应用领域：虚拟现实、增强现实、动作捕捉、医学测量、人机工程

对于移动场景传统的智能识别基于移动网络，本系统采用不依赖于通信网络，将边缘计算和深度学习结合。在传统深度学习的基础上，采用分离式结构：数据采集、人工标准、预训练、模型训练、模型优化、模型适配在训练服务器上完成。 通过 AR 智能眼镜的 RGB 摄像头采集的车辆图像直接输入边缘神经网络处理器进行本地快速实时识别，神经网络处理器完成智能识别的推理加速，从而实现移动场景识别本地智能化。借助 AR 实现物体智能识别，以增强现实眼镜为工具，将装备实操和培训内容存储在增强现实智能识别设备，受训者利用增强现实智能眼镜，在装备的合适位置，增强现实眼镜会自动识别出装备部件，根据需求自动在真实的部件上叠加三维模型、动画、视频、文字、图片等信息，学员根据自己的需求可以由系统执行理论学习、工作原理学习、操作指引等相关的培训，形式由播放操作视频、原理视频、动画等各种与实操培训相关内容，实现实操过程中可以按需进行学习培训。

提供产品全生命周期的解决方案，基于工程工业软件、制造仿真软件、科学计算后处理可视化软件、交互式电子手册软件、综合保障等软件，结合高端显示系统，为用户提供一体化的虚拟现实、增强现实等系统，提供设计、分析、集成、研制和内容服务，服务于创新中心、体验中心、训练中心、专用实验室等工作环境建设，提供涉密环境下的立体信号处理器和观看设备，全系统国产自主可控交付。

具有“一网多端、中台接入、多源驱动、决策智能”特点，运用大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、数字孪生等新一代数字技术，结合“端边云网脑”五位一体的底座平台，通过对全域运行数据进行实时汇聚、监测、治理和分析，构建典型通用的数字孪生系统，全要素感知辅助宏观决策指挥。