小巧:体积减小60%、重量由业界的35g降低至15g。

亮亮视野并未公布LEION的定价,据称,光波导显示模组L-PAT成本远低于行业认知价格,高良率具备大规模量产能力。

AI+AR新玩法 让你看到想要的世界

亮亮视野是首家将拥有AI能力的Movidius 芯片用于GLXSS (前一代产品)智能眼镜中的AR企业,并在安防等领域规模化落地应用产生商业和社会价值。

此次发布的双目眼镜LEION将AI能力进一步加强,AI芯片升级到Movidius Myriad X,搭载自主研发神经网络推理框架,计算效能是传统CPU架构性能的百倍以上,算力是前一代产品GLXSS的10倍,可胜任前端实时多脸采集、识别工作。以人脸识别为例,搭载新一代人脸识别模型,在眼镜端即完成万级别人脸库后台的人脸识别工作。

双目光波导可呈现更多信息,AI提供的图像、语音识别作为AR新的入口,可精准叠加在AR体验上,亮亮视野自主研发了艺术风格化神经网络技术,戴上LEION,人们可以看到梵高所观察到的世界;用亮亮视野自主研发的人脸关键点检测技术,人们可以将人脸自拍AR玩法切换到第一视角,更好地与身边的朋友互动。

在AR导览方面,戴着LEION,景点信息不仅可通过语音识别翻译,还可以将第一视角主动感知的信息实时图像识别后直接翻译显示眼前;在博物馆场景中不仅能识别整幅画,还可识别画中物体的详细信息,像雕塑艺术这类原有AR引擎难以处理的3D物体也可进行精准识别。

LEION具有毫秒级识别场景中所有目标的AI能力,为PokermanGo类AR游戏提供精准定位服务,据悉亮亮视野正在和任天堂进行意向合作。

234-01图片来源网络

B端生态复用 切入消费端市场

亮亮视野成立于2014年,经过四年多发展,已在工业、安防等多个垂直行业落地应用并产生实际商业价值,2018年服务客户总数达500家,成为国内唯一实现规模商业化的AR眼镜产品及垂直行业解决方案服务商。

超过4代成熟的AR眼镜平台设计能力和超过10万的眼镜实际使用者交互经验总结,亮亮眼镜实际日活使用时间,超过4万小时。

本次发布的双目光波导AR眼镜LEION采用分体式设计,直连主流手机,即插即用,手机端海量的应用和AR软件生态与亮亮AR硬件平台可无缝融合,前代产品已运行的完整应用服务体系也将复制沿用,体验更升级,并向全球开放ISV合作。

扎实的硬件平台加上完善的AR生态,在更贴近生活的场景中“大有可为”。LEION可满足影音娱乐、AR游戏、教育、导览、工业、安防等不同行业和用户需求。率先完成商业闭环的亮亮视野将以AR眼镜的第一视角交互能力,面对未来AI在各产业落地的趋势,借由LEION的发布,以更完善的形态切入到C端市场。

产业CES 2019创业公司亮亮视野AR智能眼镜
相关数据
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
图像压缩技术

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,目的是减少图像数据中的冗余信息,从而用更加高效的格式存储和传输数据。图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~