联想-联想混合现实与计算机视觉技术白皮书-2020.11-175页_9mb

报告摘要

联想混合现实与计算机视觉技术白皮书总结（2020版）

核心内容

联想在混合现实（MR）和计算机视觉（CV）领域拥有完整的技术布局和丰富的行业应用经验，其技术成果已广泛应用于智能制造、智能运维和智能检测等多个领域。通过多年的技术积累和创新，联想不仅在硬件设备和系统研发上取得突破，还在行业解决方案方面形成显著优势，推动了MR和CV技术的产业化落地。

主要观点

技术布局与战略方向
联想基于“3S战略”（Smart IoT、Smart Infrastructure、Smart Vertical）在“端-边-云-网-智”五大方向进行布局，其中“边-云-网”构成了智能化的基础架构，“智”则代表了行业智能解决方案。
技术优势
联想在混合现实与计算机视觉领域形成了以下三大优势：
- 完整的端到端核心技术布局
- 领先的MR和CV产品
- 创新的标杆型行业解决方案
技术应用
- 智能生产：如连接器辅助装配（EWIS）和功能测试（ATS）等。
- 智能运维：包括智能巡检、应急响应和技能培训。
- 智能检测：如电力缺陷检测和组装缺陷检测。
技术发展趋势
- MR和CV技术正朝着更自然、更高效的交互方式发展。
- 5G、云计算和边缘计算的融合推动了MR设备的云化和轻量化。
- 深度学习和神经网络技术在图像识别、语义分割、物体检测等方向持续优化，提升了算法精度和效率。

关键信息

1. 混合现实技术概述

混合现实（MR）是将真实世界与虚拟世界融合的技术，具备“现场感”、“混合性”和“逼真性”等关键要素。与VR和AR相比，MR能实现更自然的虚实交互，如遮挡、碰撞等。MR技术目前仍处于发展初期，主要受制于佩戴舒适度、视觉舒适度、交互体验、感知准确性、成本和续航能力等。

2. 混合现实关键技术

近眼显示：涉及光学方案（如半反半透、光波导、自由曲面等）以及显示技术（如MicroOLED、MicroLED、LCOS等）。
感知交互：包括SLAM、3D重建、物体识别、手势识别、眼球追踪等。
渲染处理：如注视点渲染、异步时间扭曲（ATW）、云渲染等。
网络传输：5G、边缘计算、网络切片等技术为MR提供低延迟、高带宽的传输保障。
内容制作：WebXR、实时抠像、三维重建等技术提升内容制作效率和质量。

3. 计算机视觉技术概述

计算机视觉通过模拟人眼识别、跟踪和测量，逐步成为人工智能感知层的核心技术。其发展历程分为三个阶段，目前基于深度学习的视觉识别能力在许多领域已超过人类。计算机视觉在工业、安防、金融、消费等领域广泛应用，且市场增长迅速。

4. 计算机视觉关键技术

图像分类：如CNN、ZFNet、GoogLeNet、VGGNet、RESNET等。
物体检测与识别：包括R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN等算法。
语义分割：如FCN、SegNet、DeepLab等。
三维重建：包括SFM、SLAM等。
交互技术：如手势识别、眼球追踪、基于深度学习的视觉交互等。

5. 联想核心技术布局

光学及显示系统：联想自主研发了Birdbath结构的MR光学显示系统，包括G2-43°和New G2-50°两款产品，具备高分辨率、高亮度、小体积等优势。
CV系统：MR设备需要具备高响应速度、高感知精度和高工作稳定性。联想通过优化相机选型、IMU配置、温度控制等手段，提升了CV系统的整体性能。
CV标定：通过优化相机安装和镜头材质，解决图像畸变问题，提升MR设备的感知和交互效果。

联想产品与解决方案

1. 混合现实设备

联想晨星AR眼镜：提供高质量的MR体验。
联想晨星视觉模组：用于增强现实设备的视觉处理。
联想晨星MR摄像机：支持高精度的环境感知和重建。

2. 快速开发工具

联想 MR SDK：提供开发支持。
物体识别：实现快速、准确的识别能力。

3. 通用工具

stARview：用于MR内容查看。
stARstudio：用于MR内容制作。
stARemote：支持远程控制和交互。

4. 行业解决方案

智能生产：如连接器辅助装配（EWIS）和功能测试（ATS）。
智能运维：如智能巡检、应急响应和技能培训。
智能检测：如电力缺陷检测和组装缺陷检测。

未来与挑战

技术融合：MR与CV、5G、云计算、AI等技术融合，推动技术发展。
行业应用：未来MR和CV技术将在更多领域实现落地，如自动驾驶、医疗、教育等。
技术瓶颈：包括提高显示亮度、优化感知交互、解决算法延时和提高识别精度等。

总结

联想在混合现实与计算机视觉技术领域具备全面的技术积累和行业应用能力，通过不断优化光学显示、CV系统、标定技术等，提升了设备的性能和用户体验。同时，联想的行业解决方案已获得客户认可，推动了技术在实际场景中的落地。未来，随着5G、AI和云计算的发展，MR和CV技术将进一步融合，拓展更多应用场景，助力行业智能化进程。

展开完整摘要