下一个十年，看VR眼镜如何开启元宇宙时代（上）

    在10月29日凌晨一点（北京时间）的Facebook Connect 2021大会上，马克·扎克伯格宣布Facebook公司正式改名为Meta，并且描绘了许多元宇宙的场景，以体现Meta拥抱元宇宙的决心。

    我们注意到，在近两小时的Keynote环节中，扎克伯格提及了一款将于2022年推出的短焦VR一体机，代号“Project Cambira”，采用Pancake光学方案，拥有彩色的透视功能。这一方案印证了此前我们预测的XR产品演进路线。我们认为2022年，AR与VR融合的Pancake VR将面世，VR设备将不再只是一台游戏机，而是变成生产力工具或者说效率工具，其应用场景将扩展至办公、会议，普及程度也随之实现量级提升。

    Pancake光学方案

    Pancake方案能使镜片厚度变薄，进而使整机在体积和重量上都能更优秀。当体积变小、重量变轻后，佩戴舒适度也会大幅提升，解决了目前主流VR设备不适合长时间佩戴的问题，这使得VR设备的应用场景由游戏扩展至日常办公，变成生产力工具成为可能。

    彩色See-through意味着AR/VR合二为一

    通过大会上演示的Cambria高清晰度彩色See-through功能，可以看到用户在佩戴头显的情况下，轻松地拿起了现实世界中桌上的笔来书写，这是对原先Quest 2低分辨率单色See-through功能的重大改进。高清晰度彩色See-through功能的出现，意味着Cambira可以实现较高质量的AR功能，AR、VR真正开始走向融合。当然，彩色See-through本身有着很高的技术门槛，主要在于摄像头存在天然的物理延迟，而高分辨率RGB摄像头比灰度摄像头延迟更高，降低延迟需要运用到一系列的空间扭曲技术（Space Warp），而空间扭曲技术未来会成为XR设备必不可少的技术之一。

 

    高清晰度彩色See-through功能使得VR设备的应用场景变得更丰富。原先佩戴VR头显需选定一个空旷的环境，避免因无法看见外部环境而发生不必要的意外。现在通过彩色See-through功能，用户随时随地都能使用VR设备，不再受环境限制，实用率有很大的提升。

    手柄自追踪

    为了实现彩色See-through功能，我们猜测Cambira头显上至少搭载了两个RGB摄像头，因此不太可能再用四个灰度摄像头来追踪手柄，这会导致头显功耗大幅增加。结合之前网友共享在imgur平台上的两张疑似新款Quest手柄的截图，我们认为Cambira的手柄将搭载多个视觉摄像头，放弃之前大部分VR头显所使用的红外LED式追踪圆环，实现手柄自追踪。也就是说，Cambira手柄将自带算力，实现SLAM空间定位。而手柄自追踪带来的最大挑战是头部和手部坐标系统一。一旦左右手柄与头显之间的坐标出现偏差，用户体验将会非常糟糕。这是需要Meta去攻克的难关之一。

    另外，手柄一旦可以实现自追踪，很有可能在Cambira 二代上，会从标配变成可选配件，而自然手势随之代替手柄，在日常使用场景中成为主要交互方式。手柄的独立，一方面意味着VR头显成为了移动便携式产品，用户在轻应用场景，只需要一个头显，通过双手就能轻松操作，另一方面，VR设备的成本将有一部分转移到手柄，单头显价格也会随之进一步下探。

    催生新应用场景

    一直以来，VR被当作游戏机为大家广泛熟知。Cambira的出现，VR与AR的融合，将催生出很多新的应用场景，开启VR新世界。VR设备将成为像电脑和手机一样的生产力工具，融入我们的日常生活，成为生活、工作中不可或缺的一部分。佩戴上VR设备进行多地多人虚拟会议、又或是替代电脑成为我们的移动式办公工具，无论你身处何地都能实现多屏办公；无聊时还能足不出户和朋友一起跨空间玩一个线上沉浸式剧本杀放松一下；如果你很忙没时间去健身房，那还能来一场酣畅淋漓的VR运动……

（ 多屏办公 ）

（ 虚拟会议 ）

（ 日常社交）

（ 运动健身）

    可以预测，未来五年高端AR眼镜将以Cambira的形态出现。目前市面上一些价格昂贵的高端AR眼镜以及它们的应用场景都将被具备彩色See-through功能的VR设备取代，因为它同时拥有更大的视场角、更好的显示效果以及更低的价格，将全面替代目前传统光学高端AR眼镜涉足的教育、工业、文旅、医疗等行业。不难预见，在不远的将来，整个XR行业会有更大的格局变化。

    元宇宙时代的序幕已经拉开，趣立科技作为影创集团对外输出Turn-Key方案的平台，是国内唯一一家提供VR/AR全栈产品级算法与系统的公司，多年以来一直在致力于研发光学、算法等底层技术的研究，并将这些技术开放授权给众多合作伙伴。

    要实现Cambira上述功能和应用场景，需要哪些核心技术与算法？我们又有哪些算法积累与研究成果？将在下一期为大家揭晓答案。