探索AI与XR融合新边界：专访北京鑫瀚科技技术负责人郭子龙

在人工智能（AI）与扩展现实（XR）技术深度融合的浪潮下，北京鑫瀚科技有限公司凭借技术创新在行业内崭露头角，而这背后离不开技术负责人郭子龙的深耕与引领。从人工智能虚拟现实交互研究到基于ChatGPT的生成式AI自动化控制系统研发，他以理论突破为基、以技术落地为要，在前沿领域交出了一份亮眼答卷。近日，我们对话郭子龙，听他分享技术探索之路、行业洞察与未来规划。

记者：您最初是如何与人工智能、虚拟现实领域结缘的？这一选择背后有哪些关键契机？

郭子龙：我与AI的缘分始于大学阶段，当时自动化与人工智能专业刚兴起，课程里“机器模拟人类决策”“数据驱动智能”的内容让我很着迷——原来技术能打破“人与数字世界”的交互壁垒。后来接触到虚拟现实（VR）技术，发现它能构建沉浸式场景，但早期VR存在交互僵硬、数据孤立的问题，比如用户只能通过手柄简单操作，虚拟环境无法“理解”人的意图。这让我意识到，“AI+VR”或许是解决问题的关键，既能用AI赋予虚拟场景“智能”，又能靠VR让AI交互更具象。毕业后我一直沿着这个方向深耕，直到加入鑫瀚科技，有了更完整的团队和资源支持，得以更系统地推进技术落地。

记者：了解到您发表了多篇论文、参与多部专著，核心研究方向集中在“AI与XR交互”“多元数据融合VR技术”，这些理论成果要解决行业哪些痛点？

郭子龙：当前AI与XR融合领域，有两个核心痛点亟待突破：一是“交互不自然”，二是“数据不互通”。比如早期AR应用，用户做手势时系统识别延迟高，虚拟物体无法实时响应；再比如工业VR培训场景，设备数据、环境数据、用户操作数据分散在不同平台，无法联动优化培训效果。

我的论文和专著正是围绕这两点展开。像《人工智能与VR技术研究》，重点提出“AI驱动的动态交互模型”，通过深度学习算法优化手势、语音识别的准确率，让用户与虚拟环境的交互像“和真实世界对话”一样自然；《基于VR技术应用领域创新的设计研究》则聚焦教育、工业等场景，分析如何用VR+AI解决传统场景的局限——比如教育领域，用VR构建虚拟实验室，AI实时反馈实验操作对错，比传统板书教学更直观。

还有结合ChatGPT的专著《基于CHAT GPT的生成式人工智能自动化控制系统》，这是我们针对“自动化控制智能化不足”的突破。传统自动化系统需要人工预设规则，面对复杂环境容易“失灵”，而基于ChatGPT的生成式AI能实时分析数据、生成最优控制策略，比如在智能家居场景，系统能根据用户作息、天气变化自动调整温湿度，不用人工反复设置。

记者：除了理论研究，您还拥有多项软件著作权，涵盖AR模拟系统、AI机器人管理等领域，这些技术成果目前有哪些落地应用？

郭子龙：理论最终要服务于实际，我们的软著都是“从场景中来、到场景中去”研发的。比如“机器学习AR场景开发系统”，现在已经用在工业设备维修培训中——维修人员通过AR眼镜看到设备内部结构，系统会用AI实时标注故障点、提示维修步骤，比传统“看手册”效率提升40%以上；“人工智能机器人管理平台集成”则落地在物流仓储场景，能同时管理50+台AGV机器人，AI根据订单量动态分配路径，减少机器人拥堵，仓储分拣效率提高25%。

还有“机器人智能自动化控制中枢系统”，这是我们的核心成果之一。它相当于机器人的“大脑”，能融合传感器数据、任务数据，实时调整机器人动作——比如在生产线，机器人抓取易碎品时，系统会根据物品重量、材质自动调整力度，破损率从原来的3%降到0.5%以下。这些软著不是“实验室成果”，而是经过实际场景验证的，能直接帮客户降本增效。

记者：生成式AI是当前行业热点，您团队研发的“基于ChatGPT的生成式AI自动化控制系统”，相比传统系统有哪些创新？未来还有哪些拓展方向？

郭子龙：传统自动化控制系统的核心是“按预设规则执行”，而基于ChatGPT的生成式AI系统，多了“理解”和“创造”的能力。举个例子，在智能工厂的生产调度中，传统系统只能按固定流程排产，一旦出现设备故障、原料短缺，需要人工重新调整；而我们的系统能通过ChatGPT的自然语言理解能力，实时读取故障报告、原料库存数据，自动生成3套以上排产方案，还能向管理人员用文字解释方案优劣，大大减少人工干预时间。

未来我们会向两个方向拓展：一是“多模态交互”，让系统不仅能处理文字数据，还能识别图像、声音——比如通过摄像头识别产品外观缺陷，自动调整生产参数；二是“行业定制化”，目前系统已在制造业落地，接下来会针对医疗、交通领域优化，比如在智慧交通中，结合实时路况数据，自动生成信号灯调控方案。

记者：在推动技术落地的过程中，您遇到过哪些挑战？是如何克服的？

郭子龙：最大的挑战是“技术适配性”和“用户信任度”。比如我们把AR技术推向传统制造业时，很多工厂的设备还是老旧型号，无法与AR系统联网；而且一线工人习惯了传统操作方式，对“戴眼镜干活”有抵触。

针对适配性问题，我们开发了“轻量化数据接口”，不用改造老旧设备，只需加装简易传感器，就能实现数据互通；针对信任度问题，我们先在工厂做“小范围试点”——比如选一条生产线试用AR维修系统，用1个月时间对比试点线与普通线的维修效率，当试点线效率提升30%、故障停机时间减少20%后，工人和管理层自然就接受了。

其实技术落地不是“硬推”，而是“找到用户痛点，用技术解决痛点”，让用户看到实实在在的价值，信任度自然就建立起来了。

记者：作为鑫瀚科技的技术负责人，您如何带领团队保持创新活力？对团队成员有哪些期望？

郭子龙：我觉得保持创新活力有两个关键：一是“贴近行业前沿”，二是“鼓励试错”。我们团队每周会组织“技术分享会”，要么邀请行业专家来讲最新技术，要么让团队成员分享项目中的难点和解决方案；而且我们会拿出20%的研发预算，支持成员做“非功利性研究”——哪怕某个想法暂时看不到商业价值，只要有技术创新点，就可以申请资金做实验。

对团队成员，我有两个期望：一是“既要懂技术，也要懂场景”，不能只埋头写代码，要去客户现场看看，知道技术要解决什么实际问题；二是“保持好奇心”，AI和XR技术更新太快，如果满足于现有知识，很快会被淘汰，要愿意主动学习新东西，比如现在团队里很多人都在研究AIGC在XR中的应用，这就是很好的状态。

记者：展望未来3-5年，您认为AI与XR融合领域会有哪些发展趋势？鑫瀚科技在其中会扮演什么角色？

郭子龙：未来3-5年，AI与XR融合会呈现两个趋势：一是“轻量化”，现在的VR设备还比较重，未来会更轻薄，甚至像普通眼镜一样便携，AI算法也会更高效，在手机上就能运行复杂的XR应用；二是“普惠化”，不再局限于工业、教育等B端领域，会走进更多C端场景——比如VR健身时，AI教练能实时纠正动作；AR导航时，能直接在现实路面上标注路线，比手机地图更直观。

鑫瀚科技希望成为“AI+XR技术落地的推动者”。一方面，我们会持续深耕B端行业，把现有技术打磨得更成熟，帮更多传统企业实现数字化转型；另一方面，我们也在研发C端产品，比如针对青少年的VR科普设备，用AI+XR让科普内容更有趣、更易懂。我们不想只做“技术研发者”，更想做“技术应用的桥梁”，让AI和XR技术真正走进生活、改变生活。

记者：最后，对想要进入AI与XR领域的年轻人，您有什么建议？

郭子龙：首先要“打牢基础”，数学、编程、信号处理这些核心知识很重要，就像盖房子的地基，地基不牢，后面很难做深入研究；其次要“多动手实践”，不要只停留在理论学习，可以用开源平台做小项目，比如开发一个简单的AR滤镜、用AI训练一个图像识别模型，在实践中发现问题、解决问题；最后要“关注行业需求”，技术最终要服务于人，多去了解不同行业的痛点，找到自己感兴趣且有需求的方向，这样才能在领域内走得长远。

这个领域充满机遇，也充满挑战，但只要保持热爱和专注，一定会有所收获。（作者唐天阳）