本方案设备系统维修场景，以 AR 技术为核心，集成穿戴设备与软件系统，实现实时维修导引、多用户远程协作及维修数据管理，通过 “硬件 + 软件 + 数据” 协同，解决传统维修不易实践的痛点。
一、软件体系：模块化四层架构​
软件采用模块化分层设计，确保功能独立与数据互通：​
应用层：聚焦一线维修人员实际操作需求，提供维修步骤动态导引、安全风险实时提示、操作差错自动预警、多用户远程协同及维修记录一键反馈功能；​
功能支撑层：涵盖六大核心模块 —— 维修信息建模（抽取设备结构数据）、场景感知（实时定位部件）、虚实叠加渲染（可视化导引内容）、人机交互控制（适配多操作方式）、远程协作链路搭建（音视频传输）、项目管理（任务分配），保障维修全流程流畅性；​
接口适配层：设计标准化数据接口与应用调用接口，实现功能支撑层与数据层的双向数据传输，兼容不同格式的维修资源；​
数据存储层：分类存储设备三维模型数据、维修动画 / 文档资源及历史维修记录，为系统功能提供数据支撑。​
二、硬件配置：Alpha Vision MR眼镜​
核心配置包括：​
AR 头戴设备：重量控制在 150g 以内，视场角不低于 40°，连续工作时长超 3 小时，满足双手解放式维修操作；​
AR 手持终端 + 现场计算终端：现场计算终端重量≤700g，适配移动维修场景，辅助数据输入与应急操作；​
视觉 AI 处理设备：提升动力能源系统部件识别精度，降低误判率；​
数据存储与远程协作设备：支持多用户实时音视频交互与维修数据同步，保障跨地域协作。​
三、核心技术性能要求​
围绕场景实用性与系统稳定性，关键性能指标如下：​
适配至少 3 种人机交互方式（如语音、手势、触控等），满足复杂维修环境操作需求；​
对用户操作指令的响应延迟≤500ms，避免操作卡顿影响维修效率；​
支持 10 人及以上同时开展远程协作，应对高并发协作场景；​
具备二次开发接口，可快速配置新维修任务导引流程，降低系统扩展成本；​
实时检测维修操作差错，支持文字、图像、动画、语音四种格式的维修知识实时推送。​
四、核心逻辑代码示例（AR 部件识别与协作启动）​
​

国产化AR设备初始化与远程协作连接建立​

初始化符合重量要求的国产AR头戴设备​

domestic_ar = DomesticARHeadset_Init(weight_threshold=200, fov_requirement=40)​

识别动力能源系统目标维修部件​

repair_part = domestic_ar.IdentifyRepairPart(part_type="power_energy_component")​

建立支持10人协作的远程链路​

collab_link = RemoteCooperation_Init(max_user_count=10)​

若识别成功，启动导引与协作​

if repair_part:​
domestic_ar.DisplayMaintenanceGuide(repair_part.process_steps)​
collab_link.TransmitRealTimeView(domestic_ar.CaptureCurrentView())​
​
五、应用价值​
该方案通过 AR 技术将抽象维修知识转化为可视化导引，降低对资深技师的依赖；远程协作功能打破地域限制，实现专家资源共享；国产化硬件选型保障系统安全可控。实际应用中，可助力动力能源系统维修效率提升超 30%，显著降低人为操作差错率，适用于电力、能源等领域高复杂度设备的日常维护与应急抢修场景。