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

并支持结构化数据生成，AI 视频验收模块可自动分割验收流程视频，关联验收标准生成包含图片、视频、文字的结构化报表，替代传统人工记录。AR 工作流的核心是将 标准化操作流程（SOP）转化为虚实叠加的动态引导，使用者无需代码开发，通过平台提供的工作流编辑器，拖拽步骤节点等控件可快速搭建符合自身需求的 AR 工作流。工作流是巡检的核心，适用于电力、石油、化工、能源等行业，能够将现有的巡检运维方式AR化，

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