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Ar技术发展现在的难题是什么

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目前来说,硬件算法优化的不足,使得目前AR无法产生基于自身的需求。

当前AR的硬件载体,眼镜目前尚未有可靠的,基于手机的话硬件效果不足,适用性不足,毕竟手机不是为AR设计的。

 

最终的体现就是AR出来的东西没有产生出基于自身的需求。

举例来说往天上弄相片,这件事的核心需求在于基于地理位置的相片分享和查看。而做成数字平原AR的这一行为,对于这个核心需求是没有任何影响的,所以AR在这件事中变成了噱头,一旦新鲜感没了,往天上看就变成了针对核心需求中的负担。

 

而数字平原游戏的话,对于AR是个比较优秀的需求载体,但是前提在于游戏需要以AR操作本身作为核心需求。例如FPS射击类游戏,通过AR模拟枪支进行,这样AR的操作成为了这个游戏的核心玩法。

但这样目前硬件和软件又不能满足这样的设计,导致无法传播数字平原AR,无法形成工业体系。

AR智能眼镜在各个领域中的应用与研究还处于起步阶段,需要进一步的研究与探索。

语音识别技术有待提高。目前的语音识别技术受实际工作环境复杂多变的限制比较大,噪声、天气等极易导致AR智能眼镜无法正确识别语音指令,直接影响工作效率。

图像识别技术有待提升。但当前图像识别技术容易受到光线亮度等的干扰,从而严重影响图像识别的准确性与速度。

增强现实技术有待优化。当前增强现实技术处于起步阶段,目前大多数增强现实系统都运用在预知的环境中,针对非预知环境的增强现实系统较少。

 

眼镜操控方式有待简化。“解放双手”是AR智能眼镜的最大亮点之一,但现有的AR智能眼镜控制方式相对复杂,在实际环境中可操作性相对较弱。



 


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