眾所周知，微軟 HoloLens 這樣的比較成熟的 AR 產品仍然在探索應用場景，以致于人們想起 AR，首先聯(lián)想到的就是娛樂應用，比如手游精靈寶可夢 Go，短視頻里的卡通換頭特效，iOS 系統(tǒng)里的擬我表情（Emoji）。

但事實上，AR 這個概念最早誕生于工業(yè)制造領域，無論是嚴肅性，還是應用價值都毫不遜于 AI。兩者結合的產物，很可能成為未來傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化、智能化轉型的關鍵。 一家名為 Opteyes 的中國公司，正在嘗試結合 AR 和 AI 兩項新興技術，打造一套遠程選配眼鏡的虛擬試戴服務。

這家公司 2019 年成立于上海，由波士頓咨詢集團數(shù)字風險投資公司（BCG Digital Venture）和一家全球領先的視光學巨頭共同打造。前者是知名咨詢機構波士頓咨詢集團（BCG）全資子公司，專門負責挖掘并發(fā)展突破性的數(shù)字化產品和平臺。 所謂突破性，就是在傳統(tǒng)行業(yè)模式中找到突破口。對于 Opteyes 來說，他們希望借助在眼鏡行業(yè)，尤其是眼鏡挑選和試戴環(huán)節(jié)，引入 AR 和 AI 技術，推動行業(yè)數(shù)字化轉型。

AR 和 AI 強強聯(lián)合，打造逼真的虛擬試戴 在互聯(lián)網(wǎng)思維普及的今天，眼鏡行業(yè)仍然依賴于線下零售，配鏡流程十分傳統(tǒng)。 如果你戴眼鏡，不妨想想上次配眼鏡的經歷。面對成百上千副鏡架，再雷厲風行的人都可能被逼出選擇困難癥。而且有的鏡架看著好看，但戴起來不一定合適，于是就要不停的摘、戴眼鏡，整個過程繁瑣且充滿隨機性。 一番周折選好眼鏡后，又要面對驗光和配鏡的漫長等待。不知不覺，一天時間就過去了。對于許多上班族來說，難以在快節(jié)奏的現(xiàn)代社會中兼顧視力健康和時間成本。

想要在電商上遠程選鏡，又有許多無法解決的痛點，比如驗光不準確，看不到實物鏡架，僅憑照片無法判斷尺寸和風格是否合適，而且選鏡技術不成熟 —— 一些網(wǎng)站直接在顧客照片上貼上鏡框，根本不能作為判斷依據(jù)，無法給予用戶信任感。 針對這些問題，Opteyes 研發(fā)了一套基于移動端應用的虛擬試戴系統(tǒng)，其中用到了三項核心技術：AR 增強現(xiàn)實，3D 拓撲技術和 AI 推薦算法。

比如說，遠程配鏡的最大弊端是無法直觀感知眼鏡大小是否合臉，風格是否合適。 從技術的角度來看，想要解決這個問題，需要一套虛擬試戴解決方案。為了最佳用戶體驗，必須要獲得人臉數(shù)據(jù)和鏡架數(shù)據(jù)。 人臉數(shù)據(jù)因人而異，因此只有 2D 數(shù)據(jù)的普通照片是遠遠不夠的。Opteyes 利用了 iPhone 系列智能手機上的前置景深攝像頭，通過面部掃描來測量鼻寬、鼻高、面寬以及瞳距等相關信息。 具體來說，自 iPhone X 以來，所有型號都配有 TrueDepth 原深感攝像頭，其性質是基于紅外結構光的深度相機系統(tǒng)，除了普通感光元件，還集成了泛光感應元件，紅外鏡頭和點陣投影儀。

圖 | TrueDepth 攝像頭的三個核心組件

三個組件構成了 TrueDepth 攝像頭的核心，其中最重要的是點陣投影儀。它可以在人臉上投射超過 3 萬個不可見的紅外光點，再由紅外鏡頭捕獲這些光點，計算得出人臉 3D 數(shù)據(jù)，再結合普通攝像頭的 2D 圖像數(shù)據(jù)，就能建立精準的 3D 人臉數(shù)字模型。 相比 TOF 等景深攝像頭，TrueDepth 攝像頭所用的結構光技術，在分辨率，材質和顏色還原度，以及深度數(shù)據(jù)完整性上具有天然優(yōu)勢。由此得到的 3D 人臉模型，被蘋果用于 FaceID 生物特征識別功能中，其保真度可見一斑。這也為實現(xiàn)虛擬試戴打下了基礎。 在沒有 TrueDepth 攝像頭的安卓手機上，Opteyes 則利用 Unity 3D 追蹤技術，ARCore 框架和機器學習算法，實現(xiàn)對人臉的建模和追蹤。 拿到人臉數(shù)據(jù)后，Opteyes 構建了基于 ARKit 或 Unity3D 的 AR 算法（取決于 iOS 還是安卓），用于實現(xiàn)虛擬試戴功能，并搭載于同名應用 Opteyes 中。 所謂的虛擬試戴，并非簡單粗暴地把眼鏡貼到人臉上。在 AR 技術支持下，應用里的你其實是一個 3D 模型，而非 2D 貼圖。應用會捕捉你的臉部、頭部運動，用幾秒鐘的時間鎖定雙眼的位置，然后就能給你戴上眼鏡。

這里就需要用到鏡架數(shù)據(jù)了。為了最大程度還原真實鏡架的細節(jié)，Opteyes 利用了 3D 拓撲技術對鏡架建模。 3D 拓撲是一個非常復雜的過程，簡單來說就是如何用最少的面還原出實物的真實走形，可以在保證高分辨率的前提下，保證模型不會在實際應用中卡頓和變形。 之于鏡架來說，其款式不計其數(shù)，而每款鏡架的材質、紋理、圖案、尺寸、配色五花八門，都要用技術手段保證高分辨率和保真度。另外，Opteyes 還為鏡架供應商開發(fā)了素材預覽工具，以便快速核對鏡架屬性。 有了準確的臉部模型和鏡架模型之后，才能將虛擬眼鏡 “佩戴” 在人臉上。 虛擬試戴時，用戶可以隨意轉動頭部，從多個角度觀察和比較不同鏡架上臉的效果，無論是凹出各種造型，還是把手機拿遠和靠近，或者是只露出半邊臉，都不會出現(xiàn) “眼鏡掉落” 的情況。

為了方便用戶觀察鏡架，Opteyes 還用到了四倍抗鋸齒和光線估算技術。 前者通常是運用在游戲中的技術，可以保證模型邊緣在放大后仍然平滑，用在這里可以保證鏡腿和鏡框的細節(jié)清晰度。后者則是結合蘋果 ARKit 或安卓 ARCore 鏡片素材，在明亮及昏暗環(huán)境下均能顯示眼鏡反光亮度及顏色，增加真實感。 值得一提的是，Opteyes 還在虛擬試戴中提供了拍照和錄屏功能，方便回看試戴效果 —— 虛擬試戴時用戶可能會摘下眼鏡，近視用戶可能看不清試戴效果。 至于如何挑選鏡架，在傳統(tǒng)零售店中，導購扮演了推薦鏡架的角色，但在數(shù)字化模式下，AI 算法其實更能勝任這份工作。比如電商平臺上常見的個性化商品推薦，京東還推出了 AI 導購機器人 JOY，背后都是 AI 算法。

類比到 Opteyes 上，在挑選鏡架的過程中，如果用戶拿不準自己的臉型和風格，不知道哪些哪些鏡架適合自己，就可以利用應用中的 AI 推薦功能。 該功能使用了基于機器學習的 AI 算法，會從用戶臉型、鏡架偏好、使用行為、驗光及處方結果等多個維度進行評估，最終給出個性化推薦鏡架。 Opteyes 表示，其 AI 算法是自主研發(fā)和訓練的，可以利用大數(shù)據(jù)快速優(yōu)化和迭代，以適應流行趨勢。

不僅僅是虛擬試戴和人工智能

當然，配眼鏡不僅只有挑選鏡架一個環(huán)節(jié)，還涉及到驗光、挑選鏡片、制作鏡片等多個流程。 目前來說，像驗光這樣精細的、需要驗光師職業(yè)經驗的工作還很難遠程完成。在 Opteyes 的服務流程中，驗光也是在線下完成的。 為了提升效率，Opteyes 選擇了企業(yè)作為線下切入點，工作人員和驗光師會攜帶驗光設備前往寫字樓或辦公區(qū)域，為企業(yè)客戶的員工提供全套驗配鏡服務。對于有配鏡需求的人來說，可以通過 AR 虛擬試戴節(jié)省逛眼鏡店的時間，只專注于驗光即可，一個人平均需要 20-30 分鐘。 據(jù) Opteyes 介紹，他們的驗光設備是來自于德國光學巨頭蔡司的 i.Profilerplus 屈光分析儀，集波前像差、自動驗光、角膜地形圖和角膜曲率測量功能為一體，大約 60 秒就能完成測量且全程自動化。在保證屈光度誤差小于 1% 的前提下，還能捕捉淚膜病變和角膜異常等眼病風險。

驗光完成后，用戶會獲得個人視力健康檔案。這些隱私數(shù)據(jù)，連同 AR 試戴時捕獲的人臉數(shù)據(jù)，都會經過加密保護。比如人臉數(shù)據(jù)是不會儲存在后端服務器上的，AI 算法完成計算后就會銷毀。 至于未來的發(fā)展方向，Opteyes CEO 王潔瑋在接受采訪時表示，“我們希望未來能更好地利用 AI 技術，將更多的線下服務轉移到線上，比如實現(xiàn)遠程驗光，利用 AI 推薦鏡片等等。在為用戶帶來更流暢的配鏡體驗的同時，實現(xiàn)真正的一站式數(shù)字化配鏡?！?其實就像 AI 剛剛進入我們生活的某些領域時一樣，在特定應用場景下，我們會覺得沒這個必要，因為已經習慣了傳統(tǒng)方式。 之于目前的眼鏡行業(yè)也是一樣，雖然 Opteyes 也沒有解決全部的痛點，比如仍然需要線下驗光，以及依賴于驗光師的經驗。但他們在 AR 和 AI 技術上的突破性嘗試，兼顧創(chuàng)意和用戶體驗的虛擬試戴，都足以讓人眼前一亮。 或許這就是科技改變生活的價值所在。

原文標題：德資入股，上海團隊打造新一代科技配鏡公司，引入AR和AI技術，將手機變成個人專屬眼鏡店

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責任編輯：haq