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AI产品 ：见微知著，剖析AR测量的过去、现在、未来
更新时间：2025-5-11 22:13:20 作者：爱短链
简介：当你得到一个需求，或者别人随便告诉你一个想法时，你需要遵循什么样的想法来深入理解？AR测量产品，分析思路，同时点名AI目前产品的困境。
AI随着行业的创新，产品可以快速实用，平民化，带来真正的价值。
01 背景 在智能手机行业不断创新的今天，手机摄像技术也迎来了全面升级。
RGB或TOF智能手机摄像头使人机交互更加自然有趣，可以实现更多AR应用场景。
苹果近年来也推出了手机行业的标杆AR2018年秋季发布的应用iOS12 Measure该功能是最成熟、最有用的工具应用，与现代人高度使用的智能手机相结合。
测量工具开启了业内其他公司的测量工具AR应用入口也触发了行业对此类应用方向的思考；包括OPPO、VIVO国内手机厂商也紧随其后，分别基于TOF相机的测量，一时市场欢呼，以为AR可以作为测量Killer Application，创新行业，让普通小白用户感受到AR的魅力。
02 问题 但很少有人知道，即使有苹果和谷歌这样的巨头AR让我们从头到尾探索测量的存在。
1. 现状 首先，我们通常会测试什么？ 测长度 测面积 测体积 2. 目标物体 能在日常生活中测量的物体呢？ 笔记本电脑的长具参数、脚长等 3. 功能点 所以，让我们猜一下，AR如果能真正意义上做出测量，从点到面到体，功能如下: 锚点测量：您可以了解一系列数据，如两点间距和角度 面积测量：对于平面的矩形，可以快速了解平面的长度、宽度和面积 立方体测量：对于一般规则、不规则立方体，放在镜头下，可快速了解长、宽、高、体积 脚部测量：可快速测量普通人的脚长、脚宽，甚至分类足弓（高足弓、低足弓、正常足） 4. 行业情况 似乎有很多事情可以做。
深思熟虑。
这样的功能点可能会影响行业： 传统的米尺和卷尺制造业:对于普通用户来说，基本上可以放弃工具，一部手机走遍世界 家具场景：用户可以快速了解家庭空间，购买什么尺寸的家具 机场行李箱场景：一般航空公司对用户的行李尺寸有规定，因此用户在准备行李时可以测量体积，避免超过规定 买鞋场景：用户可以快速了解脚的长度和宽度；它不仅消除了欧洲代码和美国代码之间转换的痛苦，而且可以快速选择合适的鞋子（e.g.比如脚宽的人适合什么鞋，扁平脚适合什么鞋等。
以上，如果真的做了，可以说是AI赋能普通生活的利器；此外，影响公众的前提是手机！用户最好拿起手机使用；如果是专用设备，会在一定程度上限制受众。
5. 市场情况 近年来，我们梳理了市场的目标AR测量的产品 华为：荣耀V20、P40 Pro 三星：Note10 苹果：iPhone X及以上 OPPO：R17 Pro VIVO：Nex系列 但笔者发现，从市场反馈来看，AR测量的反应也收效甚微。
很少有人知道这样的功能。
原因如下: 接受市场需要时间：AR包括产品概念在内的新技术，从推出到市场接受需要一定的时间 硬件跟不上软件的发展:AR类产品，尤其是叠加SLAM使用一段时间后，会出现发烫、卡顿等现象，尤其是在手机设备上 价格昂贵：可搭载AR除了昂贵的应用设备，除了昂贵的设备AR除了眼镜，大部分手机设备都是中高端旗舰机，与普通大众有距离感 虽然产品的刚性需求程度不AR在某些情况下，测量可以取代米尺、卷尺等工具，但在当今社会，我们使用这些工具的频率似乎并不多；所以这样AI似乎产品被忽视是理所当然的。
交互方式：用户仍然不习惯通过手机观看AR世界，『需要时刻用手拿着手机』这一致命的缺点，『一直用手拿着手机』让用户体验很累； 测量精度：AI产品的准确性极其依赖于数据，数据的广度和深度直接关系到测量数据的准确性。
但是用户测量的对象有成千上万，不可能全部输入，所以精度有限。
以上，当AR自测量产品推出以来，还没有AR苹果等巨头也放慢了创新的步伐；对于普通用户来说，很难猜测他们能去哪里，但当他们周围真的没有米尺工具时，可以使用手机中的测量软件来缓解要。
但近年来垂直行业抓住了这一风口，做了一些设备，解决或缓解了行业问题，引起了市场的好评。
测脚仪：设置三维扫描测脚仪，可快速了解脚长、脚宽，方便购买鞋子 以顺丰快递为代表的物流业推出了设备。
快递员上门取件时，可以直接知道包裹的体积，方便收费 03 AI产品 透过AR我们来谈谈测量产品。
AI产品。
1. AI能解决哪些问题？ 目前AI最常说的两句话是 基于AI产品，脑爆新思路，如人脸刷地铁 降本增效：借助传统产业创新AI工具，提高劳动效率，降低成本 AR我认为测量属于前者，取代传统工具AI产品。
2. AI目前产品的困境 （1）数据 缺乏数据：AI需要数据。
有些公司在培训模型时需要大量的专有数据，有时甚至需要购买授权和维护的数据API访问第三方数据的成本也很高。
AI依靠数据，数据需要手动标记。
例如，百度必须雇佣数千名翻译人员来训练中文翻译算法。
当算法精度不能达到100%时，就需要人类的监督，即人机回圈Facebook内容审计算法雇佣了1.5万多人。
(2)计算能力 AI庞大的数据中心和芯片技术依托强大的计算平台，为人工智能提供基本的计算环境，但这一点仍在发展中。
假以时间，如果上述问题能够得到改善，那么AR以测量为代表AI产品，可能真的进入千家万户，发挥真正的作用。
以上是作者的理解AR有些测量产品的拙见，有什么问题可以一起讨论，希望大家不吝赐教。
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AI随着行业的创新，产品可以快速实用，平民化，带来真正的价值。
01 背景 在智能手机行业不断创新的今天，手机摄像技术也迎来了全面升级。
RGB或TOF智能手机摄像头使人机交互更加自然有趣，可以实现更多AR应用场景。
苹果近年来也推出了手机行业的标杆AR2018年秋季发布的应用iOS12 Measure该功能是最成熟、最有用的工具应用，与现代人高度使用的智能手机相结合。
测量工具开启了业内其他公司的测量工具AR应用入口也触发了行业对此类应用方向的思考；包括OPPO、VIVO国内手机厂商也紧随其后，分别基于TOF相机的测量，一时市场欢呼，以为AR可以作为测量Killer Application，创新行业，让普通小白用户感受到AR的魅力。
02 问题 但很少有人知道，即使有苹果和谷歌这样的巨头AR让我们从头到尾探索测量的存在。
1. 现状 首先，我们通常会测试什么？ 测长度 测面积 测体积 2. 目标物体 能在日常生活中测量的物体呢？ 笔记本电脑的长具参数、脚长等 3. 功能点 所以，让我们猜一下，AR如果能真正意义上做出测量，从点到面到体，功能如下: 锚点测量：您可以了解一系列数据，如两点间距和角度 面积测量：对于平面的矩形，可以快速了解平面的长度、宽度和面积 立方体测量：对于一般规则、不规则立方体，放在镜头下，可快速了解长、宽、高、体积 脚部测量：可快速测量普通人的脚长、脚宽，甚至分类足弓（高足弓、低足弓、正常足） 4. 行业情况 似乎有很多事情可以做。
深思熟虑。
这样的功能点可能会影响行业： 传统的米尺和卷尺制造业:对于普通用户来说，基本上可以放弃工具，一部手机走遍世界 家具场景：用户可以快速了解家庭空间，购买什么尺寸的家具 机场行李箱场景：一般航空公司对用户的行李尺寸有规定，因此用户在准备行李时可以测量体积，避免超过规定 买鞋场景：用户可以快速了解脚的长度和宽度；它不仅消除了欧洲代码和美国代码之间转换的痛苦，而且可以快速选择合适的鞋子（e.g.比如脚宽的人适合什么鞋，扁平脚适合什么鞋等。
以上，如果真的做了，可以说是AI赋能普通生活的利器；此外，影响公众的前提是手机！用户最好拿起手机使用；如果是专用设备，会在一定程度上限制受众。
5. 市场情况 近年来，我们梳理了市场的目标AR测量的产品 华为：荣耀V20、P40 Pro 三星：Note10 苹果：iPhone X及以上 OPPO：R17 Pro VIVO：Nex系列 但笔者发现，从市场反馈来看，AR测量的反应也收效甚微。
很少有人知道这样的功能。
原因如下: 接受市场需要时间：AR包括产品概念在内的新技术，从推出到市场接受需要一定的时间 硬件跟不上软件的发展:AR类产品，尤其是叠加SLAM使用一段时间后，会出现发烫、卡顿等现象，尤其是在手机设备上 价格昂贵：可搭载AR除了昂贵的应用设备，除了昂贵的设备AR除了眼镜，大部分手机设备都是中高端旗舰机，与普通大众有距离感 虽然产品的刚性需求程度不AR在某些情况下，测量可以取代米尺、卷尺等工具，但在当今社会，我们使用这些工具的频率似乎并不多；所以这样AI似乎产品被忽视是理所当然的。
交互方式：用户仍然不习惯通过手机观看AR世界，『需要时刻用手拿着手机』这一致命的缺点，『一直用手拿着手机』让用户体验很累； 测量精度：AI产品的准确性极其依赖于数据，数据的广度和深度直接关系到测量数据的准确性。
但是用户测量的对象有成千上万，不可能全部输入，所以精度有限。
以上，当AR自测量产品推出以来，还没有AR苹果等巨头也放慢了创新的步伐；对于普通用户来说，很难猜测他们能去哪里，但当他们周围真的没有米尺工具时，可以使用手机中的测量软件来缓解要。
但近年来垂直行业抓住了这一风口，做了一些设备，解决或缓解了行业问题，引起了市场的好评。
测脚仪：设置三维扫描测脚仪，可快速了解脚长、脚宽，方便购买鞋子 以顺丰快递为代表的物流业推出了设备。
快递员上门取件时，可以直接知道包裹的体积，方便收费 03 AI产品 透过AR我们来谈谈测量产品。
AI产品。
1. AI能解决哪些问题？ 目前AI最常说的两句话是 基于AI产品，脑爆新思路，如人脸刷地铁 降本增效：借助传统产业创新AI工具，提高劳动效率，降低成本 AR我认为测量属于前者，取代传统工具AI产品。
2. AI目前产品的困境 （1）数据 缺乏数据：AI需要数据。
有些公司在培训模型时需要大量的专有数据，有时甚至需要购买授权和维护的数据API访问第三方数据的成本也很高。
AI依靠数据，数据需要手动标记。
例如，百度必须雇佣数千名翻译人员来训练中文翻译算法。
当算法精度不能达到100%时，就需要人类的监督，即人机回圈Facebook内容审计算法雇佣了1.5万多人。
(2)计算能力 AI庞大的数据中心和芯片技术依托强大的计算平台，为人工智能提供基本的计算环境，但这一点仍在发展中。
假以时间，如果上述问题能够得到改善，那么AR以测量为代表AI产品，可能真的进入千家万户，发挥真正的作用。
以上是作者的理解AR有些测量产品的拙见，有什么问题可以一起讨论，希望大家不吝赐教。
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