摘要：本文介绍了一种基于AR眼镜的工业远程维修辅助系统。该系统通过实时视频连线、语音通话、图文推送等功能，实现现场维修人员与远程专家的协同作业。系统支持专家远程标注故障部位、发送维修指引，并能记录整个维修过程。技术架构采用云服务器部署，包含业务系统和音视频通讯系统，支持桌面共享、远程操控等功能。实施流程包括服务器准备、系统安装配置、数据库初始化等步骤，可显著提升设备维修效率，案例显示能将数小时的维

通过持续的定向训练，大模型能够深度理解工业场景中的各种模式与特征，为 AR 眼镜提供高度精准、贴合工业实际需求的 AI 识别支持。云端 AI 算力是支撑大模型高效运行的核心基础，在显卡类型选择上，对于处理大规模图像数据、进行复杂逻辑推理的大模型，通常会选用高性能的 GPU，如 NVIDIA 的 A100、H100 ，或者消费级英伟达5090显卡等。在AR 眼镜工业AI识别应用中，选择合适的开源大模

为破解这一难题，提出依托AR增强现实技术、计算机视觉技术与大模型智能分析能力，构建AR眼镜+云端平台+智能研判的实训考核体系，实现考核过程自动化、评估标准化、管理高效化，同时与VR培训形成培训—考核全流程闭环，为职业教育实训教学改革提供有力支撑。此外，本方案可与VR培训形成完美闭环，学员先通过VR设备进行虚拟仿真培训，熟悉操作流程与风险点后，再通过AR眼镜开展真实设备的实训考核，实现从虚拟练习到真

AR 眼镜实时拍摄部件图像后，AI 引擎自动识别螺栓松动、闸瓦磨损、裂纹等20 + 类缺陷，标注位置、类型及 1-5 级严重等级，无缺陷部件自动标记 “已巡检通过”。针对复杂缺陷，巡检人员可通过语音指令或拍照补充描述，系统自动关联缺陷位置与数字孪生模型，存储图像、时间、人员、部件编号等全量数据，确保巡检过程可追溯。系统对接地铁运营调度数据，结合车辆入库时间、运营里程、部件生命周期及历史缺陷数据，自

而在大型活动现场，如演唱会、体育赛事等，人群密集，一旦发生安全事件，需要迅速识别相关人员，传统监控设备虽能记录画面，但在实时识别和快速响应方面存在明显不足。并且，随着 5G 技术的广泛普及，数据传输速度和稳定性将大幅提升，为 AR 眼镜的实时数据处理和远程协作提供更有力的支持，从而更好地满足日益复杂的安防需求，为社会安全稳定提供更坚实的保障。并且，先进的算法和硬件配置使得 智能眼镜的人脸识别准确率

通过持续的定向训练，大模型能够深度理解工业场景中的各种模式与特征，为 AR 眼镜提供高度精准、贴合工业实际需求的 AI 识别支持。云端 AI 算力是支撑大模型高效运行的核心基础，在显卡类型选择上，对于处理大规模图像数据、进行复杂逻辑推理的大模型，通常会选用高性能的 GPU，如 NVIDIA 的 A100、H100 ，或者消费级英伟达5090显卡等。在AR 眼镜工业AI识别应用中，选择合适的开源大模

AR 眼镜实时拍摄部件图像后，AI 引擎自动识别螺栓松动、闸瓦磨损、裂纹等20 + 类缺陷，标注位置、类型及 1-5 级严重等级，无缺陷部件自动标记 “已巡检通过”。针对复杂缺陷，巡检人员可通过语音指令或拍照补充描述，系统自动关联缺陷位置与数字孪生模型，存储图像、时间、人员、部件编号等全量数据，确保巡检过程可追溯。系统对接地铁运营调度数据，结合车辆入库时间、运营里程、部件生命周期及历史缺陷数据，自

AI 识别是核心能力之一，主要包括 OCR 表计读数识别、设备异常检测、物体定位识别 三类场景。边缘侧负责实时、低延迟的识别，例如读数、阀门状态检测；在架构上，AR 眼镜通过 SDK 调用边缘 AI 模型推理接口，返回识别结果后实时叠加在画面中。为了提高精度，需要先做 图像预处理（灰度化、去噪、透视校正），再送入 OCR 引擎。典型应用是识别 油污泄漏、锈蚀、裂纹。通过训练好的分类模型或特征点匹配

适用场景：安全通道畅通性、消防设施（灭火器、消防栓）状态、防护装备（安全帽、防护服）穿戴、设备运行参数合规性。阿法龙XR云平台专注提供高质量的AR智能化工业软件产品，致力于帮助传统工业企业在数字化时代快速转型。适用对象：压力表、温度计、流量计、液位计等工业仪表，设备指示灯（红 / 绿 / 黄）。适用对象：生产线电机、管道、阀门；电力变压器、绝缘子；桥梁钢结构、储罐等。适用对象：汽轮机、风机、工业机

基于设备实时状态（振动值、温度）与历史数据的关联分析，AI 可推断设备未来 24-72 小时的运行趋势（如 “齿轮箱油位低→48 小时后可能异响”）。识别到某型号断路器 “触头温度异常” 时，AI 自动关联历史 3 次同类故障的处理流程，推送 “检查接线端子 + 清洁触头” 的维修建议，让经验 “可复用”。的 10-15 个核心场景（如阀门状态、仪表读数、螺栓缺失），作为 AI 识别的首批攻坚目标