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电子行业:AR低谷已过,生态系统日益成熟

AI芯片解决AR的计算难题,正在手机终端中快速普及:AR的实现涉及一系列的复杂计算:探测真实物体--计算物体的空间位置和方向--计算虚拟物体叠加的位置--渲染虚拟物体等,为避免眩晕和实现实时显示,整个过程要求在20 ms的极短时间内完成。AR计算包括CV计算机视觉和AI算法,具有AI功能的芯片能够高效实现AR计算。随着华为麒麟970和苹果A11的发布,应用于终端的AI芯片的处理能力进一步提升,为AR在终端的应用奠定了基础。

ARKit、ARCore促进AR生态系统成熟:AR不能广泛应用的原因有两点:一是现有的Tango等方案要求专用的深度摄像头,成本高;二是AR应用不够丰富。ARKit和ARCore一举解决了这两个痛点:不需要额外搭载任何硬件便可实现效果优秀的AR应用;开发AR app的门槛被大大降低。ARKit面向iOS系统,ARCore面向Android系统,两者的面世覆盖了当今手机的两大阵营,即将支持6亿部存量手机,不仅将整个AR应用推上了一个台阶,而且将开发门槛降到了新低点。

AR加速深度摄像头的渗透:ARKit和ARCore通过单目RGB摄像头和IMU传感器在移动端实现了AR应用。但受限于单摄像头,ARKit和ARCore无法应用于复杂的场景和功能,存在一定的缺陷。深度摄像头可以获取物体的三维位置和尺寸信息,有效提升AR显示效果,随着AR内容的逐渐丰富,深度摄像头是未来发展趋势。深度摄像头主要有三类技术:结构光、双目视觉和TOF飞行时间。其中,结构光是目前应用最广泛、最成熟的技术,双目视觉成本相对较低,TOF受环境光线影响最小。