ALVA Systems 2011年創立于中關村，它的發展經歷了兩個階段。2010-2015年為計算機視覺領域異構計算軟/硬件技術供應商，2015年后將AR/AI技術賦能與工業物聯網領域，成為工業4.0的核心技術供應商。ALVA為智能手機、電腦、機器人、無人機、AR/VR等諸多領域提供核心基礎算法，擁有脈沖神經網絡（SNN）、增強現實（AR）、人工智能、人機交互等多項具備獨立知識產權的專利技術，為各領域提供產品解決方案、SDK及芯片設計全產業鏈服務。ALVA已先后獲得高科新浚資本、中金前海、軟銀中國資本等機構的投資，公司計劃在未來2-3年內于科創板上市。
ALVA目前的產品覆蓋產線狀態監測、真實場景故障定位、預測性維護指導、AR內容制作平臺、AR遠程專家指導系統、AR專家示教系統等領域。
ALVA Rainbow是基于AR技術開發的遠程專家指導系統。它允許員工有效連接到遠程專家，共享同一環境的實時視圖，繪制簡單批注，并具有視頻會議系統的功能。遠程專家通過移動設備將知道信息繪制在屏幕中物體的表面是，就像錨定在真實物體表面上一樣，即使員工已經移動到不同的角度，也可以看到和追溯以前錨定的指令。ALVA Rainbow旨在提供更有效的遠程溝通解決方案，減少技術人員和專家現場指導頻次，節省差旅費用和專家的時間。ALVA還給出了一些Rainbow在不同場景中優化的具體指標：對于將Rainbow作為付費項目的客戶，服務盈利能力可提升20%；對于將Rainbow應用于培訓項目的客戶，如技工學校等，可節省40%的培訓時間；對于第一次維修設備的工人，Rainbow可使其首次修復率提高30%。總體上，使用Rainbow產品，問題解決率可提高50%，人工工作效率可提高32%，質量輸出可提高30%。
（ALVA Rainbow 圖片來源：采訪供圖）
AR內容制作平臺ALVA Editor可通過拖拉拽的方式對模型進行編輯，兼容各類工業模型格式（如Creo、Catia、Maya、3DMax等主流格式，包括Fbx、Obj、Asm、Stp、CATProduct、CATPart等），并具有自動的模型輕量化處理和動畫編輯。同時具有發布簡單和部署靈活的優點，鼠標只需幾步就能將Editor編輯的內容發布到體驗服務器上，且支持公有云和私有部署。
ALVA表示，技能要求提升導致的技術人員空缺，老員工退休造成的減員，更嚴格的合規和安全要求，一系列的問題都迫切要求制造業進行轉型來提升企業效率。ALVA Expert Guider專家示教系統是一套基于增強現實技術開發的端到端解決方案，該方案幫助一線工人自始至終的在相關流程指導下更快捷、精確、安全的完成工作，提高工作效率。使用運行著AR/MR頭戴式設備上的Recorder應用程序，專家在操作過程中可以以第一視角將一步一步的流程錄制成視頻。整個錄制過程由語音指令，體態和基于未知的移動來控制。錄制完成后，可以進行修改和增強，然后發布。發布后的指導視頻有2D和3D兩種模式，可以通過通用應用程序Vison或用戶自己的客戶端來使用。
核心競爭力來自研發團隊、基礎研發積累和市場檢驗
ALVA進一步指出，其核心競爭力來自研發團隊、基礎研發積累和市場檢驗三方面。
強大的研發團隊支撐： ALVA主要成員均來自INTEL、AMD、微軟等國際一流企業和清華、北航等知名高校，部分研發負責人來自清華大學的資深教授，科研團隊占比高達70%。項目負責人曾參與OpenCL 1.0草稿的定制，曾為AMD、Intel、XGI、S3 GPU部門提供系統架構蘋果以及設計指引服務，Ecosystem負責人曾在Intel擔任10年以上的Ecosystem管理職務，研發團隊包括一批在人工智能領域工作5年以上資深軟件工程師和資深算法工程師。
長期基礎研發的積累：自2010年成立以來，ALVA一直致力于基礎計算技術的研發，在計算視覺底層算法、AI底層算法以及基礎數學算法方面有著深厚的積累，獲得多項發明專利。ALVA表示其是國內唯一能夠提供完整BLAS-3（基礎線性代數集-第三級）的企業，在全球范圍內也是少數能提供該服務的企業。 同時，ALVA Systems也是少數能夠提供完整自有知識產權AR引擎的中國公司。
異構計算技術（Heterogeneous Computing）方面，ALVA HC可同時利用CPU與GPU的計算能力進行動態負載平衡，把計算任務拆分成各自擅長的類型，使其發揮1+1>2的效能。人工智能技術（AI）方面，ALVA萬物識別技術基于ALVA獨有的脈沖式神經網絡（SNN），讓視覺系統的精度和計算能效得到了迅速提升，在移動平臺能夠檢測和精確地識別出圖像（包括圖片和視頻）中物體的類別，提升用戶對正在觀察場景的感知深度。增強現實技術（AR）方面，ALVA AR SDK的算法引擎是經過特殊設計的深度神經網絡，在保證物件識別性能的前提下，最大限度降低了復雜度，完成了從紙面論文到商業產品的本質轉變，目前已具備圖像目標（Image Target）、空間目標（Spatial Target）和模型目標（Model Target）等識別能力，是AR SDK中支持最多識別模式的產品。其中模型目標可以使用對象的3D模型識別和跟蹤對象，是目前行業領先的識別技術。
廣泛的市場檢驗：ALVA核心算法廣泛應用于AMD, INTEL, Qualcomm, ARM等芯片平臺，并通過OEMs（Lenovo, Vivo, Asus 等.）與ISV（暴風影音, PPS, Youku等.）的合作被數千萬的設備與最終用戶所使用。在工業領域，ALVA與Rockwell、PTC和西門子等公司展開深度合作，共同開拓市場；使用ALVA AR技術的相關產品也獲得了華為，美的，愛立信、柯馬、博世、拜騰汽車、江鈴汽車，東風日產等廣泛的工業客戶。
今年剛剛完成智慧化升級的愛立信南京5G智慧工廠中的5G AR質檢模塊就是由ALVA Systems開發完成的。ALVA 視覺檢測方案，是由ALVA和清華大學聯合采用LNN時間/空間卷積神經網絡，全球首家實現空間與時間多維的卷積分級計算，不僅識別靜態圖像，還可理解連續動態行為。有效解決工業相機和傳統深度學習僅能處理固定位置、規范工藝的檢測問題。通過ALVA Systems質檢，解決了在產品發貨前，產品外觀檢驗完全依靠人眼導致的檢驗工作高負荷，檢驗過程低可靠，檢驗結果有疏漏等質量管控痛點。實現了基于神經網絡機器學習的檢驗工作標準化，基于可穿戴設備的檢驗過程高度靈活，檢驗結果高度可靠的質檢工作數字化。
（愛立信南京5G智慧工廠中的 ALVA 5G AR質檢模塊 圖片來源：采訪供圖）
而在ALVA與博世電器合作的案例中，ALVA利用了第三代AR模型追蹤技術，把虛擬的3D模型1:1投放到真實的洗衣干衣機設備上，以動畫特效的手段展示設備內部結構和使用過程，提升用戶的視覺沖擊。這樣客戶可以在購買前就體驗到虛擬產品如何在真實環境下運行，幫助客戶完成購買決策。
（ALVA與博世電器合作開發的AR產品展示 圖片來源：采訪供圖）
工業物聯網市場規模4-5千億人民幣，應用和服務占比45%
談及ALVA為何選擇專注于工業領域，正如上文產品介紹部分所說，目前工業領域存在維修效率低，專家時間利用率低、差旅費用高，員工流動大、培訓成本高等問題，且具有工業數字化轉型的需求。除此之外， ALVA還指出了一個關鍵點：在工業領域，用于建立AR的基礎模型和數據都是已經存在的，非常便于獲取。
據市場研究公司Marketsand Markets的調查報告顯示，2018年全球工業物聯網的市場規模約640億美元，預計將在2023年將超900億美元，2018-2023年的五年間復合年成長率為7.39%。其中亞太地區CAGR增速最高，中國和印度等新興經濟體的基礎設施和工業發展持續促進亞太區的工業物聯網市場成長。
工業物聯網是物聯網在工業領域的應用，將在能源、交通運輸（鐵路和車站、機場、港口）、制造（采礦、石油和天然氣、供應鏈、生產）等應用領域上發揮重要作用。我國工業物聯網的發展也由過去的政府主導逐漸向應用需求轉變。預計在政策推動以及應用需求帶動下，到2020年，工業物聯網在整體物聯網產業中的占比將達到25%，規模將突破4500億元。
從物聯網全產業鏈的價值分布來看，物聯網終端和傳感器約占25%，網絡連接約占10%，物聯網平臺占20%，物聯網應用和服務約占45%。ALVA的目標市場在45%的應用與服務中，策略是和物聯網平臺緊密結合，共同拓展市場。
ALVA表示，應用和服務市場發展還處于早期階段，進入市場的公司分布在AR眼鏡、硬件方向，和ALVA一樣從解決方案和服務角度切入的公司并不多。同時ALVA指出，第一代和第二代AR技術僅限于計算機視覺領域，第三代技術要求傳統計算機視覺融合人工智能技術，這要求公司在AR和AI領域都有非常深厚的技術積累。ALVA表示，目前只有Microsoft和ALVA等少數公司擁有第三代AR技術，且與Microsoft HoloLens主要基于Windows的生態相比，ALVA可提供更靈活的跨平臺服務。
來源： 36氪
