現在都在講工業4.0那么它到底是什么呢？拋開那些專業的術語簡單地說，工業4.0不是無人工廠。它主要有兩個方面：一個是把機器變成人，例如無人工廠，讓機器更智慧，讓機器更智能，來代替我們人工作。一個是把人變成機器。
人是整個社會運轉的核心，是zui核心的生產資料，哪怕是無人工廠，它的建設、運維也都是由人來完成，所以把人變成機器。
 
　　在此基礎上就會產生一定的困境：生產上的困境，現在所有的互聯網和信息技術的終端都不能夠解放工人的雙手。但是人的靈活性是人類zui大的優勢，但是對于機械性的工作，這反而變成了劣勢。管理上的困境，一個生產車間的負責人，少則負責幾十個員工，多的可能要負責幾百個員工的管理。工業大數據都是以設備和機器為中心產生的數據，傳統的信息技術和數字化手段很難采集到人的大數據，比如擰一顆螺絲用了多長時間，每一個工作步驟用了多長時間。人才培養和知識管理上的困境，工作場景跟學習場景脫離的問題。很多培訓雖然是實訓，但是離真正的工作場景還是有很大脫離，一脫離就產生問題了，因為人都是有遺忘曲線的，學完了都會忘。
 
　　當然這并不是沒有解決的辦法，AR的技術就很好的解決了這些難題。1、實時指導。AR模塊，解決的是產業工人的記憶問題，解決的是他工作效率和出錯率的問題。2、透明化管理。解決的是能夠實時的采集到他的工作的大數據，同時能夠讓一線的管理人員實時的管理到生產工人的每一個工作細節。一旦出錯，管理者能夠立刻收到報警和提醒。3、個人教練。AR眼鏡解決了培訓問題，就像隨身的師傅，拉近了個人培訓場景與生產場景的距離，甚至重疊，能滿足即需、即用、即學、即評這樣的教學目標。4、知識沉淀。zui簡單的就是AR眼鏡可以把工作的過程錄下來，可以把好的經驗沉淀下來。
 
　　然而，要想達到這樣的程度，對于AR設備的硬件以及軟件要求是很高的。AR眼鏡要達到工業化五個關鍵指標1、要求識別率達到98%以上。2、要求誤識別是零。電路板有很多元器件很相似，AR眼鏡可以有2%識別不出來，但是不能夠把A元器件識別成B元器件。3、元器件很小，像素漂移控制在要在5個像素以內。4、延遲要在100毫秒以內。5、識別的精度要在0.2毫米。
 
　　“據了解，現在AR技術的發展應該是處于70年代計算機的發展水平，也就是在工業當中有剛需、有應用的一個階段。一個真正意義上的個人消費品要有兩個特性，*要有一定的市場保有量；第二要有一定的黏性，只有量沒有黏性不能稱之為真正意義上的個人消費品。就像計算機從出現到90年代真正走進千家萬戶，這其中也是經歷了諸多的風雨。