1307万元平台包含哪些建设模块
中国政府采购网11月4日发布的中标公告显示，中国民航大学“人机协同智能维修科研平台”由工业和信息化部电子第五研究所中标，整体合同金额1307.247万元，评审得分93.63分，服务期至2027年12月1日。该金额对应完整科研平台，AR/MR是其中的重要技术组成。
招标文件把平台划分为四个模块：大空间交互可视化、智能维修部件检查、多通道人机交互，以及维修知识与流程助手。建设内容围绕航空发动机辅助动力装置等对象展开，要求构建高保真三维模型、故障模式、视觉数据采集、部件姿态估计、异常检测和维修流程支持。项目目标不是单点展示，而是建立覆盖感知、理解、指导与评估的科研环境。
AR/MR在维修流程中承担什么任务
招标要求将AR/MR用于真实电机、刹车盘和航空发动机辅助动力装置模型的辅助维修。头戴传感器承担第一视角与第三视角视觉采集，并结合六自由度姿态、部件识别和异常检测理解现场状态。系统还要通过空间标签、箭头、文字与逐步流程，把维修知识直接叠加到操作对象附近。
关键指标进一步明确了工程方向：部分头戴传感器要求视场角不低于50度、刷新率不低于90Hz；AR智能维修模块要求视场角不低于40度，网络时延不高于500毫秒，识别精度不低于75%，并支持边缘侧离线轻量模型、眼动与手势交互、云端AI能力和二次开发SDK。这些要求把“看见提示”扩展为可集成、可验证的完整系统。
视+AR观察
中国民航大学项目释放出明确的采购信号：工业AR正在与计算机视觉、知识工程、数字孪生和多模态交互合并建设。对于航空维修这类步骤多、对象复杂、知识密集的任务，空间指引能把手册内容放到部件旁，视觉算法能确认对象与状态，知识助手则负责解释步骤与调用历史资料。
招标文件还要求知识系统支持S1000D资料，以及文字、图片、视频和三维内容，并在平面屏幕与AR终端间自适应展示。视+AR可围绕空间标注、视觉识别、设备追踪、分步作业和内容管理提供应用设计与集成支持；EasyAR工具链能够帮助研发团队快速验证识别、追踪与空间交互，并与现有维修数据和知识系统连接。
同类智能维修项目怎样推进
第一阶段应从一个高价值、可重复的维修任务开始，梳理部件、工具、步骤、错误类型和验收标准，并把S1000D或现有手册转化为结构化内容。第二阶段采集真实环境中的第一视角数据，训练部件识别、姿态估计和异常检测，同时设计标签、箭头、警示与确认等空间界面。
第三阶段在实验台与真实工位分别验证，重点检查识别精度、网络时延、遮挡、光照、佩戴舒适度、手眼交互和边缘离线能力。平台还要保留算法接口与SDK，支持学校和合作单位继续接入新模型、新设备与新任务。通过“样板任务—指标验证—平台扩展”的路径，智能维修能力可以稳步复制到培训、检修和科研场景。
常见问题 FAQ
项目中标金额和中标方是什么？
整体合同金额为1307.247万元，中标方为工业和信息化部电子第五研究所。
1307万元是否全部用于AR软件？
该金额对应完整人机协同智能维修科研平台，包含大空间可视化、部件检查、人机交互和知识流程助手等模块。
AR/MR主要支持哪些维修任务？
用于部件识别、空间标注、分步指引、异常检查、眼手交互和维修知识调用。
招标文件提出了哪些关键指标？
包括头戴显示视场角、刷新率、网络时延、识别精度、边缘离线模型和二次开发SDK等要求。
同类项目应从哪里开始？
从一个可重复的样板维修任务开始，先结构化知识与数据，再完成识别、空间交互和现场指标验证。
