Apple公司最近发布了 一款AR/VR的头显Vision Pro。许多试用者都给出了很好的评价，认为头显的表现惊艳，较好地解决了视觉变形、晕动感等问题，用户体验较现有市面上的其他产品高出一截。据说Apple公司在这款产品上已经潜心研发多年，以Apple对硬件产品的把控和营销能力，不少果粉认为AR/VR的时代终于要来临了。但是Vision Pro定价3千多美元，显然不是一款大众产品。据透露，这款头显产品的材料和生产成本已经超过1500美元，那么根据摩尔定律和莱特定律的估测，要让这款产品的销售价格达到300 – 500 美元的区间，还需要2 – 3次的产品迭代周期。所以我们离开头显产品的普及以及带动AR/VR黄金时代的到来，至少还有3到5年的时间。Apple公司在这个时候发布Vision Pro，并以高价位来高举高打，意图重在布局生态圈，吸引合作开发者，并由此获得AR/VR底层技术标准的话语权。Tim Cook在发布会中专门提到，Vision Pro的发布将会推动空间计算技术的蓬勃发展，就是表达了这个意思。
空间计算是指通过使用计算机技术将物理世界与虚拟世界融合，使用户能够在现实世界的背景下与虚拟的数字内容进行交互和操作，来创造优良的混合现实体验。空间计算利用传感器、相机、显示器和输入设备来感知物理环境、理解空间关系并将虚拟元素叠加到真实环境中。它使用户能够看到虚拟对象和信息并与之交互，这些虚拟对象和信息似乎与物理环境共存并进行交互。通过融合物理世界和虚拟世界，空间计算将提供感知数字内容并与之交互的新方式，增强我们对空间的理解，并以此来研发新的应用和体验。
空间计算有可能彻底改变许多行业，包括娱乐、教育、医疗保健、建筑、制造、零售等。其潜在的应用包括：
- 增强现实(AR)和虚拟现实(VR)融合：AR和VR之间的界限变得模糊，从而产生了混合现实(MR)的概念。MR 将虚拟元素与现实世界无缝结合，提供更加身临其境和互动的体验。这可能涉及将虚拟角色放置在现实生活中，或者让虚拟对象对现实世界的物理现象做出反应。
- 空间数据可视化：空间计算为可视化和分析复杂空间数据提供了新的机会。它允许以交互式和身临其境的方式呈现地理信息，从而帮助人们在城市规划、物流和数据分析等领域做出更好的决策。
- 空间映射和重建：使用深度感应相机或激光雷达传感器创建物理空间的3D表示。这些数字模型可用于导航、设计、仿真和其他应用。
- 空间协作：使多个用户能够在共享的虚拟空间中进行交互和协作，而不管他们的物理位置如何。这可能涉及远程会议、虚拟设计审查或共享虚拟体验。
- 空间游戏：创造交互式和身临其境的游戏体验，玩家可以在游戏世界中移动和互动。这可能涉及将游戏化元素叠加到现实世界或完全虚拟的游戏环境中。
空间计算仍处于早期阶段，面临着诸如硬件方面的限制，许多有待开发的软件算法，高昂的计算成本，等等。其中一些关键的技术挑战有：
- 跟踪和定位：在物理环境中准确跟踪用户移动和精确定位对于空间计算至关重要。它需要强大的传感器融合技术、计算机视觉算法和传感器校准，以确保虚拟对象相对于物理世界的准确和实时定位。
- 环境理解：空间计算系统需要理解和解释周围环境。这涉及映射和识别对象、表面和空间特征，以实现逼真的交互和场景理解。这包括克服遮挡、变化的照明条件和动态环境等挑战。
- 交互技术：设计直观自然的交互技术是一项重大的技术挑战。空间计算涉及手势输入、语音命令、触觉反馈和其他模式，这需要复杂的算法和多模态机器学习模型来准确识别、解释和响应用户输入。
- 网络和数据传输：空间计算通常涉及在设备和用户之间实时共享和同步数据，尤其是在协作场景中。 因此高效的网络协议、低延迟数据传输和同步机制对于支持空间计算环境中的无缝协作、多用户体验和基于云的处理至关重要。
- 系统集成和互操作性：空间计算涉及集成各种硬件组件、软件框架和数据格式。 确保不同设备、平台和软件生态系统之间的无缝互操作性和集成是一项技术挑战，需要标准化的协议、API 和数据格式。
克服这些技术难题需要跨多个学科的持续研究、开发和协作，包括计算机视觉、图形渲染、人机交互、网络和人工智能等。其中最关键的一点是空间计算所处理的基本数据元素是3维数据，这是一种另类的数据类型。和我们所熟稔的其他数据元素如数字、文本、像素等相比，3D数据不仅量更大，数据结构也更加复杂，因此在采集、存储、处理3D数据所需的算力要求也比其他数据类型要高得多，我们对3D数据的处理能力在各个环节都有待提高。
- 数据采集和表达：为了获取准确且全面的3D数据通常需要专用设备，例如3D扫描仪或激光雷达传感器。此外，由于数据点数量众多且需要保留几何细节，以高效紧凑的方式表达和存储3D数据可能会很复杂。
- 存储和管理：3D数据集可能很大，需要大量的存储容量和高效的管理策略。 有效地存储和访问3D数据至关重要，尤其是在涉及实时处理或需要频繁访问数据的应用程序中。开发特定于3D数据的适当数据索引、压缩和检索技术将是一项必不可少的工作任务。
- 数据处理和分析：分析3D数据涉及处理和解释大量信息。传统的数据分析技术通常是为2D数据设计的，可能无法直接应用于3D数据。提取有意义的特征、识别模式以及对3D数据执行计算需要专门的算法和计算方法，而且对算力的要求会高得多。
- 计算复杂性：分析和操作3D数据可能需要大量计算。许多对3D数据的操作，例如几何变换、表面重建或模拟，都需要复杂的数学计算。开发有效的算法和优化技术来处理3D数据处理的计算复杂性需要多学科人员的共同努力。
- 与其他数据集和数据模式的集成：因为3D数据复杂的结构，到目前为止，不同的3D 数据集也还没有统一的标准，因此3D数据集和应用之间的交互也还是一个没有解决的问题。而3D数据与其他数据模式（例如图像、文本或传感器数据）相结合、集成、确保互操作性以及从多模态数据中提取有意义的信息，更是一个不小的挑战。
空间计算还是一个新兴的领域，在技术上也还有诸多问题和挑战，完全解决视觉障碍、晕动感和认知障碍等问题需要很多次的技术迭代和工程优化，才可能让用户到达没有违和感的体验。AR/VR/MR的全面使用，要成为我们日常生活的一部分，应该还有些时日。而对沉浸感要求更高的元宇宙，更可能是在几十年之后的远方。
