AR眼镜凭借其独特的实时交互与数据可视化能力，正在成为制造业智能化升级的核心工具。AI 驱动的智能识别集成 AI 算法与计算机视觉技术，AR 工厂眼镜可自动识别设备异常、零部件缺陷或装配错误，并触发预警，大幅提升生产质量与安全性。但随着工业场景对智能化需求的不断攀升，AR 眼镜单纯依靠基础算法已难以满足复杂多样的识别任务。引入大模型成为推动 AR 眼镜在工业 AI 识别领域迈向新高度的关键一步，它能够赋予 AR 眼镜更强的认知与决策能力。
1、技术路线
工业 AR 眼镜所涉及的 AI 识别任务需精准对接生产制造流程中的各类复杂场景，从设备故障诊断、零部件检测到操作流程合规性判断等，这要求大模型技术路线具备高度针对性。在基础模型选型上，通常会优先考虑多模态大模型，如视觉语言模型（VLM）。这类模型可高效融合 AR 眼镜采集的视觉图像数据与文本形式的工业知识、操作指南等信息，实现对工业场景的全面理解。
为进一步优化工业场景应用，需对基础大模型进行微调。在微调过程中，模型会重点学习零部件各类缺陷特征，如划痕、磨损、变形等，强化对这些关键特征的识别能力。
2、开源模型选择
在AR 眼镜工业AI识别应用中，选择合适的开源大模型是提升识别效果的重要环节，不同开源模型在性能、适用场景等方面各有特点。
LLaVA：作为一款视觉语言模型，它在图像描述和视觉问答方面表现出色。能够将 AR 眼镜采集到的工业设备图像转化为精准的文字描述，并对与图像相关的工业问题进行解答。不过，其在复杂工业场景下的深度逻辑推理能力相对较弱，对于一些需要综合多方面信息进行故障诊断的任务，可能难以给出全面准确的结果。
CLIP：具备强大的跨模态检索能力，能够将图像和文本在同一语义空间进行映射。在工业场景中，可用于快速匹配 AR 眼镜所拍摄零部件图像与对应的标准部件信息。
YOLOv8：是一款在目标检测领域表现优异的模型，具有检测速度快、精度较高的特点。
3、部署AI算力
大模型部署在 AR 眼镜工业应用中需兼顾计算性能与实时响应要求。由于 AR 眼镜硬件资源相对有限，难以直接承载大规模模型的运行，因此采用端云协同的部署模式成为主流选择。
云端 AI 算力是支撑大模型高效运行的核心基础，在显卡类型选择上，对于处理大规模图像数据、进行复杂逻辑推理的大模型，通常会选用高性能的 GPU，如 NVIDIA 的 A100、H100 ，或者消费级英伟达5090显卡等。
4、打造专属模型
定向训练是使大模型深度适配工业 AI 识别应用的关键步骤。首先，需收集海量且高质量的工业数据，这些数据涵盖不同类型设备、不同工况下的运行图像、故障样本，以及各类工业操作流程视频等。接着，利用这些精心收集与标注的数据，对大模型进行有针对性的训练。在训练过程中，根据工业场景特点设置合适的损失函数与优化算法。通过持续的定向训练，大模型能够深度理解工业场景中的各种模式与特征，为 AR 眼镜提供高度精准、贴合工业实际需求的 AI 识别支持 。
在全行业拥抱 AI 大模型的背景下，AR+AI 战略已不是选择题，而是决定企业未来竞争力的必答题。
