增强现实（AR，Augmented Reality）技术是一种将虚拟信息与现实世界相结合的技术，通过设备（如智能手机、AR眼镜等）将计算机生成的图像、声音或其他感知数据叠加到现实环境中。AR技术能够实时增强用户对现实世界的感知体验，例如通过智能手机屏幕实时显示导航信息、虚拟物体或互动内容。AR广泛应用于教育、游戏、零售、医疗等多个领域，提升了用户的交互体验和信息获取效率。

彼特•布朗贸泽电子

若在大街上随机采访一路人有关虚拟现实（VR）的概念及工作方式，大多数人会倾向于回答VR的技术内容，甚至将其等同于电视剧“星际迷航：下一代”里应用的VR技术。但若是采访关于增强现实（AR）同样的问题，获取答案则非易事。人们会谈到游戏方面的技术，或谈到以失败告终的谷歌眼镜早期的版本。

AR的概念已然存在一段时间，但却一直悄无声息。直至Pokémon Go的发布，AR才真正走进公众的视野。Pokémon Go是一款视频游戏，将智能手机图像与真实世界的寻宝游戏结合在一起，让玩家可以同时体验真实和虚拟的世界。但是，究竟何为“AR”?且作为一项新兴的技术，它是否有潜力超越游戏和娱乐领域，成为解决现实问题的方案?本文将对各行业应用的各式AR试点项目及应用程序进行探讨，包括医疗、执法、教育、物流、建筑等行业。您将看到，AR技术如何转变为使用平台，在多个行业中投入应用——这项技术可以在简单的试点项目中使用，也可以应用在人们的日常生活中。

何为增强现实？

近年来巨头们都在积极布局眼球追踪技术，除了眼球追踪在人机交互的巨大潜能以外，眼球追踪技术还可能成为VR和AR的基础性技术，为AR的VR的发展提供必要的支持。

目前我们的人机交互还主要靠的是键盘、鼠标、触摸，这些输入并不直接也不高效。人机互动的发展方向应该是越来越人性化，要能“听”、能“看”，能主动探索和回应需求。

眼球追踪让机器更懂你

眼球追踪就是这样一个让机器人更懂人类的技术。

眼球追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟。一是根据眼球和眼球周边的特征变化进行跟踪，二是根据虹膜角度变化进行跟踪，三是主动投射红外线等光束到虹膜来提取特征。

早在2012年，眼控技术研究科技公司Tobii宣布研发出了适配Windows 8的眼控Gaze界面。这是一家做眼球追踪技术较早的瑞典公司。2007年公司估值1400万美元，2009年则达到了2680万美元。2012年，英特尔注资2100万美元进Tobii公司，也是出于对windows 8操作系统一次投资。2014年，Tobii 推出了第二代智能眼镜 Glass 2，利用每个镜片配备 2 个摄像头以及相应的软件技术，实现对眼球动作的精准捕捉。

苹果在WWDC 17大会上宣布推出ARkit for iOS，并称之为“世界上最大的AR平台”，从而将移动AR大战推向了新的高度。他们瞄准的这个市场有望在2021年吸引超过10亿用户，创造600亿美元营收。

马克·扎克伯格也曾在Facebook的F8开发者大会上发表的一番评论正式打响了移动增强现实（AR）平台大战。他说：“我们要把摄像头打造成第一AR平台。”这样一句看似简单的表述把《口袋妖怪Go》赖以成功的技术，变成了Facebook、苹果、谷歌、腾讯、Snap、阿里巴巴、百度、三星、华为等众多科技巨头相互争夺的战场。

软件蚕食移动AR世界

VR/AR的现状

过去的2016年，VR/AR无疑是消费类电子产品市场最为火热的话题之一。2017年初的CES展上，更是有超过70家VR/AR厂商参展，比2016年增加近50%，号称史上最大规模的VR展览一点也不为过。2016年虽被称为“VR元年”，但是VR的历史可以追根朔源到上世纪初期。

VR的概念早在1935年就被美国作家Stanley G Weinbaum在其所著科幻小说中提出。

“车载抬头显示（HUD）未来的走向”这个话题乍一听来似乎会涉及很多技术词汇，但这项显示技术在未来的几年中将有巨大的应用潜力。据HIS Automotive预测，全球范围内，前装HUD的汽车销量将从2012年的120万辆增加至2020年的910万辆——这不包含消费者对其已有车辆使用后装HUD解决方案的数量。

如果你是开发人员或是汽车原始设备制造商（OEM），那么你可能正为将HUD引入下一台车辆——无论是集成式还是后装解决方案——时有哪些注意事项而颇为费心。开发人员在构造不同的产品时需要考虑很多因素，包括视域（FOV）和图像质量。

推动车载HUD未来发展的一个关键领域就是增强现实（AR）。首先，我们想为这里所指的AR做出定义——虽然目前市场上对于AR可谓众说纷纭，但对于AR会如何影响汽车显示的未来的看法则相对一致。

如果你将真实世界放在一端，同时将虚拟现实（VR）放在另一端，AR就正好位于这两个极端的中间。在车辆中，AR在我们看到的真实世界上覆盖数字图像，从而为驾驶员的视线增强了计算智能性。

如果说语言学家代指机器学习和固定的模型结构，那么深度学习意味着专家整体性能的提高。

深度学习是一个本质上引人入胜的主题，非常令人憧憬。Michel Herszak在LinkedIn写了一篇博客，谈到了其对于深度学习的理解。

深度学习简述

深度学习已经在计算机视觉、语言识别和自然语言理解等多个领域取得了巨大的成就。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习结构包含一个多隐层的多层感知器。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度信念网络(DBN)提出非监督贪婪逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。

作者：Aaron Behman,Adam Taylor

当提及 AR 及其应用时，首先想到的事情之一是抬头显示器 (HUD)。它们被用于航空和汽车应用中，让用户无需低头看仪表盘就能看到相关的飞行器/汽车信息。

好玩易用：让iPhone手机秒变AR游戏机的Oak装置

昨日，皇家莎士比亚剧团联手英特尔和Imaginarium工作室，利用前沿创新技术，在伦敦全新呈现莎士比亚最富想象力的戏剧之《暴风雨》，为观众带来耳目一新的精彩体验。

　　演出采用的创新技术由Imaginarium工作室开发，使用英特尔处理器，将观众带入前所未见的奇幻之旅。表演捕捉技术渲染了数字化角色——精灵Ariel，使其栩栩如生地出现在皇家莎士比亚剧院的舞台上。不仅如此，对整个数字环境的渲染——在现实中呈现的虚拟化身，不再需要提前制作并将其投影到舞台上，这让现场表演更加浑然一体。

　　表演捕捉技术渲染了数字化角色精灵Ariel，使其栩栩如生出现在舞台

　　该技术的工作原理是捕捉演员的动作和面部表情，以确保演员的完整表演能转化为数字角色，其典型的应用场景是电影和游戏领域。皇家莎士比亚剧团、英特尔和Imaginarium工作室进行了一年多的研究，最终得以让数字化身栩栩如生地实时出现在舞台上，与现实中的演员直接互动、同台献艺。

Gartner常务副总裁兼调研总监达尔·普拉默(Daryl Plummer)近日在Gartner举办的Symposium/ITExpo研讨会上对未来6年的科技发展趋势进行了预测。普拉默认为，到2019年将有20%的品牌将抛弃移动应用(App)，转而使用基于Web浏览器的“即时应用”(instant App)。到2020年全球将有1亿人将通过增强现实(AR)技术进行购物，将有30%的Web浏览通过Siri等语音助手进行。到2021年，20%的个人活动将至少涉及到7家数字巨头中的一家，他们分别是苹果、谷歌、Facebook、亚马逊、百度、阿里巴巴和腾讯。

1、到2020年，有1亿人将通过增强现实(AR)购物。

普拉默称，《Pokemon GO》游戏让我们对增强现实(AR)有了了解。首批基于AR的商业应用之一应该是消费者在进入零售店后，为他们提供AR头盔。它能为消费者提供更多的商品信息，从而免去了销售代表的介绍。从2017年起，领先的零售商将率先部署这项技术。

2、到2020年，30%的Web浏览将不再依赖屏幕。

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