AR眼鏡真要給力 這三大難題不容易解決

如果並不太了解 AR 技術的動態，人們很容易會對 AR 眼鏡的效果有過度的幻想，以為只要一戴上它，立刻就會進入一個現實和虛擬交織的，沉浸感超強的世界，但事實上卻並不是如此。

現實是，即使是 AR 眼鏡的代表產品 HoloLens，它最大的問題之一就是可視範圍實在是太小了。僅僅 34 度的可視範圍，用體驗過的人的話來說，這就好比在眼前放了一個十多寸的小屏幕一樣。虛擬增強的那些東西，只有在這個範圍里我們才能夠看到。這樣一來，沉浸感當然就大打折扣了。

我們不能因此指責微軟和 HoloLens 達不到自己的期望，因為它作為一種攜帶型的設備，電池性能始終有限。如果採用了太大的可視範圍，那續航就會成為很嚴重的問題。

在這個電池技術久久未能得到突破的時代，很多時候續航和體驗都是一個很矛盾，需要去平衡和妥協的問題。儘管市面上已經有一款名為 Meta 2 的 AR 眼鏡達到了 90 度的驚人可視範圍，但代價是它用起來非常不便，需要用智能手機作為圖像投影的載體。HoloLens 的一切硬體都是圍繞著打造穩定的 AR 體驗而設計的，而 Meta 2 的這種方案雖能實現寬廣的可視角度和更高的解析度，但追蹤延遲很大，即使只是輕微的頭部活動都會導致讓人困擾的圖像晃動。所以，Meta 2 也不是一個理想的解決方案。

當然了，技術總歸是在不斷進步中的，現在也確實有些公司宣稱他們使用更穩健的方案，實現了達 50 度可視範圍的 AR 眼鏡。雖說 50 度對打造沉浸式體驗來說還遠遠不夠，要知道 VR 那邊 HTC Vive 的可視角度都達到了 110 度，還是有明顯的黑邊，但不管怎麼樣，我們是能看到希望的。只不過從 50 度到 110 度，不知道要等多久就是了。

實時的物體識別

構建一個具有沉浸感的世界，VR 或許相對會簡單一點，因為它和現實世界的聯繫非常少，只要一戴上 VR 眼鏡，周邊環境的一切很大程度上就不再和你有關（當然你得保證別被什麼東西絆倒）。

然而 AR 卻不太一樣，因為它需要實現的是虛擬和現實的互動。傳統的 AR 技術要讓虛擬景象出現在指定的位置，要麼依靠定位系統，要麼依靠制定的標誌物。更簡單粗暴一點的，直接把虛擬圖像「按」在屏幕上就好了。然而這些實現手段，沒有一個能稱得上「沉浸感」的。

要讓 AR 系統產生的虛擬景象更加真實可信，最好的辦法是讓虛擬景象和現實環境來一個互動，比如讓虛擬的小人在真實的桌子上跑起來，翻越各種碗碟杯盤。但是要實現這一點，你首先得讓系統知道那兒有一張桌子，桌子上有這些那些東西。

然而事情並沒有那麼簡單，因為要做到更加逼真，系統不應該僅僅局限於只是識別到物體的形狀而已。我們拿一個杯子來舉例，系統認知到杯子是一個和桌子平面區別開來的物體只是第一步。它還需要知道杯子頂部有開口，虛擬物體可以進入其中，或者用來盛放東西。系統還要知道杯子很輕，易碎，這樣小人才不會嘗試拿火箭筒來轟它。

這種認知對計算機來說其實非常困難，因為「杯子」這種東西有成百上千種形狀、尺寸、顏色和材質。要讓計算機每一次都能對它進行準確的分類和定義，這要比想像中更難。要寫一個演算法讓系統能夠認出所有情況下的杯子，而不是將它誤認為是圓柱體的小山，這可沒有想像中容易，不如說幾乎是不可能的事情，沒有開發者擁有這種程度的精力。

不過現在已經有了新的解決方案，那就是人工智慧和深度學習。在這一點上微軟已經走到了前頭，它已經確認新一代的 HoloLens 將搭載一個專屬晶元，完全為人工智慧設計。這個晶元將被用來處理 HoloLens 上所有和機器學習相關的任務，從而減少處理器負載，加快速度，優化效能。簡單來說，新 HoloLens 上的人工智慧特性將會更加強大。

擁有了深度學習能力，人們就能夠讓系統去進行訓練，通過神經網路來不斷學習去識別各種各樣的物體，從而準確給它們定義。隨著時間的推移，AR 眼鏡就會變得越來越聰明，能夠識別並分類的東西越來越多。這樣一來，虛擬的人物、動物就能夠辨認那些現實中的物體，或是為現實中的物體加上虛擬的特效，比如給實體杯子加入虛擬的水。這樣一來，虛擬和現實的融合才是非常真實可信的。

我們都知道顯示器尺寸多種多樣，不同的屏幕大小，同一個網頁的排列布局好像都有些不太一樣。這對我們來說似乎是再常見不過的事情，但開發者卻花了很多年的時間才創造出了一套能夠適應不同屏幕尺寸的網頁設計規範。其實，AR 也一樣。

AR 體驗看似和自適應無關，但其實後者對前者來說十分重要。尤其是在遊玩 AR 遊戲時，有一樣東西是經常會有變化的，那就是玩家的房間大小。

沒錯，不同的玩家其房間大小都是不一樣的。如果說只是普通的 AR 體驗，比如看個視頻，玩個桌面遊戲的，那還不要緊，但如果你玩的是更大型的作品，比如敵人出現在四周等待著你去消滅的那種遊戲，自適應就至關重要了。簡單來說，敵人如何好似真的就在你房間中，不會穿過牆壁和床鋪？這個處理不好，那違和感可就大了。

所以很多時候你都需要在遊玩之前，讓系統「了解」整個房間的樣子，然後才能夠進行適應。但是這個過程並不是自動的，而且你因此也沒法在家裡從一個房間玩到另一個房間。

還有一點：假設上一節里所說的實時物體識別得到實現，那麼虛擬的東西又該如何去利用那些它識別出的現實物體？

可以說，自適應設計很可能是這三個難題中最不容易解決的一個。好在人們已經開始嘗試著先在紙面上解決問題了，所以我們未來也會迎來這個問題解決的一天。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！