導讀:當你拿到一個需求,或者別人隨口給你說了一個想法的時候,你需要順著什麼樣的思路去深入了解呢?本文從AR測量產品入手,剖析思路的同時,也點名了AI產品目前的困境。希望AI產品隨著業界的革新,能夠迅速實用化、平民化,帶來真正意義的價值。
01 背景
在智能手機產業不斷革新的今天,手機攝像技術也迎來了全面的升級。基於RGB或TOF攝像頭的智能手機使人機交互變得更加自然、有趣,也能實現更多AR場景的應用。
手機行業的標竿,蘋果也在近幾年陸續推出AR應用,以2018年秋季發布的iOS12 Measure功能為最成熟、有用的工具型應用,並且結合到現代人高度使用的智能手機。
對於行業內的其他公司,”測量工具”開啟了一個AR的應用入口,也觸發業內思考此類應用方向;包括OPPO、VIVO在內的國內手機廠商也緊隨其後,分別發布基於TOF攝像頭的測量,一時間市場歡呼一片,以為AR測量能夠作為Killer Application,革新產業界,讓一般的小白用戶也感受到AR的魅力。
02 問題
但我們發現即使有蘋果、谷歌這樣的巨頭在,也很少人知道AR測量的存在,讓我們從頭到尾來探究一下。
1. 現狀
首先,一般情況下,我們會測什麼?
- 測長度
- 測面積
- 測體積
2. 目標物體
日常情況下,可以測量的物體呢?
筆記本的長寬、傢具的參數、腳長、等
3. 功能點
那麼,我們作出猜想,AR測量如果能真正意義上做出來,從點到面到體,功能可以為以下幾種:
- 錨點測量:可以得知兩點間距離、角度等一系列數據
- 面積測量:針對平面的長方形,可以迅速得知平面的長、寬、面積
- 立方體測量:針對一般的規則、不規則的立方體,放在鏡頭下,都可以迅速得知長、寬、高、體積
- 腳部測量:可以迅速測得一般人的腳長、腳寬、甚至分類足弓(高足弓、低足弓、正常足)
4. 行業情況
似乎可以做的事情有很多,往深想一些,這樣的功能點,可能影響的行業:
- 傳統的米尺、捲尺製造業:針對一般的用戶隨手測,就可以基本上摒棄工具,一部手機走天下
- 傢具場景:用戶可以迅速得知家庭空間如何,該買什麼尺寸的傢具
- 機場行李箱場景:一般的航空公司針對用戶的隨身行李大小都有規定,那麼用戶在準備行李的時候就可以隨手測得體積,避免超了規定
- 買鞋場景:用戶可以快速知道腳的長度,寬度;不僅免去了歐碼美碼之間轉換的苦惱,而且可以迅速選擇合適的鞋子(e.g.比如腳寬的人適合什麼鞋子、扁平足適合什麼鞋子等)
以上,如果真的做起來,可謂是AI賦能普通生活的一道利器;另外,想要影響大眾,有一個前提條件,就是一定要是手機!最好是用戶拿起手機就可以用;如果是專門的設備,就在一定程度上局限了受眾。
5. 市場情況
我們梳理下,近幾年來,市場上針對AR測量的產品
- 華為:榮耀V20、P40 Pro
- 三星:Note10+
- 蘋果:iPhone X及以上
- OPPO:R17 Pro
- VIVO:Nex系列
但是筆者發現從市場的反饋來看,AR測量的反響也收效甚微。可能看到這篇文章的都沒幾個知道此類功能的。
究其原因,我覺得有以下幾點
- 市場需要時間接受:AR作為新的技術,從推出到市場接受,需要一定的時間,包括產品概念
- 硬體跟不上軟體的發展:AR類產品,尤其是疊加了SLAM等非常耗費算力的模塊,在使用一段時間后,會出現發燙、卡頓等現象,在手機設備上尤為嚴重
- 售價昂貴:能夠搭載AR應用的設備,除了昂貴的AR眼鏡之外,手機設備大多都是中高端的旗艦機了,與普羅大眾有了距離感
- 產品的「剛需」程度不足:雖說AR測量能夠在某些場景下替代米尺、捲尺等工具,但是現在社會上,好像我們使用這些工具的頻次本身就不多;所以此類AI產品,被忽略,好像也是理所應當。
- 交互方式:用戶還是不習慣透過手機看AR世界,『需要時刻用手舉著手機』這一致命的缺點,『時刻用手舉著手機』令用戶體驗「非常累」;
- 測量的準確度:AI產品的精準度,極度依賴「數據」,數據的廣度和深度直接關係測量數據的精準度。但是用戶所測的物體萬千,不可能全部錄入,所以精準度有限。
以上,當AR測量產品面世以來,未有AR的革新,蘋果等巨頭也放慢了步伐;針對一般用戶,能走往何處,很難猜測,但是當身邊實在沒有米尺類工具的時候,手機裡邊的測量軟體倒是可以用一用,緩解燃眉之急。
倒是垂直行業近幾年來抓住這個風口,做了些設備,解決或者緩解了行業上的問題,引起了市場上的好評。
- 測腳儀:設置三維掃描測腳儀,可以快速得知腳長、腳寬,便於購鞋
- 以順豐為代表的物流行業,推出設備,在快遞員上門取件時,通過設備,可以直接得知包裹的體積,便於收費
03 AI產品
透過AR測量產品,我們再來聊下AI產品。
1. AI到底能解決什麼問題?
目前AI界說的最多的兩句話是
- 推陳出新:基於AI產品,腦爆新思路,比如「人臉刷地鐵」、「抖音的尬舞機」,新的產品帶來新的生機
- 降本增效:革新傳統行業,藉助AI工具,提高人工效率,降低成本
AR測量我認為是隸屬於前者,是替代傳統工具的AI產品。
2. AI產品目前的困境
(1)數據
- 數據量匱乏:AI需要數據。有的公司訓練模型時,需要大量的專有數據時,有時還甚至需要購買數據,而授權和維護API以訪問第三方數據的成本也是非常昂貴的。
- AI依賴數據,數據需要人工標註。例如,百度不得不雇傭數千名翻譯人員來訓練其中文翻譯演算法。
- 演算法準確度做不到100%時,就需要人類監督,也就是「人機迴圈」:例如,Facebook雇傭了超過1.5萬人來協助他們的內容審核演算法。
(2)計算能力
- AI依賴強大的計算平台,龐大的數據中心及晶元技術為人工智慧提供基礎計算環境,但是目前此項還正在發展中。
假以時日,如果以上問題能有所改善,那麼以AR測量為代表的AI產品,可能就真的走進千家萬戶,起到真正的作用了。
以上,是筆者了解AR測量產品時的一些拙見,有任何問題可以一起討論,希望各位不吝賜教。