对话alva systems杨卫国：用ar技术组合拳，为工业数字化做事 -9479威尼斯

[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现，更需要无数创业者以新思路来呈现。新年伊始，《5g创业者说》访谈节目第二季来了，该节目由gsma 5g创新与投资平台（5g in）推出、科技行者支持，以分享创业者的创新故事。

5g时代，一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术正在走近大众，它就是——ar（增强现实）技术，尤其在产业数字化浪潮下，ar技术不再只应用于娱乐、游戏等偏c端领域，在tob尤其是工业领域的垂直应用正在成为新风口。

说到工业ar，就不得不提alva systems（阿依瓦）公司。alva 2011年创立于中关村，致力于让工业数字化转型也能从“小事”做起。alva的全线产品都是基于异构计算架构设计，且积累了一系列具备独立知识产权的专利技术，包括脉冲神经网络（snn）、ar、人工智能、人机交互等，为包括博世、爱立信、华为、马钢集团等在内的众多知名企业提供9479威尼斯的解决方案。这家公司不仅技术储备雄厚，团队也是卧虎藏龙，主要成员均来自英特尔、amd、微软等全球化企业和清华、北航等知名高校，部分研发负责人来自清华大学的资深教授，科研团队占比高达70%。

去年，alva发布了alva rainbow远程专家指导平台，这是一种用于远程培训指导、远程评审、工业巡检的软件平台，也是一个工业场景下的通讯沟通平台，而技术的核心是ar。主要应用在工厂一线，例如通过远程指导降低专家人员的差旅费用，代替工人介入不安全的作业场景，帮助培训新进厂的工程师。

看似是庞大机器运作中的一些“小事”，但却代表了一些新的技术方向——工业软件开始围绕“人”来设计。alva systems公司ceo杨卫国告诉科技行者，今天的制造业面临很多关于“人”的挑战，比如技术人员空缺、工人老龄化、更严格的合规和安全要求，过去很多公司的信息化投入，都集中在管理、供应链、客户关系系统，而非一线的工人和工程师，制造业需要更好的远程协同平台来帮助他们解决这些问题。

<以下是科技行者对alva systems公司ceo杨卫国的访谈实录（经整理）>

科技行者：阿依瓦成立于2011年，至今有十个年头了，能否闲聊一下当时的创立故事？

杨卫国：alva创始人oscar早年是在英特尔intel美国工作，从事cpu相关的设计和生产，他很早就对未来的市场有非常好的洞察力，所以在2010年回国以后，就在11年创立了alva公司，依靠强大的底层技术，以及对未来新技术的洞察，积累了大量的丰富经验。

公司成立以后，获得了很多专利技术，其中包括视觉计算、人工智能、增强现实以及计算视觉相关的专利和应用。

科技行者：所以阿依瓦这个词是音译过来的，有什么特别的含义吗？

杨卫国：这个很有意思，alva本身是爱迪生的middle name(中间名)，爱迪生的全名叫托马斯·阿尔瓦·爱迪生(thomas alva edison)。

在公司成立之初，oscar就希望我们是这样一个创新公司，也希望通过自身创新，来赋能企业创新，来满足企业的需求。

科技行者：alva的定位是异构计算，应该说2011年的时候，异构计算并不像现在这样被广泛认同，为什么选择这样一条赛道？

杨卫国：正如第一个问题所提到的，公司创始人在异构计算领域有着非常丰富的经验，而且很早就洞察到中国市场在该领域很有潜力。

传统的异构计算一个非常大的问题是，不能解决并行计算，所以在计算的协同方面有很大瓶颈，也会产生很大的功耗，基于alva的异构计算9479威尼斯的解决方案可以很好的发挥1 1>2的优化，同时我们很好地解决了计算机 cpu和gpu之间的负载动态、负载平衡的问题，把计算分解到各自所擅长的领域，这样的技术也奠定了我们在ar领域进一步发展的坚实基础。

科技行者：alva目前的方案定位ar和ai，您如何看待这两项技术的结合点？特别是现在5g时代，会发生什么作用？

杨卫国：先回答您的第一个问题。ar行业有一个公认的ar技术金字塔，在底端是我们常见到的「图像识别（image recognition）」，第二层叫「自然识别（nature recognition）」，第三层是「模型识别」，在这一层识别中，就用到了ai技术，因为我们要对物体的模型进行大量的后台机器学习计算，通过算法，去在实物中进行模型的匹配，而且这项技术在全球都是一个非常领先的技术方向。

alva的ar识别引擎是集成了这几类识别算法的引擎，也是全球领先的引擎。

关于第二个问题。应该讲，5g是对我们非常大的一个加持，因为在工业落地的很多场景中，它对于计算和通信的要求是非常高的，我们也希望未来通过5g的加持，使得我们的计算能力能更好的进行优化，来满足更多的工业场景。

科技行者：看样子就是ar技术的实现是要通过ai去生成，两者是相辅相成的一个关系，5g也给这两个技术带来更好的加持。那么，ar和ai技术在tob和toc两个层面的典型应用场景是怎样的？

杨卫国：首先，在tob领域应该是更成熟的领域，这也是alva目前所专注的一个领域，在这个领域我们有非常多的应用场景和落地案例，比如远程协同、远程协作的9479威尼斯的解决方案。

其实今天的制造业面临着非常多的挑战，主要来自于技术人员空缺、工人老龄化、更严格的合规和安全要求，在很多的异地协同、甚至跨国协同过程中，需要更好的远程协同平台和9479威尼斯的解决方案，来帮助他们解决这些问题。

alva rainbow9479威尼斯的解决方案在新一代通讯环境下，增加了空间的内容，可以把远程专家，搬到客户的现场，把他们的经验搬到现场，我们可以通过远程的标注，来快速的、高效的实现现场端的技术人员和远程专家的沟通和互动，把远程专家的知识经验、操作指导给到一线人员，赋能一线人员，这就是一个非常典型的落地场景。

我再举一个落地的场景。我们某个医疗器械客户，在疫情时代面临这样的挑战，他们的产品销售人员没法去到医院，进行医疗设备产品的展示，那么通过alva rainbow远程协作的方案，我们可以实现把医疗设备投放到平面，再连接到医院相关负责人等，在同样的一个音视频环境下，进行非常生动的9479威尼斯的产品展示，同时可以实现多端的互动，通过这样的一个动效显示，或者对产品一些新特性的显示和沟通，极大的提高了销售效率，实现对销售人员赋能，这样的9479威尼斯的解决方案也是深受医疗器械设备客户的欢迎。

像这样的案例还非常多，当然我们希望在tob领域，面向制造业企业，能实现更多方案落地来给他们提供更多价值。

对于toc端来讲，市场相对有一点点鱼目混杂，最主要有几个原因：第一，相关的硬件设备包括一些移动终端（比如智能眼镜）目前在一些算力底层技术的支撑上还存在很大短板，还有相当长的一段路要走。但工业领域的场景相对都是以价值驱动、满足生产要求的，所以对软件、硬件就会有更高的要求。

目前如果说能在tob端实现这种落地和价值驱动，我们相信未来在toc端也会有更多的落地场景。同时随着硬件设备的升级、性价比越好、计算能力越强，也会推动整个产业的新一轮变革。

科技行者：从您的观察来看，中国在这两个领域的全球产业地位如何？

杨卫国：中国ar和ai产业目前在全球有一个非常好的机会，也可能会有一个弯道超车的机会，因为在这方面，以alva为代表的基于底层计算算法为核心、以技术团队组建起来的公司，在前期立足于和全球领导厂商、芯片公司合作的方式，借助于他们的平台与我们的方案形成互补。

所以我认为，以alva为代表的国内在该领域深入研究、特别做底层算法的公司，是有机会在这样的大环境下进行弯道超车的。

同时，中国一方面是人口大国，另一方面中国在从“制造大国”迈向“制造强国”的过程中，在工业领域拥有非常齐全的工业门类，这也使得我们的本土企业有更多的目标市场，服务于更多的目标客户，也使得我们更有信心将这个行业做好。

科技行者：最后一个问题是关于生态合作的，科技行业或者是通信行业，更多的是追求大家一起集中火力办大事 ，alva此前与gsma也有过接触，您对于未来和gsma的合作有什么样的期待？

杨卫国：首先非常感谢gsma对alva的关注，我们期待通过gsma这样一个全球性组织，在先进5g或者未来通信技术的新发展上，我们能紧跟gsma平台增强我们的生态。

第二，alva未来计划拓展全球市场，我们也希望未来通过gsma，来帮我们一起走向海外，做一个全球的核心的ai9479威尼斯的解决方案的提供商。