近日,工信部下属的中国电子技术标准化研究院发布《2016年虚拟现实产业发展白皮书》。
报告指出,中国VR产业潜力巨大,但仍存在很多问题。其问题主要包括软硬件技术局限、应用领域有限、效果不够理想等。
硬件技术局限
目前硬件技术存在使用不便、效果不佳等问题。硬件的处理速度不能满足在虚拟世界中实时处理大量数据的需求。
相关设备的价格高昂:建设CAVE(洞穴状自动虚拟系统,Cave Automatic Virtual Environment)系统的投资达百万以上;一 个头盔式显示器加主机成本上万元等。
软件可用性差
目前大多数VR软件普遍存在语言专业性较强,通用性较差,易用性差等问题。受硬件局限性的影响,VR软件开发花费巨大且效果有限。
此外,相关的算法和理论也尚不成熟。在新型传感机理、集合与物理建模方法、高速图形图像处理、人工智能等领域,都有很多问题亟待解决。三维建模技术也需进一步完善;大数据融合处理(如数据压缩)有待进一步整合。
应用领域有限
现阶段的VR技术主要应用于军事领域和高校科研,在教育、工业领域应用还远远不足,未来应努力在消费级领域的不同行业发挥作用。
效果不理想
要想具有非常良好的沉浸感,创建的虚拟环境需符合人的理解和经验,如物理真实感、时间真实感、行为真实感等。
虚拟世界画面的表示侧重几何表示,缺乏逼真的物理、行为模型。
在虚拟世界的感知方面,视觉合成研究较多,听 觉、触觉(力觉)关注较少,真实性与实时性不足,基于嗅 觉、味觉的设备还没有成熟及商品化。
在与虚拟世界的交互中,自然交互性不够,在语音识别等人工智能方面的效果并不能令人满意。
报告提到,我国虚拟现实产业目前处于爆发前夕,即将进入持续高速发展的窗口期。在报告中,工信部给出建议,我国应提前谋划布局做好顶层设计、推进产业化和行业应用、加强文化和品牌建设。
根据第三方数据显示,2016年中国VR产业的市场规模预计将达到56.6亿元,而在2020年将超过550亿元。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。