中国的智能汽车产业有多发达？高科技到连“VR头盔”都用上了

当我们脱离了小小的课堂，来到更为广阔的天地，一辆辆汽车有序向前奔驰，不同类型，不同颜色，面对这样的场景，你想到了什么？制造业蓬勃发展？路上的车越来越多？

在科研人员的眼里，看到这些，又不止这些。

在一般的汽车生产线上面安装，比方说安装一个发动机，它本身是有八九百个零件要装配的，这个过程之前的话是有安装的工人，他是需要翻一个非常厚的手册来学习的，他装完这辆车之后，学习的过程就没有用出来，可能他又是装一辆另外一辆车了，所以这个成本比较高的。

经验习得，而不能重复利用，对于学习者或者培训者来说，都是一种浪费。效率至上，怎么才能将学习做到最简单？经验能够发挥最大的作用。

如果实现这么一套系统，可以帮助工人不去翻阅安装手册，只需要根据系统提示进行操作，这样不就能减少学习成本，提高效率？

虚拟影像和制造业，一虚一实，这个组合，看似奇怪，却让经验能够重复利用。如果你真的碰到了一些无法解决的问题，它可以通过你眼镜上的传感器来获取周围或者是故障车辆的信息，然后可以传到远端，让专业的人士来指导你。

这样的形式，好像身边有了一个智能助手，知道我们的目标是什么，然后通过数字化的内容，实时传输给我们，试着想象一下，未来有一天，当我们打开一辆车的引擎盖，就知道怎样修理它。

同样还是面对这辆车，当这辆车开出去，行驶在路上，我们首先要面临一个问题。向左转还是向右转？

因为匆忙看导航，而错过了转弯的路口，因此多开了好几个路口。如果导航信息能够直接投射在马路上，所见即所行，对于驾驶者来说，就能提供更加安全便捷的行车辅助。

与传统导航相比，车载AR导航会先用摄像头把前方道路的真实场景实时捕捉下来，这是“实”；再结合当前的定位、地图信息以及场景AI识别进行融合计算，在人眼可见的真实道路上生成虚拟的指引信息，这是“虚”。

通过这种方式，让驾驶员的实现集中在路面上，将障碍物或者车道的提醒，实时呈现在真实捕捉的画面上。

我们再把眼光拉得更远一点，我们可以得知一辆车的行驶状态，也能够得知更多辆车的状态。

通过路边安装的摄像头，把这些拍下来的画面拿回来处理，同时在虚拟环境里做一个三维投影。

我们可以想象，这样一个虚拟的世界，却能呈现真实世界的状态。不同的摄像头捕捉车辆信息，一条马路上有多少辆车，行驶速度怎样， 车牌号是多少，这样的信息综合叠加，放置在城市地图中，就能够1:1复制一个数字城市。

在这样的三维城市中，能够呈现整体的交通流状况，并能快速地全方位重现交通事故，对于责任认定或者事故原因的探索进行更直观的呈现。对于交通疏导、紧急救援等活动来说，都能抓住最黄金的时间。当这些数据重复收集，对于整个城市的道路和交通基础设施的规划，能够提供有力的数据支持。同时对于想要追踪的特定车辆，也能够在整个城市空间中描绘这些车辆的交通轨迹。