设备与现实的互动
在用户界面方面，可穿戴和便携式计算机（包括扩展现实头戴式显示器和智能手机）以及可以忠实呈现现实的高性能图形，已经实现了智能现实。尽管头戴式显示器代表了计算领域的重要转变，但它们仍是可穿戴设备，对于许多用户和应用而言，也许并不能接受。
现实的通用概念包括物理和抽象现实。机器是物理现实，而创建机器的供应链是从数据派生的抽象现实。最抽象的是，数据现实可以与任何物理现实分离。例如，来自大宗商品市场的实时流数据，可以形成供VR使用者探索的数据现实。
由于AR设备具有透明性，因此接近物理现实是AR体验的一部分。实施者可能会选择使用MR设备，来满足那些与物理现实无关的用例，例如，独立绘制供应链的3D模型。与VR相比，用户可能更喜欢MR，因为他们意识到周围环境更加舒适。MR可以是远程的也可以就地的。
理想的智能工厂可以将多个资产整合在一起，以确保简化流程。
数字孪生模型
好的数字孪生模型会获取有关资产设备的设计、生产和运营寿命的信息，并将其虚拟化为数字资产。在数字孪生模型进行测试和修改的应用场景，可能是在实际运营过程中永远不会发生的场景。例如，汽车制造商无需进行昂贵的汽车物理碰撞测试，而是进行数百万次虚拟碰撞。无需在测试轨道上转几圈，就可以在具有不同服务历史的多个测试中将汽车虚拟行驶数百万英里。此类测试可用于馈送机器学习神经网络，然后在维修实际资产时对其进行查询。
通过智能现实应用程序，数字孪生可以叠加到物理孪生上。当公共汽车驶入车库时，车队经理可以将公共汽车的数字孪生系统的重要输出视为AR叠加层。一个例子是公共汽车由于逾期未换油而发出警报。数字孪生的真正力量来自更为细致入微的案例，而不是简单地打破既定的一维规则。也许在多个维护项目上，公共汽车可能都处于可接受的范围内，但是通过数字孪生模型发现，几个接近超标项目的组合，会大大增加关键任务故障的风险。AR设备可以将此信息传达给经理，以便其采取适当的行动。
从XR设备馈送AI
当工厂向工人部署1000个AR头戴式显示器时，意味着他们正在部署至少1000个头戴式摄像头。这些摄像机的位置可以提供丰富的视频内容。此类内容可以通过计算机进行传输，然后传输到机器学习和其它分析模型。头戴式显示器可以传输视频以及佩戴者头部位置和方向的精确信息。
对于生产制造而言，具有AR功能的工作场所可以根据头部位置、凝视、工作场所中组件的放置以及质量结果等，来生成经过训练的机器学习模型。这样的模型可以检测到导致动作质量不佳的细微动作和实践，并通过头戴式显示器立即建议更好的做法。这种学习可以重新部署到工人的智能现实中。
尽管VR不能提供与现实世界相同的连接，但是VR头戴式显示器可以传达工作人员头部的位置和方向。眼动追踪也将其纳入XR产品。此类信息可用于改善模拟，并加强人对虚拟环境中物理模拟的反应方式的理解。
