AR眼鏡真的不美，這三大難題需要解決！

橙橙橙子丶 · 發(fā)表于 2017-10-1 10:24

　　導(dǎo)讀：人們很容易會對 AR 眼鏡的效果有過度的幻想，但事實上卻并不是如此。

　　如果并不太了解 AR 技術(shù)的動態(tài)，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(xiàn)實和虛擬交織的，沉浸感超強的世界，但事實上卻并不是如此。

　　現(xiàn)實是，即使是 AR 眼鏡的代表產(chǎn)品 HoloLens，它最大的問題之一就是可視范圍實在是太小了。僅僅 34 度的可視范圍，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，只有在這個范圍里我們才能夠看到。這樣一來，沉浸感當(dāng)然就大打折扣了。

　　我們不能因此指責(zé)微軟和 HoloLens 達不到自己的期望，因為它作為一種便攜式的設(shè)備，電池性能始終有限。如果采用了太大的可視范圍，那續(xù)航就會成為很嚴重的問題。

　　在這個電池技術(shù)久久未能得到突破的時代，很多時候續(xù)航和體驗都是一個很矛盾，需要去平衡和妥協(xié)的問題。盡管市面上已經(jīng)有一款名為 Meta 2 的 AR 眼鏡達到了 90 度的驚人可視范圍，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 的一切硬件都是圍繞著打造穩(wěn)定的 AR 體驗而設(shè)計的，而 Meta 2 的這種方案雖能實現(xiàn)寬廣的可視角度和更高的分辨率，但追蹤延遲很大，即使只是輕微的頭部活動都會導(dǎo)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(dāng)然了，技術(shù)總歸是在不斷進步中的，現(xiàn)在也確實有些公司宣稱他們使用更穩(wěn)健的方案，實現(xiàn)了達 50 度可視范圍的 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，但不管怎么樣，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(gòu)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(xiàn)實世界的聯(lián)系非常少，只要一戴上 VR 眼鏡，周邊環(huán)境的一切很大程度上就不再和你有關(guān)（當(dāng)然你得保證別被什么東西絆倒）。

　　然而 AR 卻不太一樣，因為它需要實現(xiàn)的是虛擬和現(xiàn)實的互動。傳統(tǒng)的 AR 技術(shù)要讓虛擬景象出現(xiàn)在指定的位置，要么依靠定位系統(tǒng)，要么依靠制定的標志物。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(xiàn)手段，沒有一個能稱得上“沉浸感”的。

　　要讓 AR 系統(tǒng)產(chǎn)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(xiàn)實環(huán)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(xiàn)這一點，你首先得讓系統(tǒng)知道那兒有一張桌子，桌子上有這些那些東西。

　　然而事情并沒有那么簡單，因為要做到更加逼真，系統(tǒng)不應(yīng)該僅僅局限于只是識別到物體的形狀而已。我們拿一個杯子來舉例，系統(tǒng)認知到杯子是一個和桌子平面區(qū)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(tǒng)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(zhì)。要讓計算機每一次都能對它進行準確的分類和定義，這要比想象中更難。要寫一個算法讓系統(tǒng)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，這可沒有想象中容易，不如說幾乎是不可能的事情，沒有開發(fā)者擁有這種程度的精力。

　　不過現(xiàn)在已經(jīng)有了新的解決方案，那就是人工智能和深度學(xué)習(xí)。在這一點上微軟已經(jīng)走到了前頭，它已經(jīng)確認新一代的 HoloLens 將搭載一個專屬芯片，完全為人工智能設(shè)計。這個芯片將被用來處理 HoloLens 上所有和機器學(xué)習(xí)相關(guān)的任務(wù)，從而減少處理器負載，加快速度，優(yōu)化效能。簡單來說，新 HoloLens 上的人工智能特性將會更加強大。

　　擁有了深度學(xué)習(xí)能力，人們就能夠讓系統(tǒng)去進行訓(xùn)練，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來不斷學(xué)習(xí)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，能夠識別并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(xiàn)實中的物體，或是為現(xiàn)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(xiàn)實的融合才是非常真實可信的。

　　自適應(yīng)設(shè)計

　　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(wǎng)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(fā)者卻花了很多年的時間才創(chuàng)造出了一套能夠適應(yīng)不同屏幕尺寸的網(wǎng)頁設(shè)計規(guī)范。其實，AR 也一樣。

　　AR 體驗看似和自適應(yīng)無關(guān)，但其實后者對前者來說十分重要。尤其是在游玩 AR 游戲時，有一樣?xùn)|西是經(jīng)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?zhèn)€桌面游戲的，那還不要緊，但如果你玩的是更大型的作品，比如敵人出現(xiàn)在四周等待著你去消滅的那種游戲，自適應(yīng)就至關(guān)重要了。簡單來說，敵人如何好似真的就在你房間中，不會穿過墻壁和床鋪？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游玩之前，讓系統(tǒng)“了解”整個房間的樣子，然后才能夠進行適應(yīng)。但是這個過程并不是自動的，而且你因此也沒法在家里從一個房間玩到另一個房間。

　　還有一點：假設(shè)上一節(jié)里所說的實時物體識別得到實現(xiàn)，那么虛擬的東西又該如何去利用那些它識別出的現(xiàn)實物體？

　　可以說，自適應(yīng)設(shè)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(jīng)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。

　　要是AR眼鏡真的給力，這三大難題首先需要解決。

橙橙橙子丶 · 發(fā)表于 2017-10-1 10:24

先把機器刷成磚，再把磚頭刷成機器，我都佩服自己在ZNDS學(xué)到的刷機技術(shù)！

橙橙橙子丶 · 發(fā)表于 2017-10-1 10:24

› 綜合交流 / 資源分享區(qū) › 綜合交流大區(qū)