2007年，苹果发布了初代iPhone，搭配iOS系统，开启了智能手机时代。去年AI的爆发，又让千行百业被大模型赋能和重塑。在8月11日召开的首届京浙英才百人会上，杭后灵伴科技联合创始人向文杰表示，AI和大模型的发展，让AR赛道找到了增长新蓝海，一个面向未来的交互世界大门正在打开。
苹果Vision Pro为何打不开市场：太笨重，太低频
从发布前的万众期待，到现在的声息渐退，苹果vision Pro高开低走，让很多果粉感到有些失望。带着打造下一代交互平台的重任而来，却最终没有推开AR世界的大门，苹果Vision Pro到底怎么了？
作为深耕AR领域的行家，向文杰表示，苹果Vision Pro没有普及的真正原因，还是没有触及并满足用户的实际需求。“大家戴上Vision Pro半小时，就会头晕或疲惫，整体的佩戴体验并不是最佳。另外大家平时用Vision Pro，最多的场景是玩游戏和看电影，这些都是低频场景，未渗透到工作和学习等高频需求。”他指出，苹果Vision Pro然产品在性能上有所突破，但其过重的设计和有限的应用场景频率影响了用户体验。
同样主攻AR产品的Rokid，在产品开发过程中，始终将用户体验放在首位，而非单纯追求技术上的堆砌。他提到：“技术的先进性固然重要，但真正让用户愿意使用并持续使用的关键，在于产品的易用性和舒适度。”他建议AR产品未来的发展方向，应注重产品的轻便性和提高使用频率，以更好地满足用户需求。针对市场上部分智能设备因重量过大、佩戴不便而导致的使用障碍，Rokid正致力于研发更轻、更贴合人体工学设计的穿戴设备，以优化用户的佩戴体验。Rokid正积极探索将AI与大模型技术深度融合，开发出能够高频使用且实用性强的智能解决方案。
大模型让新员工变老师傅，空间计算时代正在来临
在浙江台州的一家汽车零部件工厂，只要戴上Rokid眼镜，刚入行的新员工也摇身一变成有经验的老师傅，通过AR眼镜，工人可以直观地看到实时的生产数据、操作指导以及设备状态信息，无需翻阅繁琐的纸质文档或在屏幕上查找相关信息。这不仅提高了工作效率，还减轻了工人的负担，使其更专注于实际操作。AR眼镜与工业大模型的融合，给工厂带来了前所未有的增强现实体验。在这里，AR眼镜不再是展示技术的潮流玩具，而是走入实际场景，带来全新智能化和数字化的解决方案。
除了重塑工业应用场景外，Rokid的AR技术还在工业现场巡检和AR培训等领域大显身手。通过将专家知识沉淀到大模型中，戴上Rokid眼镜的新员工，无论是设备故障排查还是操作流程指导，只需简单询问，系统便能迅速给出解决方案，大大提升了现场工作的效率和安全性。这一技术已在化工、油气、电力等多个领域得到应用，成为安全检查的有力助手。
“空间计算将是未来科技的重要发展方向。”杭州灵伴科技联合创始人向文杰，Rokid正在加速进入空间计算时代，浙江在这一领域布局较早，拥有多种落地场景，为数字人才提供了良好的发展土壤。
相较于传统的触控交互，空间计算提供了更自然的交互方式，使用户能够在更广泛的环境中进行操作。向文杰介绍，“空间计算的魅力在于打破了屏幕的局限性，允许用户在整个空间中进行信息展示和互动。”他特别提到，杭州的良渚博物院是空间计算领域最典型、目前最成功的应用场景之一，公司在此落地了全国第一个AR增强现实导览系统，带来了更直观的用户体验，并将这一成功经验扩展至全国200多个省级博物馆。
多模态交互将改变生活方式，AR届也在等待iPhone时刻
当前市场上许多设备仍主要依赖触控作为交互方式，但Rokid已率先迈出探索的步伐，致力于实现更加自然、多元的交互体验。向文杰表示：“我们不仅仅局限于触控，而是希望通过语音、自然手势、体感以及多角度声音等多种方式，让用户与设备之间的交流变得更加流畅、直观。”这种多模态交互的升级，不仅极大地丰富了用户的使用场景，更预示着未来智能设备交互方式的新变革。
在谈到未来个人计算终端的发展趋势时，向文杰认为，未来的个人计算终端将不再是传统意义上的iPhone替代品，而是一个集AI与AR技术于一身的智能设备，具备大模型智能空间感知能力。这一设备将彻底改变人们的生活方式，无论是在办公、教育、娱乐还是工业领域，都能实现更加高效、便捷的交互体验。他展望道：“如果每个人都能拥有一副智能眼镜，那么无论是手机上的操作、平板上的学习，还是电脑上的工作，都将以全新的形式在这个终端上得以实现，这将是下一代操作系统和多空间感知技术的完美结合。”
然而，他也清醒地认识到，构建一个全新的操作系统或空间计算平台并非易事。这需要时间的积累和技术的不断迭代。他以移动互联网的发展为例，指出任何技术的普及和成熟都需要经历一个漫长的过程。但Rokid有信心也有决心，通过持续的努力和创新，不断推动这一进程向前发展。
在谈到当前大模型技术引发的革命时，向文杰表示，虽然许多公司都在积极布局大模型技术，但真正能够产生经济效益的应用还相对较少。他认为，这主要是因为当前的大模型技术尚未完全成熟，尚未达到能够跨空间、多模态互动、理解环境的程度。但他同时表示，随着技术的不断进步和迭代，未来的大模型将有望实现这些功能，为用户带来前所未有的价值。
