AR 掙脫傳統培訓的束縛

蘇波

隨著互聯網發展，人們發現在工業4.0時代，通過傳統的ERP系統（Enterprise Resource Planning，企業資源計劃）和e-Learning系統來培訓，已經無法適應現在的工作應用場景。同時，“遺忘曲線”和“721模型”說明了一個殘酷的事實——傳統培訓方式只能給學習者帶來10%的經驗成長。為了解決這些問題，AR（augmented reality，增強現實）等新興學習技術層出不窮。

早在1990年，美國波音公司的研究員湯姆·考德爾（Tom Caudell）就提出了AR一詞，只是當時并未流行開來，不僅手持AR小產品沒有身臨其境之感，而且智能眼鏡很昂貴，看上去也很古怪。如今，隨著AR技術逐步為人們所接受，以及智能手機、平板電腦、谷歌眼鏡等頭戴式電腦的到來，增強現實技術變得更為實用，將真正顛覆教育培訓行業。

縮短工作和學習場景的距離

傳統企業培訓有四個亟待解決的痛點。

第一，以往的培訓方式——面授培訓、e-Learning或者M-Learning很難做到個性化培訓；

第二，在工業環境下，企業很注重以實踐為主，但是學習與練習往往無法并重，無法解放雙手；

第三，由于大部分員工幾乎使用不到互聯網和信息技術，培訓師無法管理到一線員工的工作和培訓細節，大數據無法客觀采集和輸出；

第四，企業學習最常見的痛點是，傳統企業培訓無法解決員工“學時不能用，用時不能學”和“遺忘曲線”的困境——員工從培訓所學到的知識，只有10%能夠用在工作上，而且員工70%的學習經驗來源于工作中的鍛煉，20%來源于自我學習，僅10%來源于培訓（見圖表1）。

因此，要提高培訓效果，核心是解決“遺忘曲線”和“721模型”帶來的兩個問題，而這兩個問題的核心就在于工作場景與學習場景的距離。如果當下能夠把學習到的東西立即無縫使用在工作上，遺忘問題將能得到有效解決，工作中獲得的經驗也可以有助于即時鞏固所學內容。AR的出現掙脫了傳統培訓的束縛，帶來了全新的培訓方式，達成了培訓所強調的“即需、即學、即用、即評”。

培訓可被分為培訓1.0、2.0、3.0三個階段，在此過程中，一個明顯的演變特征是，縮短了工作場景和學習場景的距離（見圖表2）。在培訓1.0（傳統面授培訓）階段，老師是主導者，學生是被動學習。一對多的培訓，導致個性化較弱，個人學習者無法根據自身需求進行個性化學習。

在培訓2.0階段，老師變成輔導者，學生主動學習的環境和條件相對成熟。此階段的標志性學習方式是混合式學習，由于PC和手機的特性，學習者擁有自主選擇權，個性化培訓得到了一定的加強。

到了培訓3.0階段，AR的發展，有效解決了“遺忘曲線”和“721模型”這兩個長久的痛點。此階段的培訓方式是實時的工作輔助，讓培訓場景與工作場景無限接近直至重疊。

AR成就高效的培訓

我們可以看到， AR智能眼鏡的特性使得培訓場景與工作場景無限接近直至重疊。這意味著所學的知識可以完整滲透到工作中，讓無論是面授培訓還是e-Learning都難以解決的問題得到解決，完成高效的培訓。

體驗感是AR培訓的關鍵

要實現最高效的培訓，作為連接兩個場景的核心硬件——AR智能眼鏡，需要擁有良好的使用體驗。無論在工業中還是實操類培訓中，反復抬頭低頭、操作流程復雜、身體不停移動、操作過程久、雙手握物料工具等使用場景，都對AR智能眼鏡提出了體驗方面的高要求。

專業級的使用場景通常要進行長時間的培訓與實操，這就要求AR智能眼鏡戴得穩、戴得久、看得清。很遺憾的是，目前國內、國外的AR智能眼鏡都不能算完全合格：單目式的智能眼鏡看不清；市面上雙目式的智能眼鏡戴不穩；頭箍式雙目AR智能眼鏡則戴不久。

因此，在設計AR智能眼鏡時，戴得穩、戴得久、看得清成為嚴格的標準，三者缺一不可。合格的AR智能眼鏡應視角大、真實感強、無眩暈，顯示屏能夠根據需要隱藏、出現、移動，攝像頭中置，觀看圖像場景與現實場景更貼合。

軟件，讓培訓無限接近工作場景

在硬件滿足要求的情況下，軟件是實現完美培訓功能的核心。以0glass為例，我們開發了三大SDK（軟件開發工具包），包括增強現實NginAR SDK、大數據處理NginBD SDK、機器視覺NginCV SDK。

在培訓場景中，通過增強現實NginAR SDK，能夠自動或半自動生成AR圖形/圖像，對現有與培訓相關的圖文聲像等素材進行可視化編輯，開發出基于培訓場景的各類AR應用；大數據處理NginBD SDK實現了“以人為中心”的企業大數據采集、清洗、儲存、挖掘、推送，幫助企業培訓實時追蹤信息；機器視覺NginCV SDK能夠敏捷識別圖像，實時追蹤物件，滿足企業培訓領域中不同場景、不同環境的使用需求。

我們基于此三大SDK開發了一套工作輔助與培訓系統——PSS（Performance Support & Training System）。只要將與培訓相關的文字、圖片、視頻、語音信息導入這個系統進行編輯和處理，智能眼鏡就能將數字信息疊加在真實操作對象上，提示、指引學員使用何種工具、何種操作姿勢、如何搭配物料。這樣，學習場景與工作場景無限接近直至重疊，從根本上解決了師資有限、培訓周期長、評價不客觀等問題。

解放雙手 讓培訓與實踐同步

經過不斷研究與實踐，我們發現可以通過四大模塊來展開AR培訓：實時指導、透明管理、個人教練、知識沉淀。

第一，實時指導。企業將現有的與培訓相關的文字、圖片、視頻、語音信息導入相應軟件系統進行編輯和處理，AR智能眼鏡便能將維修數字信息疊加在真實操作對象上，提示并指引學員正確地使用工具、采用操作姿勢、搭配物料。

第二，透明管理。PSS通過人與智能眼鏡之間的交互、第一視角采集圖像、視覺算法識別等方式獲取學員平時工作的細節，經軟件系統中的數據模型進行對比得到其工作數據報表，并給出針對個人的、具體到步驟的改進建議。與此同時，系統能夠積累分析數據，提前預防并糾正錯誤，加深維修學員對錯誤操作的記憶，避免壞習慣的形成。同時，管理人員或老師能夠自由選擇學員的第一視角了解其真實動手過程，結合數據分析了解其真正痛點，優化培訓課程，給出具體到某個操作細節的改進建議。

第三，個人教練。我們將現有培訓系統與AR培訓系統連接，將課程要求和操作指引可視化、流程規范化，讓理論與實踐無限接近直至重疊，讓學員學習理論知識的同時體驗實操。利用智能眼鏡特殊的圖像呈現方式，AR培訓系統猶如一名優秀的培訓教師站在學員的眼前，用最標準的動作、最規范的流程，教導學員識別每一個部件，完成每一個步驟。

第四，知識沉淀。PSS利用AR智能眼鏡天然的第一視角和自然的交互方式，采集維修學員的培訓數據（利用文字、語音、圖片、視頻、動作圖像識別記錄其工作過程中的每個細節），實時捕獲學員操作過程中好的經驗和技能，智能生成實戰型課件。AR培訓系統能夠將隱性知識結構化，沉淀于平臺，按需獲取，同時，將結構知識行為化，固化操作行為，讓系統成為知識管理的過濾器和沉淀器。

四大模塊可以解決“記不住、管不了、學不好、難傳承”等企業培訓痛點。針對那些操作繁瑣、操作規范/流程長、對效率有要求、對工作結果的安全性要求高的行業，如能源、制造、維修、生產、航空、醫療、培訓等領域/行業，AR培訓讓工作場景與學習場景距離甚遠的問題迎刃而解。

在與國家電網的聯合研發過程中，我們為國家電網超高壓設備和線路提供了基于智能眼鏡、增強現實、大數據、物聯網機器學習的智能化巡檢維保系統，實現了巡檢培訓中的實時指導、透明管理，解放了員工的雙手，實現緊急任務的及時推送。智能眼鏡讓學習場景與工作場景無限接近直至重疊，從根本上解決了理論與實踐脫離的問題。

AR技術將為各行各業從業人員帶來工作方式的持續性變革，并不斷推動技術的傳承。我們相信，未來AR的身影不僅僅出現在裝配、維修、維護等方面，還將在工廠規劃、生產制造等各個環節發揮作用。