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XR，即扩展现实（Extended Reality），是一个涵盖了增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）的广泛概念。

从我们最初接触到的手机应用到Hololens，再到去年发布的Apple Vision Pro，这些都是XR技术的具体表现形式。

基于这样的认知，我所在的团队在2017年推出了业界第一款基于安卓开发的光学AR眼镜，并在此后陆续发布了第二代以及去年MWC上展示的轻量版。

然而，XR的定义是否仅限于此呢？在2002年的一份报告中，XR被定义为扩展现实，包括了当时和现在我们依然在讨论的AR、VR和MR。随着AI技术的发展，XR的概念也在不断演变。

海量的信息不仅由人类创造，还包括了由AI生成的内容（AIGC）。这种转变使得我们在实验室之外也能实现非人类创造的内容，从而推动了产业升级的可能性。

AI的发展为XR带来了新的驱动力。从PGC（专业生产内容）到UGC（用户生成内容），再到AIGC（AI生成内容），这一过程标志着内容创作方式的巨大变革。

AI成为了这个新赛道的载体，帮助我们利用现有的技术和能力，开拓出更大的发展空间。在AI的驱动下，我们对未来的智能时代有了新的理解和落脚点。

我们将这些新技术应用于电力能源行业的巡检业务中，这是一个高频且重要的任务。

我们的目标是通过智能化手段提高巡检效率。为此，我们构建了一个现场三维模型，实现了虚实映射。结合机器人、无人机、声纹等多种设备，我们能够进行多模态信息感知和合成，从而实现虚实融合和联动。

最终，借助视觉大模型技术，我们显著提升了现场缺陷和设备隐患的发现率。

从业务角度看，这套解决方案主要包含四个功能：

业务编排：制定巡检任务的计划和流程。

监控：实时监控巡检过程中的各项数据。

结果：分析巡检结果，识别潜在问题。

报告：生成详细的巡检报告，提供改进建议。

最初，我们的解决方案只是一个小小的AR应用。

但在实际应用过程中，我们逐渐意识到单一的应用无法满足复杂的需求。因此，我们开始将它发展成一套完整的解决方案。

在这个过程中，最大的挑战是如何从一个简单的应用扩展到一个全面的系统。这不仅需要技术上的突破，还需要对业务流程有深刻的理解和优化。