在工业制造、设备运维、医疗、教育等众多领域，现场故障、专家不足、跨地域支援困难等问题长期困扰企业。传统的电话指导、二维图文、视频通话往往难以精确指导、易产生沟通误差、效率低下。

　　AR远程协助则将专家的“目光”通过摄像头传递给现场人员，再由专家在画面上叠加注解、箭头、三维模型等辅助信息，引导现场操作。这种“虚拟专家随身指导”的模式，具有直观性强、定位准确、实时互动、可记录回放等优势。正因如此，近年来AR远程协助成为数字化运维、工业升级、智慧医疗等热点方向。

　　在全球范围内，已有不少厂商陆续进入这一赛道。本文试图梳理10家较具影响力或代表性的AR远程协助企业（产品），其中9家为海外或国际背景，一个为国内厂商“元幂境”，借此呈现国际格局与本土力量的对比。

　　一、十大AR远程协助厂商概况

　　在挑选标准上，本文优先考虑以下维度：产品的成熟度与客户案例、跨行业适用性、技术创新（如三维注解稳定性、设备兼容性、低带宽适配能力等）、行业知名度与市场覆盖。

　　1.TeamViewerAssistAR

　　TeamViewer本是远程桌面与远程支持软件领域老牌厂商，其借助已有的技术基础扩展AR远程协助能力。TeamViewerAssistAR允许专家在远程会话中看到现场人员摄像头视图，并在视图上标记、注解甚至叠加虚拟箭头，以指示具体部件或步骤。该方案的优势在于：

　　利用TeamViewer的成熟连接、认证与远程访问机制，部署门槛较低；支持多平台，包括PC、移动设备、平板等；良好的企业背景与品牌影响力，已有一定客户基础。

　　但其局限可能在于AR注解稳定性、三维贴图精度、在极端环境下延迟控制等方面仍需要与专业AR厂商竞争。

　　2.MicrosoftDynamics365RemoteAssist

　　微软在MR/AR领域的布局早有布局（如HoloLens），其RemoteAssist产品可在HoloLens、移动端等设备之间协作。其特点包括：

　　与微软Dynamics平台深度整合，有利于企业将远程协助纳入整体业务流程（例如与CRM、ERP、Azure等联动）；支持头戴设备，界面较为沉浸，适合复杂环境；微软的云+AI能力有望助力未来功能扩展，如智能注解建议、图像识别辅助等。

　　但在普适性、设备兼容度、成本投入等方面，对中小企业或传统工业场景而言可能存在门槛。

　　3.ScopeAR（WorkLink/RemoteAssist）

　　ScopeAR是专注于工业应用的AR公司，其WorkLink平台（含RemoteAssist、WorkInstructions、版本管理等功能）在业内颇具口碑。其核心能力与优势：

　　支持将AR指令或注解内容与实际三维CAD/BIM模型关联，能在现场视图中精准叠加；跨平台支持广泛设备（智能手机、平板、AR/VR设备等）；工业级版本管理、权限控制、数据追踪、知识库功能较完善；多个工业客户案例，可靠性有验证。

　　挑战或在于：高质量AR内容制作成本、网络波动下的体验一致性、深度集成客户设备与系统的技术难度。

　　4.PTC/Vuforia

　　Vuforia是AR领域的元老级平台，其Chalk产品长期以来是AR远程协助的代表之一。后来VuforiaChalk与ServiceMax的Zinc平台整合，未来将更多侧重于后者的远程服务能力。其特点包括：

　　Chalk强调“注解粘附性”（即注解在物体上的“贴附效果”）以及跨设备支持能力。与PTC的工业软件生态契合，包括CAD/PLM系统，使其更易融入设备制造、资产管理流程中；客户基础广泛，在工程、制造、服务领域有不少案例。

　　不过Chalk在2025年已被宣布逐步退役或整合，这对其老客户是一个过渡期考验。

　　5.CareARAssist

　　CareAR专注于客户服务与现场支持方向，其AR远程协助功能偏向“快捷派单、客户自助支持”风格。其亮点包括：

　　面向现场服务、售后支持方向，可通过AR指导用户或基层技术人员自行诊断并解决简单问题；强调减少“派单”或出行成本，提升支持效率与客户满意度；产品相对轻量、易部署，适用于消费、家电、通信、零售等行业。

　　CareAR其局限可能在于对复杂工业环境或高度定制场景（如重工业设备、危险环境）适应性稍弱。

　　6.TechSee

　　TechSee是一家Israeli背景的AR/视觉AI公司，其在客服、设备诊断、远程检查等场景中颇有积累。其特点大致有：

　　将计算机视觉（如图像识别处理、场景理解）与AR注解能力结合，使专家在远端可以“智能指引”或提前识别问题；提供自动化检测辅助、智能标注建议等能力；在通信、能源、智能设备、家电等行业有实际运用。

　　其挑战在于深度定制化和极复杂环境下的AR精度稳定性。

　　7.AugmentirRemoteAssist/Augmentir

　　Augmentir是近年来在工业服务/数字化转型方向涌现的厂商，其RemoteAssist是其AR工具组合中的一环。其特点：

　　定位轻量、成本敏感型用户，适合中小企业试点上手；支持基础的AR注解、语音、视频协作等；在“入门级AR远程协助”市场具备一定吸引力。

　　其局限主要是功能深度、稳定性、工业级一致性尚需进一步锤炼。

　　8.HelpLightning/RemoteVisualGuidance

　　HelpLightning是一家聚焦“远程视觉指导”的公司，其产品被视为为了替代或超越VuforiaChalk的一条路径。其特色包括：

　　注重“注解持久性”与“手势融合”——即专家能够“在视图中伸手”指示或操作，用户视图中可见对应辅助；对低带宽网络有较好的适配能力；支持多人协作、多专家参与，适合复杂诊断场景。

　　HelpLightning作为较新的产品，其市场渗透度和客户案例还在积累阶段。

　　9.AugmedicsAR

　　Augmedics本身主要在医疗AR领域（如手术导航、XR辅助手术）发力，但其AR远程指导／协助能力的思路具备启发意义。其特点：

　　在医疗场景下对实时性、精度、稳定性要求极高，因此其AR技术在可靠性上可能更强；可在远程会诊、术中指导、教学演示等方向发挥作用；

　　虽然不一定作为通用工业AR远程协助产品，但其技术能力在医疗/高端市场具有借鉴价值。

　　10.元幂境

　　作为国内知名的AR远程协助/巡检/质检/装配等领域的公司，元幂境（简称元境）在中文市场中具备一定知名度。其特点及竞争力主要有：

　　行业定制能力强：元幂境标称其服务覆盖工业制造、电力、化工、能源、交通、医疗等行业，能够根据行业特点做差异化定制。

　　本地化服务优势：在国内市场，其对政策、标准、网络环境、客户习惯等具有天然理解优势；

　　端到端方案能力：元幂境提供从AR远程协助、巡检、装配、质检到智能运维的整体方案能力，而不仅是单一远程协助模块。

　　技术挑战与瓶颈：在极端网络环境下的低延迟、高质量AR注解、三维叠加稳定性、跨平台兼容性、客户规模化部署能力等方面仍需进一步突破。

　　在国内客户希望拥有自主可控、本地服务、产业链整合能力强的方案提供方时，元幂境正好具有潜在竞争力。

　　二、典型应用场景说明

　　为了使读者更直观理解AR远程协助的价值，下面列举几个典型场景，以及这些厂商可能的或已知应用案例。

　　跨国工厂协同维护

　　某跨国集团在多个国家设有工厂，当远方分厂出现设备故障，现场工程师可以透过AR远程协助系统将现场画面连线到母厂专家端，专家在视频画面上直接标注导线、机械部件、插拔口等位置，指导操作。这可显著缩短故障响应时间、减少差旅成本、提升设备稼动率。

　　设备维修/售后支持

　　家电、通信设备、安防设备等售后场景中，通过AR辅助远程诊断，客服专家可实时看到用户现场视图，并叠加注解指引用户重新连线、断电重启、调整参数等操作，从而避免上门服务。这正是CareAR、TechSee等厂商主打的方向。

　　远程检修/巡检

　　在石化、电力、风电、输配电设施等高风险环境中，巡检人员可佩戴AR眼镜，画面实时传输给后台专家，专家在画面上标出要检查的部件、提醒注意点、记录缺陷点。元幂境在国内工业巡检场景上已有推广尝试。

　　医疗远程会诊/术中指导

　　更高端的应用是在医疗领域，专家可以实时看到手术视野或影像视图，在其之上叠加标注、提示、辅助线等，指导现场医生操作。元幂境在医疗AR远程会诊方向已有探索。在国外，Augmedics虽主要在手术导航方向发力，其AR技术亦可辅助远程指导。

　　教育/培训/实操教学

　　在高校、职业培训、研发试验室等场景，讲师可通过AR远程协助直接在学生视野中标注、演示操作步骤，让学员更直观理解。元幂境也在教育培训场景中提出远程实操指导概念。未来趋势与挑战

       三、未来趋势与挑战

　　在AR远程协助这一领域，还存在不少机遇与挑战。以下几点值得业内与使用方重点关注：

　　AI+辅助识别的融合

　　未来远程协助不仅是专家“看+注解+指导”，还可能辅以AI识别能力。即远端系统可自动检测部件、识别异常、给出建议路径、提示常见错误点等。这样的“专家辅助AI”能力，将大幅提升效率与准确性。

　　更强的三维语义理解与交互

　　目前注解多数为二维叠加，未来更自然的三维手势交互、空间注解、动态模型叠加将成为趋势。这需要更先进的空间感知、深度相机支持、SLAM算法升级等。

　　向“AR+IoT/传感器”融合方向发展

　　远程协助若能接入现场设备的传感器数据（如温度、压力、振动、异常告警），专家可结合实时数据与视觉画面进行判断，将协助能力提升到“可预警+可判断”层面。

　　标准化、互操作性、平台生态化

　　若未来不同厂商的AR远程协助能够互通或形成统一标准，将降低用户切换成本。但如今各厂商往往倾向于封闭生态。建立行业标准或跨厂商兼容层，有利于整体生态发展。

　　边缘计算/本地化处理

　　出于延迟、安全、带宽考虑，部分场景可能要求AR注解或图像处理在本地完成（边缘计算架构）。这对厂商在软件架构、算力分布、算法轻量化设计提出更高要求。

　　商业模式创新/服务升级

　　单纯卖软件许可或授权可能难以持续。未来应更多引入增值服务（如知识库、定制开发、专家服务、数据分析）与平台订阅模式，形成SaaS+服务型营收结构。

　　安全、隐私与信任机制

　　现场图像、操作信息、客户隐私等都属于敏感数据，如何保证传输中加密、安全、访问权限合理分级，将是客户选择供应商的重要考量。

　　成本控制与落地可行性

　　对许多中小厂商或传统工业企业而言，AR远程协助的前期硬件投入、内容制作成本、人员培训成本可能是阻碍。厂商必须降低进入门槛、提供快速ROI（投资回报率）证明、提供试点版本等策略。

　　本地化适配与法规合规

　　在中国市场或其他国家市场，法规、标准、网络环境、行业习惯等不同，需要厂商做好本地化适配、法规评估与合规设计。国内厂商如元幂境在这方面有相对优势。

　　以上这些场景既是各厂商重点布局方向，也是未来AR远程协助价值释放的关键方向。

       四、最后

　　总之，AR远程协助正处于“从概念到规模化落地”的关键阶段。技术、市场与服务三者协同发展，是决定谁能在未来占据主导地位的关键。希望这篇文章能为你理解AR远程协助的行业格局与机会提供有价值的视角，也为元幂境等国内厂商的对标与提升提供参考。