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科幻电影中的情节正在成为现实。
一个需要执行检修任务的工程师，戴上HoloLens，所需要的检修机器数据，可以自动以虚拟的方式出现在眼前，并与机器的对应位置相匹配。
如果需要远程协助，远程专家则可以通过眼镜上的摄像头，共享工程师的视角，直接在画面上标注，配合音频沟通，提高沟通和维修效率。
这是一家名为DataMesh的公司目前可以做到的场景之一，背后的核心技术包括数字孪生、混合现实等。
简单来说，数字孪生是一种对真实物理世界进行虚拟镜像的技术。与CAD等建模设计技术相比，数字孪生是一种动态实时仿真，所克隆的虚拟镜像上还带有本体的数据——包括物理设计模型、传感器反馈数据、运行历史数据等，虚拟镜像与物理本体之间可以建立实时映射的关系。
数字孪生的基础原理
德勤报告显示，目前数字孪生所能产生商业价值的场景涉及工业生产的全链条，例如降低产品生产设计成本、控制整体产品质量、预测产品质量缺陷、优化产品售后服务等。
DataMesh创始人李劼将公司的重要使命定义在为一线员工提供决策数据，提高决策效率。李劼认为，一线员工的体量巨大，并且任务明确，可以为数据决策提供大量的数据；另一方面，一部分一线员工人员流动性大，培训成本高，对于降本增效的需求空间大。
DataMesh CTO邬浩将面向一线的员工的场景分为三类，一是培训场景，面向相对低端的蓝领工人；二是维修场景，协助相对高端的蓝领工人；三是安全监管，设备人员安全监控。
对于一线员工而言，解放双手是一个巨大的痛点。为此，DataMesh引入了混合现实技术作为前端的展示入口。李劼将混合现实技术定义为人类的下一代“屏”，是颠覆人机交互与协作的关键技术。通过混合现实技术，虚拟数据可以与实体设备进行叠加，形成立体视觉效果。
在培训场景中，DataMesh可以为需要培训的人员提供1:1的虚拟孪生设备，戴上MR眼镜之后，通过手势在虚拟样机中进行学习、练习、试验，减少需要购买真机的成本，基于可视化的培训也能够提高培训效率。
李劼告诉界面新闻记者，从增效上看，根据DataMesh日本客户的反馈，使用MR产品培训后，整体培训效率预计提升了23%；从降本上看，重工业制造业公司使用的真机设备大多在500万-1000万之间，真机培训的成本非常之高，而使用虚拟样机，费用则大大降低。
在客服支持上同理，使用MR产品，DataMesh一家日本客户可以支持的客服数量从二十余位上升到了一万六千余位，不必受真机数量限制。
其次，维修场景即前文开头提到的高级工程师在检修机器时，可以得到与机器密切相关的数据，包括机器零件的说明信息、历史检修记录等。同时可以连接专家，共享相关知识图谱，专家可以直接调取内容推送给一线工程师，也可以远程协作在工程师的画面上进行标注，共同解决问题，尽可能减少产线的停机时间。
在安全监管场景中，为了避免机器故障以及人员操作不符合安全规范等问题，借助微软Azure Kinect，可以做到基于高精度的环境深度信息，检测某区域内是否有多余的东西；以及凭借肢体识别能力追踪工人的操作，判断目前正处在哪个环节。一旦出现潜在风险，或者监测到工人没有把相应的东西放在正确的位置，系统就会报警，并且拍照留存。
根据DataMesh提供的资料，目前DataMesh的产品架构为PaaS平台加App用户端，通过定制化与SaaS方式为企业服务。
平台方面，基础架构产品线包括DataMix企业智能知识图谱、Director混合现实设计协同平台、Remote Expert智能远程专家系统、Live混合现实展现与可视化平台。
端方面，与具体使用场景有关。以培训场景为例，主要提供的端一般会涉及三类：一个是模型处理，CAD模型的处理、转换、导入；一个是DataMesh Studio，用来编辑制作培训课件；一个是DataMesh One，通过MR方式用来实际培训。
这三个App端面向三类不同的使用者：CAD模型处理面向企业里的设计师，他要有一定的三维处理能力，并且把3D模型导入平台，形成企业数字资产；DataMesh Studio面向企业里的讲师、专家或熟练工人，他们想办法用企业数字资产，结合自己的经验，编成一些课件；DataMesh One则面向企业中被培训的人员。
基于以上几种场景，目前DataMesh已与北京奔驰、广联达、中国南方电网、海尔等两百余家客户达成合作，年营收在数千万级别，预计今年实现盈利。
DataMesh创立于2014年，目前已获得IDG及前海梧桐并购基金等投资机构多轮投资，曾获得《Fast Company》“2017中国最佳创新公司50”大奖，正在计划新一轮融资。