万众瞩目的北京冬奥会终于拉开帷幕。本届冬奥会体现着十足的“科技范儿”，大量运用人工智能、5G 和云计算等新科技。无论是开幕式、场馆建设、场馆运营，还是赛会组织、观赛体验、疫情防控等，都体现着“科技冬奥”的理念和元素。

在本届冬奥上，开幕式举办地“鸟巢”和速滑比赛场馆 “冰丝带”迎来了一位 “智能向导”——提供定位精准、随叫随到的引导服务。这位新上岗的向导来自一家北京的人工智能企业——旷视。旷视全方位参与了这场在“家门口”举办的奥运会的筹备过程，通过提供多维度技术服务与决策支持，以科技赋能精彩北京冬奥。这套融合了 AI 和 AR 技术的智能应用便是其中之一。

大型场馆迎来智能向导

长久以来，对于置身大型场馆中的观众来说，找座位、洗手间和商超，常常有“摸不到门，找不着北”的困扰，往往需要反复查找和问询，也免不了走很多弯路。

而AI+AR技术为上述难题开出一副智能解药：进入场馆后，网络连接到智能导航应用，用摄像头对准周围环境，在信息栏中输入要前往的目的地，系统就可以直接获取当前位置的定位信息，并生成前往目的地的路径导航，而且这种导航还是在AR实景上叠加路线、路标、箭头，跟着箭头走，就能轻松找到目的地。

据旷视冬奥项目的工程师介绍，这套智能导航系统具备一系列贴心体验和技术亮点：在室内复杂多变的环境下，通过手机随手拍方式便可轻松定位；支持离线识别定位，在人流密度较大5G/4G无法完全覆盖的场所仍然可顺畅导航；AI+AR视觉导航，通过AI技术实现虚实融合的交互方式，增强用户体验；多源融合导航，基于视觉、蓝牙、WiFi、GPS等融合算法，因地制宜，快速定位，精准不漂移。

补齐导航的最后一块拼图

面对层出不穷的城市新坐标，手机导航拯救了无数迷茫的车主和行人。但是，距离完全摆脱“路痴”困扰，还有“最后一块拼图”要加速补齐——复杂的室内场景催生了对“室内导航”的需求，但受限于空间和信号的限制，室内导航的技术有待突破。

而以AI 算法见长的旷视也一直在寻求和探索低成本、高精度、易使用的室内视觉定位方式。

2019年，在旷视内部的一次创意碰撞讨论中，旷视的一位算法研究员受到自家机器人产品上的视觉重定位技术启发，想出了在手机上使用摄像头进行视觉定位寻找会议室的创意。经过两年的持续打磨和升级，目前该技术已在现实中得到落地。

据介绍，由于室内环境复杂多变，房间、物品之间的距离更近，参与定位的设备又多，室内导航对定位精度的要求远高于室外。市面常见的室内导航，主要依靠蓝牙、WiFi 等技术进行识别，这也不可避免地容易产生成本较高、精度较低、场景使用受限等问题。尤其在相对封闭的场馆，即使有移动或者 WiFi 信号，但现场万人扎堆，手机信号差，几乎不可能完成导航。随着应用场景多样化、复杂化，以及用户体验需求不断提升，现阶段的室内导航亟需新的技术加以升级改善。

“相较于其他室内定位技术，室内视觉定位技术具有高精度、易部署的特点，无需对室内建筑环境二次改造，仅使用激光视觉地图采集设备对现有环境采集，就可以实现定位功能。”旷视工程师表示，不仅如此，视觉定位将传统GPS定位的5米精度，WiFi、蓝牙定位的1-3米精度提升至亚米级精度。旷视研发的室内视觉定位导航系统，无需借助过多设备，除手机外无需额外增加传感器，室内环境也无需加装辅助定位设备，因而也具有成本优势。

展望后奥运：智能经济前景可期

引入智能导航应用，仅仅是旷视参与科技奥运建设的冰山一角。为了让运动员、观众和工作人员享受到科技奥运带来的全新体验，旷视以 AI 技术为支点，全面、深度地参与到鸟巢、冰立方、冰丝带、五棵松体育馆、首都体育馆、延庆冬奥村等奥运场馆设施的智能化升级建设中。

作为一场全球性的盛会，安全健康始终是奥运各参与方关注的重中之重。为了将新冠疫情的风险降到最低，本届冬奥会运用了一系列科技手段，实现了整个赛事的闭环管理。而这其中，便有 AI 技术的智慧加持。旷视打造的“区间智能防疫系统”，实现了快速的无感测温与健康核验功能，将防疫信息检测速度从分钟级提升到秒级，全方位助力闭环区域的科学防疫。

从区间智能防疫，到精准定位的AI+AR智能导航，再到奥运场馆的智慧化建设，旷视提供的一系列便捷、精准、高效的 AI 技术应用，将大幅度地提升运动员、观众和工作人员的参赛、观赛和运营体验。

奥运热情点燃了这个冬天里的一把火。赛场上运动员们刷新纪录，而场馆内外则见证着科技应用的不断突破。正如奥运选手们不断追求更高、更快、更强，人们将智能技术应用推向新高度的追求也将继续下去。

据了解，以科技冬奥为契机，智能技术应用将创造更为深远的价值：智能导航将推广到医院、商场等更多室内场所，造福大众；智能技术将进一步促进不同场馆之间的数字融合；更广泛而深入的智慧城市升级前景可期；当前人工智能正在落地仓储物流，生产制造等更为丰富多样的场景，奥运的智慧火种，将促进人工智能加速走向实体经济的各行各业。

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