增強現實技術面臨的問題與未來發展

增強現實技術面臨的問題與挑戰

（一）增強現實的內容素材建設

增強現實與虛擬現實一樣，處於發展的初期階段，不但面臨著硬體、軟體技術的革新與發展，同樣在內容上面臨著巨大的缺失。優秀的內容能夠給增強現實生態帶來巨大用戶流量，反過來會推動技術的發展。截至2017年12月，APPLE應用商店上共上線1000個AR應用，這個數量相較手機APP的數量，差距顯著。所以，增強現實應用的市場潛力巨大。

隨著技術的標準化，增強現實內容製作的規範也會逐漸地標準化。隨著物聯網和大數據的發展並與之整合，其內容數量會遠超現有視頻量級，增強現實內容平台會將人們生活周邊的物體、環境都變成數據和三維模型存儲在數據中心，便於終端隨時調用。平行於現實世界的另一個數字世界是增強現實所需要的，也是增強現實的終極發展。現在，所有的商品都有自己的條形碼，人們也已經習慣了掃碼模式，這也為增強現實的發展提供了良好的用戶基礎。

（二）增強現實的標準化與監管機制建設

虛擬現實發展初期，各類硬體層出不窮，做出來的內容也參差不齊，2016年開始我國啟動標準化工作，並於2017年發布了一系列虛擬現實、增強現實相關規範、標準和徵求意見稿，包括硬體設備規範、標準和內容評級機制。這對虛擬現實的發展起到良好的促進作用。對於增強現實的發展，我們面臨著同樣的問題亟需解決：終端設備標準化，內容製作標準化。

增強現實技術的未來

增強現實技術經過了多年的沉澱和發展，已經從企業級應用走向消費級市場，並逐漸釋放其商業價值，構建其獨特的商業模式。然而作為圖形圖像技術的集大成者，增強現實技術更多的作為一個顯示終端出現，在其顯示技術和終端設備完善的同時仍需要大量內容支撐，同時也需要其他領域的技術支撐。這樣的生態結構非常類似智能終端，手機與APP應用相互支撐、相互影響、相互發展。在目前主流發展的技術中，有兩個技術領域會在未來與增強現實技術實現這樣的相互支撐結構。

（一）增強現實技術與大數據的整合

大數據技術近些年發展得如火如荼，龐大的數據帶給我們足夠多的信息，我們在享受數據帶給我們便利的時候，也被數據的篩選過程所困擾。如何將數據有條理地進行分類、快速呈現在使用者眼前成為一個難題。增強現實技術恰恰具有解決這一難題的可能性，一方面增強現實技術可以將數據可視化，帶給人們最直觀的體驗，人們在觀看數據時可以依託數字、形狀、顏色等外觀的變化對一個事物進行基本的判斷，同時數據可視化顯示的內容將更加豐富，現在是圖片、視頻、三維模型，未來包括聲音、地點和內容都能成為我們獲取信息的方式；另一方面，增強現實頭戴式顯示器作為最接近人眼的一塊屏幕，無疑具有天生的顯示優勢。人們可以實現數據的實時提醒和顯示，一切呈現都是實時的，在正確的時間、正確的地點獲得正確的信息；最後，增強現實技術作為一個可交互的雙向溝通機制，使用者在獲取數據信息後可快速與信息進行互動，隨著技術的發展，互動可能是一段語音、一個眼神、一個手勢或者是大腦思考的一個想法，隨時隨地將使用者的數據信息與數據中心進行交互。通過增強現實技術，一個與我們現實世界互相融合、交織的數據世界正在逐步形成。

當然，數據整合的過程並非一蹴而就，埃森哲戰略董事總經理TomasKandl認為：「企業的增強現實需要按步驟、有計劃、循序漸進地實現。第一階段，需要聚焦在那些容易實現的部分，比如像可穿戴、簡單的信息展示；第二階段就是信息整合，將數據從ERP、物聯網中抽取出來，並能夠進行實時的整合；第三階段，就是有一些虛擬物體能夠接入到現實社會之中；第四階段則是完全的進入，數據世界和現實世界充分融合。」[1]

（二）增強現實技術與人工智慧技術的整合

人工智慧對增強現實關鍵技術的推動集中在渲染能力處理、深度學習和感知交互領域。渲染能力處理主要體現在快速的三維場景構建，無論是虛擬現實還是增強現實，三維場景的構建始終是無法繞開的重要環節。現有技術條件下，大多數採用預製模型場景的模式，這種模式耗時長，效率較低。人工智慧技術的發展可以大幅提高生產效率，並且在數據傳輸的過程中降低對網路帶寬的消耗。現在已經研發成熟的技術可以使用人工智慧技術將360P的視頻還原渲染至1080P，對帶寬的消耗則節省了近8倍。

深度學習是人工智慧的又一個重要體現。深度學習是人工智慧中發展迅速的領域之一，可幫助計算機理解大量圖像、聲音和文本形式的數據。目前增強現實技術的主要環節是對目標圖像進行識別。主要包括基於視覺標記、基於自然特徵和SLAM三種識別方式。在SLAM技術尚未成熟前，主要是將所識別物體轉化為2D平面圖像，這就給增強現實的圖像識別帶來巨大挑戰。現實世界中，我們識別的物體不具備可快速識別的二維碼等信息或者識別點，需要對複雜的物體和環境進行識別。這不單對物體的識別特徵有要求，在光照條件不一致的情況下，同樣會對識別的效果和速度產生致命的影響。通過人工智慧的機器學習，可以分辨物體的不同角度、不同顏色、不同形狀、不同動作，從而快速識別出不同環境。

交互作為增強現實技術的主要特徵，目前仍然處於發展的初級階段。以HoloLens為例，目前採用的手勢識別和語音識別技術都尚未成熟，人們在使用的過程中會有明顯的疲勞感，其交互效率相比PC和智能終端的交互方式都很不成熟。這也受制於通用AI技術的發展，無論是VR還是AR都沒有更加高效的符合人機工程學的交互方式。在VR環境下高效的文字輸入仍然是有待攻克的難題，隨著語音輸入方式的成熟，這些問題都會被解決。其他的交互方式包括眼動檢測、面部表情檢測、人體生理特徵檢測、腦電波檢測等等在未來都會成為增強現實交互的主要方式。

The Ghost Howls的作者Antony Vitillo認為，只有將AR與人工智慧和腦機介面（BCI）相融合，我們才能挖掘出AR真正的潛力。「人工智慧可以幫助用戶理解他所看到的這個世界，並且通過AR技術直接在他感興趣的物體對象身上展示。BCI可以實現大腦與人工大腦之間的完美融合，AI可以直接從我們的大腦中讀取信息，也可以將信息插入到我們的大腦之中。」[2]

[1]埃森哲戰略董事總經理TomasKandl在2016百分點數據與價值國際論壇的報告內容節選http://www.cbdio.com/BigData/2016-06/21/content_5007167.htm

[2]源自Yitzi Weiner對AR行業的趨勢調查，節選自Antony Vitillo的調查內容（https://journal.thriveglobal.com/39-ways-ar-can-change-the-world-in-the-next-five-years-a7736f8bfaa5）。

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