增强现实(Augmented Reality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。
每一天的太阳都是新的。每一天的生活都充满希望。
雷锋网按苹果和谷歌相继加入 AR 战局后该技术的火热程度瞬间被拔高了一个层次在数千万潜在用户面前开发者也鼓起了干劲准备为市场提供吸引力十足的沉浸式 AR 体验那些我们在视频上见识过的神奇魔法仿佛即将成真
确实我们比以往更接近梦想成真但事实上在沉浸式 AR 进入主流之前我们在研发和设计上依然需要多年的努力下面我们就对 AR 面临的三大关键挑战进行一次概览
沉浸式视场
同样的VR体验中不同视场效果比对
在 YouTube 上看炫酷的 AR 演示（雷锋网此前介绍过很多）是一个事在现实中体验 AR 又是另一个事儿即使是今天最为先进的便携 AR 头戴设备在视场方面也不够理想甚至与 VR 设备还差着一大截呢
就拿微软 HoloLens 来说它已经是市场上能买到的最好的 AR 头戴设备了但视场却只有可怜的 34 度而就连谷歌的廉价 VR 产品 Cardboard 都有 60 度的视场
对 AR 来说视场相当重要因为要实现一定的沉浸感AR 世界必须与现实世界无缝融合如果不能实时看到眼前的 AR 世界你就会不自然的挪动头部扫描周边环境就像通过望远镜在看世界这样一来大脑就无法通过直观的映射将 AR 世界看作真实世界的一部分所谓的沉浸感也会化为乌有
其结果自不用说沉浸感不够强无法变成人们的自然意识也意味着这并不能成为针对消费和娱乐市场的自然的人机交互
不过现在不是有了 Meta 2 AR 眼镜吗它的视场可是达到了 90 度难道这也不行吗
确实Meta 2 是市场上视场最为宽广的 AR 头戴设备它几乎能与现在的 VR 产品媲美不过 Meta 2 依然非常笨重如果不牺牲一定的视场就无法缩小光学系统的体积
Meta 2 AR 眼镜
Meta 2 的光学组件其实非常简单头盔上那个巨大的帽檐里面藏着一个类似智能手机的屏幕这块屏幕角度冲下面向地面此外那块巨大的塑料护目镜则内部镀银它会把屏幕上显示的画面投射到用户眼中如果想缩小头戴设备的体积就得把屏幕和护目镜同时缩小这样视场角度也会跟着缩小对开发者来说Meta 2 是绝对的神器但如果放在消费市场上恐怕难有消费者问津
ODG R9
ODG 也在运用类似方案做 AR 眼镜不过它们的光学系统有所瘦身视场也降到了 50 度一款名为R-9 的产品售价依然高达 1800 美元以消费市场的角度来看这家伙不但价格不合格体积也不合格与其相比运用光导式技术的 Lumus 则利用 2 毫米厚的光学系统实现了 55 度的视场
Lumus
虽然 50 度的视场已经相当不错了但与顶级 VR 设备 110 度的视场相比还是差距太大而且消费者对视场的追求是无穷无尽的Oculus 此前也表示想实现真正的沉浸感视场至少要达到 90 度因此 AR 必须尽快翻过这座大山
理解不同的物体
苹果的 ARKit 和谷歌的 ARCore 都能给你带来新颖且漂亮的 AR 体验但由于智能手机能力有限这两套系统只能理解平面上的新世界这也是如今 iOS 上 99% 的 AR 应用在墙面或桌面上玩耍的原因
为什么非要是桌面或墙面因为它们容易分类地板或墙壁的平面与另一地板和另一墙壁的平面相同所以系统有信心假定这一平面能够向所有方面延展直到与另一平面相交
注意在这里我用了理解（understand）而非感知（sense）或探测（detect）等词语这是因为系统虽然能看到物体的形状（除桌面和墙壁以外）但却无法理解它们
打个比方来说当你看着一个杯子时看到的绝对不是一个形状而且你已经对杯子非常了解那么了解程度有多高呢
1. 你已经知道杯子与它所在的平面截然不同
2. 即使不看杯子你也知道它有能容下液体和其他物体的空间
3. 你深知杯子里的液体不会冒出杯口
4. 你知道我们能用杯子喝水
5. 你清楚的知道杯子很轻容易被撞倒从而导致杯子内物体被抛洒出来
看起来有点傻不过我还能继续往下说这里我列出以上的文字主要是为了告诉大家我们知道的常识计算机可不知道它们只能看到一个形状而不是一个杯子计算机无法得到杯子内部的完整视图并映射出完整的形状计算机甚至不能假定杯子内部存在一定的空间同时它也不知道杯子是独立于其所在平面的一个对象但你知道这一切因为在你看来它就是一个杯子
对计算机来说只看到一个形状可不行它必须理解这个杯子这也是多年以来我们在 AR 演示中把基准标记附加到物体身上以实现更细致的追踪和交互的原因
那么为什么让计算机理解杯子这么难呢第一大挑战在于分类杯子有数千种形状大小色彩和纹理一些杯子还拥有特殊的属性和用途因此不同的杯子会适用于不同的场景和背景
如果要类比其难度就相当于写一个帮计算机理解以上所有概念的算法或者说写几行代码来向计算机解释杯子和碗之间区别
仅仅是解决一个杯子的问题就能带来如此巨大的挑战所以想把世界上成千上万的物体都囊括进来就更加困难了
如今以智能手机为基础的 AR 确实可以融入周边环境但交互起来却很困难这也是苹果和谷歌不约而同选择桌面和墙面的原因现有系统无法与我们周边的环境进行令人信服的交互因为系统虽然能够看到地板和墙壁但无法理解它们
想要我们幻想中的科幻式 AR 成真（如 AR 眼镜直接显示咖啡的温度或微波炉剩余时间）我们需要系统对周围的世界有更深刻的理解
那么我们要如何跨越这座高山呢答案中肯定要有所谓的深度学习我们必须为各种类型的物体编写出手写分类算法而且要知道即使是普通算法也是超级复杂的任务不过我们可以训练计算机神经网络把这种神经网络设计为拥有随时间发展而自动调整编程并具有可靠地检测周围常见物品的能力
业内已经有人开始在该领域进行探索了他们也取得了一定的突破在下面的视频中系统在检测任意人类雨伞交通灯和汽车之间的差异上已经有了初步能力
使用 Tensorflow API 的物体识别
下一步我们则需要大幅扩展分类然后将以图像为基础的探测和与从 AR 追踪系统采集到的实时环境映射数据融合起来一旦我们能将理解周边世界的能力赋予 AR 系统就可以着手解决 AR 体验的适应设计挑战了
自适应 AR 设计
第三个问题还是要先打个比方对于网络开发者来说可靠实用的设计规则是多年开发的成果这也是网页能适应不同屏幕形状的原因不过与自适应 AR 设计（Adaptive AR Design）相比这只能算是一个简单的任务因为后者需要涵盖跨越三维的任意环境
这并非一个简单的问题即使在 VR 游戏设计行业设计师还处在解决该问题的基础阶段他们只能针对不同的游戏场所大小进行设计一般来说VR 游戏场所都是正方形或矩形而且这块空间都是玩家独占而 AR 要解决的麻烦可是复杂得多
想像一下即使住对门的邻居家里的家具和物品摆设也完全不同因此要找到打造令人信服娱乐体验的方法设计师还需要打磨多年毕竟这种娱乐体验需要一个近乎无限的环境需求它需要覆盖从地面到天花板再放大到数以百万计家庭和建筑的空间当然室外环境也不能忘掉
你可能会认为打造一个简单的 AR 射击游戏并不困难因为游戏中的 NPC 会从特定房间中钻出来不过别忘了如果不预先对环境进行映射AR 系统连屋子里有另一个房间都不知道
假设我们已经解决了物体分类问题即系统已经可以在人类层面上理解你周围的对象那开发者该怎么利用这一突破打造游戏呢
假设我们要打造一款简单的农场游戏玩家可以在增强现实中种植并用杯子浇灌农作物但如果你周边没有杯子呢是不是这游戏就没法玩了当然不是开发者聪明着呢他们准备了不少备用方案玩家可以将手握成拳头当杯子倾斜拳头时水就会流下来
搞定了以上这些问题后我们就可以着手种地了美国开发者希望玩家能准备一个屋子种十排玉米但对于欧洲玩家来说这样的空间实在是太奢侈了家里根本没有这么多的空间供 AR 娱乐使用
如果需要这个故事还能继续讲述下去但总的来说如果我们想体验不只是局限于地板和墙面的沉浸式 AR我们需要设计出自适应 AR 游戏和应用它们会充分利用到我们周围的空间和物体通过一些巧妙的设计我们就能控制无数的变量
自适应 AR 设计是三大挑战中最难实现的但在能满足需求的设备诞生前我们可以先进行理论设计
去年不断有人提出意见称 AR 和 VR 在成熟度上可以旗鼓相当但事实上 AR 比 VR 落后好几年AR 确实是一个令人兴奋的产品但从硬件到感知再到设计都有巨大的进步空间现在的 AR 确实赶上了好时候这一领域相当开放留给新来者去突破的机会和空间也很多如果你有信心现在绝对是进军 AR 的好时机
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