绍兴沉浸式空间

AR HUD技术是安全驾驶的一项重要的先进辅助设备，它可以实时为我们提供车道偏离、道路施工、前车预警和主动驾驶员辅助系统等信息，通过与周围信息相融合，以直接投影到前方。在道路突发状况，如，突然停车时，汽车需要结合声音和符号闪烁等及时作出提醒，以实现安全驾驶。

DLP方面，奔驰新S级对成本不敏感，自然采用了DLP做AR HUD，不过使用DLP技术做HUD，奔驰并非第一家，林肯大陆和领航员也都使用了DLP做HUD，但仍然是传统HUD，都由德国大陆汽车提供。林肯大陆和领航员使用的是德州仪器早期DMD芯片DLP3030，只有40万像素。奔驰AR HUD使用德州仪器最新的DMD芯片DLP5531（2018年下半年才量产，所以林肯没用上），有130万像素，FOV为10X5°，VID距离为33英尺即10米，奔驰称这相当于77英寸显示器。不仅在HUD上使用了DLP投影，在车大灯上，奔驰还极尽奢华使用了DLP投影，也是DLP5531。

近代意大利的兴起始于一场“文艺复兴”运动，这场复兴直到今天依然被人们称颂。在科学和工业革命的历史上她的确是极为重要的，因为是她重新延续了工业文明源头的古希腊文明。但是，“复兴”概念的起点也就决定了她的终点，当古希腊亚里斯多德、泰勒斯、柏拉图、苏格拉底、欧几里德、色诺芬、毕达哥拉斯等智者的经典和成就被重新研习之后，事实上文艺复兴之路下一步该怎么走就没有方向了。

但是美国文明最值得炫耀的价值观，同时也潜藏着巨大的软胁。人类感觉和直觉的弊病不仅没有被解决，甚至是被神圣化，由此也就不难理解很多被统计数据包装的理论，不过是对社会上人们普遍直觉的附合，他们永远无法被证伪。某些情况下的民主和自由可以使人类的创造力获得极大释放，而在人类错误和偏见被神圣化时，导致灾难性的后果也屡见不鲜。

除此之外，FRL研究团队还在进一步探索，力图开发在桌子或膝上高速打字的功能，甚至实现比使用键盘更快的打字速度。与物理键盘相比，虚拟键盘不仅可以随时使用，而且能够随着时间推移，学习和适应每个人不同的打字风格，并产生适应性的变化，实现更快的打字速度。FRL团队已经在个性化模型方面取得了重要进展，使适应个人风格的键盘模型的训练时间得以减少。

2、智能动态显示。沙盘采用不同颜色灯光，通过单点、群点、长亮、闪亮及流水式显示等方法，使沙盘显示有明显的动态效果。

按照图像生成单元（即PGU）常见的HUD分为TFT、DLP和激光三大类，也有冷门的很少人提及的LCOS。按光源可以分为LED和激光两大类，按投影成像技术可以分为多片、全息和光场三大类。所谓AR-HUD实际就是增加了AR图像层（也有把层说成焦段），在常规车辆信息如速度和能耗外增加了导航和ADAS信息。

这3.0版的鞭子抽起来，表现就是不同。自然的，产业界也纷纷开始模仿，麦肯锡等管理咨询公司和投行的业务一时炙手可热，不肯模仿的当然也有，只是他们会在竞争中落后、破产，或者被野蛮人吃掉肢解、优化组合了。

难以应用于户外大范围地理场景中，而基于传感器的注册方法，可实现户外场景中的跟踪注册，但受制于精度与误差，效果一般，并且功能有限。采用混合跟踪技术可取长补短，提高系统的可靠性，但也增加了系统的复杂度和成本。

100年后，人们或许会发出“为什么美国没能最终超越西方文明？”的历史之问。

因此，对于今天的生物创业公司来说，这更好：出生在野外 - 承担所有风险和回报 - 或者在人工饲养中成长

最终用户面临的主要挑战是什么？最终用户对IIoT和关键要求的看法是什么？

CPS最早是美国人提出来的，但由德国人大加推崇并且发扬光大。从CPS要素来看，德国强在硬（智能感知和控制）+软（底层嵌入式软件和工业软件），弱在网（工业互联网）和平台（工业云和大数据平台），所以德国人在单元级CPS最强，系统级次之，生态级最弱；而德国人的CPS中，只是利用网络传输数据，而实际数据想控制在每个单元级CPS里面；而美国强在网和平台，美国人要利用自身的优势，把数据牢牢掌握在自己手中，占据生态价值链的高端（类似于苹果的运营模式），相比西门子的“工业4.0”，通用电气的“工业互联网”方案更加注重软件、互联网、大数据等对于工业领域的颠覆。所以德国强调的是“硬”，美国注重的是“软”。

抛开了C端、完全依赖TO B业务的富士康，成为纯粹的制造业服务网络，也得以把它的决策体系更聚焦。机制上的变革创新相当之多，其中特别值得点出的，就是广泛使用内部竞标代替总部指令计划。

预测性维护。能够在发生中断之前预测生产线中断的可能性对于制造商来说是非常宝贵的。它允许管理员在最有利的时间安排停机时间并消除意外停机。计划外停机会严重影响利润率，也可能导致客户群流失。它还扰乱了供应链，造成了过剩的库存。通过第三方现场工程支持带来额外人力的需求也会花费很多钱。普华永道的一项研究“2020年数字工厂：塑造制造业的未来”预测，由于能够通过消除计划外停工来提高利润率，预计采用机器学习来实现预测性维护将使制造商增加38％。