目前国内有哪些知名的vr/ar设计研发公司

比起当下成熟的智能手机市场，AR和VR仍然处于早期阶段。但当我们对技术了解得越深入，就会发现AR和VR未来具备着极大的潜力，这种潜力有助于开拓更多应用场景，同时反过来对于产品形态优化、产品体验提升都有着至关重要的作用。

从获取信息的角度来看，AR和VR是最贴近人类自然习惯的信息获取方式，它能沉浸式的显示图文、视频、甚至一个三维模型，虚拟物体可以融入到现实环境中来，身临其境的氛围和交互逻辑与智能手机完全不同。

那么具备如此多优势的AR和VR接下来会如何发展，未来是否又会诞生比AR和VR更重要的技术或应用呢？下面我们就带着大家来探究一下。

VR方面最明显的还是屏幕分辨率，如今主流VR头显的分辨率达到双目4K级别，如Oculus Quest 2，它比上一代多出50%像素，清晰度大有改观。结合多方因素，Quest 2不仅被更多人了解和认识，还成功引领了VR一体机市场生态的活跃。

Facebook全息 短焦VR原型机

光学方面VR正在朝着折叠光路（短焦光学）方向演进，目前包括松下VR、3Glasses X1等已采用短焦光学方案，其优势在于大幅缩小头显体积和重量。同时据了解，Facebook正研究将短焦光学与全息技术融合，让VR可以做到太阳镜般大小，相比现阶段的VR头显有巨大的提升，这种支持全天候佩戴的XR眼镜可以说是未来最值得期待的 科技 产品之一。因此，轻量化、小型化一直以来都是AR、VR的演进方向。

AR方面同样如此，适用于AR的微显示和光学方案仍在 探索 和进化中，例如Micro LED、激光等光源方案，全息显示、光波导等光学技术，包括苹果、谷歌、Facebook等行业巨头都在此领域持续投入。几乎可以肯定的是，随着显示和光学的升级，未来AR和VR的产品体验将更值得期待。

AR和VR的本质就是在与人和环境交互，因此面向人和环境的传感器也会越来越重要。例如，面向人类体验者的眼球追踪传感器，可以带来更自然的操控模式，还可以实现注视点渲染等好处，甚至未来还可以融合心率、肌电图、脑电图等生物传感器，今后的人机交互体验有大幅提升。面向环境的传感器如深度传感器或激光雷达等，可让设备轻松感知周围环境和深度，甚至实现三维建模，这对于AR遮挡来说极为重要，虚实融合的世界将变成现实。

综合来看，AR和VR硬件未来迭代方向有以下几点：高清化，视觉显示能力进一步提升；小型化，目标是轻量级、支持全天候佩戴；感知融合，加入更多传感器，提供接近人类习惯的使用体验等。

相对硬件的变化来说，生态和体验层面对于AR和VR来说更为重要，那么接下来又会有哪些玩法和新趋势呢？

几乎可以明确的是，AR和VR在融合AI、5G等技术的趋势上越来越深入，这一点在3月份的举行的一场混合现实demo day上能看到更多例证。该活动是德国电信旗下孵化器hubraum与高通、Nreal、Unity等公司联合举办，主题围绕空间计算展开，目的就是让人们看到“互联网的未来”。

eyecandy lab 体育 赛事AR增强效果

其中一个案例是用于增强电视的场景，eyecandy lab提出未来电视需要具备几个特点：社交属性、网络互联互通、沉浸式体验，结合AR技术可以很好的实现这几点。同时eyecandy lab列举了三个典型场景：通过AR同步显示电视中的3D地图，例如3D 体育 馆或3D的户外山峰，提高互动性同时为电视直播增加信息扩展能力；通过AR同步显示电视中显示商品的3D模型，实现家庭AR电商购物；通过AR为 体育 比赛增加AR特效，增强观看乐趣。仔细观察，在这些场景中充分利用了AI技术，如基于视觉的SLAM能力、基于视觉识别电视画面或展示的商品，3D空间音频，甚至语音识别，手势识别等。

虽然现在说AR/VR要取代智能手机还为 时尚 早，但这绝对是完全不同的两种体验。在智能手机上，我们获取信息只能通过2D屏幕，信息碎片化、孤岛化严重；而在AR/VR中我们将处于3D沉浸式的空间中，所有应用将以三维化方式呈现，你可以像现实中一样处理各种信息，这也就是所谓“空间计算”的概念。

简单来讲，空间计算就是未来我们工作和生活的一种虚实融合场景集合，未来我们可以看到其中几个主要的应用场景或特征：数字化身（全息化身）以及对应的社交和会议场景、三维化，更沉浸的电商购物场景、沉浸式话剧，影片，书籍等、增强电视观看体验、增强的沉浸式联机 游戏 场景、物体识别等。

vTime XR智能虚拟人

另一个案例是虚拟社交平台vTime XR，这是一个跨平台社交工具，自2019年开始就在 探索 AR社交玩法。在本次活动上展示了一个基于虚拟化身的AR社交环境，玩家佩戴AR眼镜即可直接和虚拟化身展开对话，虚拟化身拥有灵活的肢体动作、面部表情和眼球神态也比较真实，还可以基于AI更换虚拟化身及对应的音色，这让我们看到了AR会议、AR视频通话的潜在可能性。其中，5G技术对整个场景来说至关重要，例如虚拟化身传输，甚至未来还可以传输整个虚拟场景，让对话双方同时处于同一个虚拟可交互的场景中，高带宽、低延迟特性可以保证整个虚拟对话的连续和稳定性。

据青亭网了解，“空间计算”概念实际上集合了三项关键性技术：AR/VR、终端侧AI能力、5G技术。其中，AR/VR负责显示和交互部分，终端侧AI可完成环境与物体识别、手势和语音交互、眼球追踪等功能，5G可实现高带宽和低延迟的网络连接，从而为云XR铺路。

熟悉的朋友可能已经发现，“空间计算”描绘的场景和高通无界XR（Boundless XR）的理念不谋而合。

无界XR是高通在AR和VR领域分布式计算的前瞻性技术方案，它的优势在于可以让XR眼镜获得高质量图形渲染能力和高保真的视觉效果。它还可以充分利用好WiFi 6和5G网络的优势，在5G环境下直连边缘云服务器，WiFi 6环境下实现云端和本地的分离式渲染。

如前文提到，AR/VR设备正朝着小型轻量化趋势演进，用户对产品重量、佩戴体验、发热量等要求变得提高，同时随着显示分辨率提高、传感器数量提升，硬件层面也就需要更大的算力来支撑。

然而，AR和VR眼镜在既需要轻量化，更好的佩戴体验和散热能力，同时又想要更大的算力，这在追求小体积的AR和VR中难以实现，并且这种矛盾也越发明显。虽然现阶段可以通过分体式设计来解决，但仅能作为过渡阶段使用。而一个基于5G网络的分布式云端渲染方案，或将成为未来轻量化AR和VR设备的最佳选择。

作为AR、VR芯片和解决方案的上游厂商，高通已提前预料到这一点，无界XR推出的目标也正是解决这些局限和矛盾。

高通中国区XR业务负责人郭鹏此前向青亭网表示：我们最开始做无界XR理念规划时，长期目标就是基于5G进行云端渲染，现阶段可能是基于5GHz或6GHz的Wi-Fi来实现本地连接，但基于5G技术的无界XR是我们未来规划的重点。

在5G网络和云渲染等技术成熟之前，本地无线串流就是最好的方式。Oculus Quest 2等作为首批无界XR设备，让众多玩家率先体验到无界XR的优势。Oculus Air Link无线串流功能可以让VR一体机玩家更灵活、更便捷的体验到本地PC VR内容，各大bbs上玩家们对该功能讨论的热烈程度也代表了它足够受欢迎。

对于那些没有高性能PC的玩家来说，就无法体验到这些优势了吗？可能你也会有疑问：VR一体机的优势不就是独立工作、无拘无束的使用吗？

是的，而无界XR的目标也正是如此。正如郭鹏所讲，基于5G技术的无界XR才是高通在XR业务上的未来愿景。通过5G网络和云端渲染技术，玩家们既可以获得高质量画面，还可以体验到更丰富的PC VR 游戏 ，更无需借助PC。而这个过程本质就是分离式渲染，把显示和交互放到XR终端，把重型的计算和渲染交给云端，这样就能把5G网络大带宽和低延迟能力、本地AI能力和云端渲染能力等各自的优势共同发挥出来。

由此可见，未来的AR和VR设备在越来越轻便的同时，还能够完成更复杂的任务，这是以往是难以实现的一次巨大升级。随着互联网从智能手机的2D屏幕向AR、VR等三维化的空间计算演变，一个虚实融合、人人可用的空间计算网络将遍布在我们身边，而高通正是希望通过无界XR帮助每个个体更好的向空间计算完成过渡。

三维人体与服装在影视中的应用

从第一部三维动画长片《玩具总动员》(1995)（如图1(a)）诞生起，三维人体与服装建模已经在三维电影领域中发展了近三十年，期间不断发挥着重要的作用。去年，一部CG（ComputerGraphic，计算机图形）与真人结合的三维电影《阿丽塔：战斗天使》为观众带来了震撼的视觉体验。该电影使用了大量的三维建模技术。电影的主角是一个名为阿丽塔（如图1(c)）的虚拟角色，但是该角色精细的人物细节几乎使人难以区分这是真人还是CG模型。这背后是维塔工作室顶级的人体建模技术。为了真实地表现阿丽塔的眼睛，制作团队使用了多达830万个多边形来建模眼睛虹膜。此外，逼真的三维服装则进一步提升了虚拟角色的真实感与视觉效果。在动画电影《冰雪奇缘》中，主人公穿着的民俗服装别具北国特色，其中最惊艳当属女主的魔法长裙，以其灵动飘逸的模拟效果为观众带来了一场特别的视觉盛宴，如图1(c)所示。

建立角色的三维模型是第一步，只有让三维模型动起来才能够真正为角色赋予生命。早期的角色动画依赖于动画师使用Maya等三维动画软件为角色手动设计动作，虽然耗费了大量精力，但是仍然无法真实而又自然地重现角色动作。动作捕捉技术的出现大大改变了这一现状。当前，动画制作公司广泛采用动作捕捉技术来捕捉并数字化真实演员的动作（包括角色表情），随后将这些动作迁移给虚拟角色，从而为这些虚拟角色赋予十分丰富、真实而又细腻的动作表演，如图1(d)所示。

三维人体与服装在游戏中的应用

由于游戏的交互性需求，游戏中的人物需要快速变形至特定姿态，同时需要实时的服装模拟。但是受限于客户端的硬件性能，三维游戏通常优先选择游戏体验感，而非画面真实感，例如早期的三维游戏《反恐精英》（图2(a)），基本忽略了角色服装的褶皱细节与动态模拟效果。近年来，随着硬件性能的不断提高以及三维技术的发展，出现了许多追求高质量画面的游戏，例如2020年的《赛博朋克2077》（图2(b)）。除了传统的三维游戏，体感游戏的出现则为玩家带来了新的游戏体验。他们依靠传感器（如Kinect）感知人体的三维肢体动作，进而来控制游戏中的虚拟人物运动，例如舞蹈类游戏《JustDance》（图2(c)）。

三维人体与服装在服装辅助设计中的应用

在服装设计领域中，早期的服装设计需要设计师具备多项专业技能，比如制版、放码、缝合等。服装设计师需要手工设计并裁剪服装裁片，最后将其缝合成成衣。该过程不仅制作周期较长，同时在成衣制作完成之前，设计师都难以看到服装缝合后的整体样式。

三维服装辅助设计的出现则改变了这一现状。对于一般的虚拟服装设计制作流程，首先设计二维服装裁片并进行网格化，随后将其缝合并试穿到标准姿态的虚拟人体身上，并对服装进行布料物理模拟，生成真实的服装悬垂状态与褶皱细节，最后经过渲染呈现出试穿后的效果。目前已成功商用的三维服装设计软件包括OptiTex（图3(a)）、日本DigitalFashion公司的DressingSim以及韩国推出的MarvelousDesigner（图3(b)）、CLO3D等。

除了静态的服装设计，这些三维服装设计软件能够支持人体运动数据导入，从而展示角色的动态着装效果。相比于传统的服装设计，三维服装设计软件能够为设计师节省大量人力与时间成本，并且缩短了服装从设计到成衣展示的周期。但是在实际操作时，仍然需要大量的手动交互。例如设计一件T-shirt的原型，即使是最简单的样式，通常也需要耗费至少30分钟至1小时。另外，对虚拟服装的复用成本也相对较高，例如服装模型的缝制一般都是在特定姿态、体型的人体模型（一般为T-Pose的标准人体）进行，当将服装试穿到其它人体模型进行个性化服装定制时，又需要设计师的大量手工调整工作。

三维人体与服装在虚拟试衣中的应用

在网络购物迅猛发展的今天，用户只要动动手指就可完成购物操作。一方面，网络购物可以随时随地操作，不受营业时间限制，另一方面，网络购物平台的运营成本较低，使得商品价格更具有竞争优势。在所有的网购商品中，服装类商品占有较大比例。但是由于服装类商品的特殊性，在大量服装类商品订单的背后，是居高不下的退货率。

以国内的天猫商城为例，服装类商品的30天平均退货率高达15.07%。除去商品本身的质量问题，究其原因主要有两点：第一，网购的服装与购买者的身材不符合，目前购买者只能通过简单的身材-尺寸对照表来选择服装尺码。虽然对照表中给出了其它的人体身材参数，但是购买者基本仅关注于“身高”这一指标。第二，购买者在试穿完网购服装后，发觉着装的视觉效果远远低于预期。高水平线的退货率不但无故增加了商家的人力成本，也消耗了消费者的精力，更是造成社会物流资源的极大浪费。而虚拟试衣目前看来是解决服装类商品高退货率的一个极具吸引力的解决方案。

业内从很早开始就对虚拟试衣应用进行了探索。德国弗劳恩霍夫学会开发出一套“网上试衣间”系统。他们首先利用手持式三维激光扫描仪对顾客体型进行扫描，随即利用扫描数据生成用户的虚拟三维人体。用户可将服装厂商提供的服装模型试穿到该虚拟人体身上。此外，用户还可通过鼠标操作交互式地调整人体姿态，方便查看服装是否合身。

著名的在线试衣网站My Virtual Model（MVM）也开发了一套在线试衣系统，用户通过输入身高、体重、三维等信息生成一个虚拟的人体模特，接着将预先设置的三维服装试穿到该人体上展示着装效果。与此同时，通过对人体与服装尺寸的分析，该网站能够显示出当前服装是否合身的二值判断。这一模式也被后续的很多服装品牌厂商所沿用，例如优衣库推出的4D试衣间（如图4(a)）以及瑞典的H&M公司推出的在线试衣间等等。

除了数字化的虚拟试衣，国内创业公司好买衣则推出了自家的试衣机器人，用户通过输入人体关键部位的参数，试衣机器人便能够通过变形来拟合用户的身材曲线，随后可以将真实服装试穿到试衣机器人来模拟实际的试穿效果，该方案避免了对三维服装进行模拟，但是由于其硬件设计的限制，目前的试衣机器人对于体型模拟效果较差、精度较低，同时实体机器人的造价较高，并不利于大规模推广。

和炫试衣系统是国内为数不多的三维试衣软件。该系统通过加载不同的人体模型，并将预先设置好的三维服装试穿到人体模型上。用户可输入一些参数，如腰围、胸围等人体模型进行调整。

其它国内的虚拟试衣平台还包括淘宝试衣间、天猫魔塔、深圳云之梦的虚拟试衣间（如图4(b)）等等。但是这些虚拟试衣平台或多或少存在着诸如真实感模拟效果差，交互体验感不佳等问题。

综上所示，虽然三维人体与服装建模已经发展了很多年，但是仍然可以感受到业内对于三维人体与服装建模进一步发展的迫切需求。特别是在服装设计和虚拟试衣应用中，其中涉及到的相关技术仍有巨大的提升空间与研究价值，值得进一步挖掘与探索。列举出三个具体的研究热点与技术难点：1）快速、低成本以及准确的三维人体模型重建方法研究，包括三维姿态与人体几何形状模型；2）虚拟服装试穿，即快速、稳定地将服装试穿到不同体型、姿态的人体身上；3）真实感的动态试穿效果呈现，包括快速、低成本的人体运动捕捉以及高效的着装模拟技术

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