ZD至顶网CIO与应用频道 12月09日 评论消息: 增强现实(Augmented Reality,AR)和虚拟现实(Virtual Reality,VR)的市场处在高速增长中并且逐渐趋于成熟。其中科技巨头的动作包括Oculus与三星合作共同开发Gear VR,Magic Leap收到超过5亿美金的投资等等。此外,微软HoloLens,HTC Vive,Epson Moverio,Atheer Labs,Daqri,Meta等都是AR/VR领域知名的企业和产品。
Forrester认为,AR/VR已经能够帮助企业实现以下功能:
1.提高企业生产力
·支持沉浸式协作:微软HoloLens通过3D增强现实打造出了一个全新企业协作环境。即在工作环境中,一位员工可以通过平板电脑观察到该另一位佩戴有HoloLens员工的视角,从而使得彼此间的远程协作成为可能。
·与连接设备实现互动:AtheerLabs已经在全球Fortune100的35家企业中开展连接设备的试点项目,重点观察的行业包括大型综合企业、医疗、仓储、石油天然气以及制造业。
2.发展更多基于员工设备的客户互动形式
·支持多样的客户展示:AR/VR远不止头戴式设备这一种产品形式。例如,硬件零售商Lowe在其Holoroom产品中就以iPad为媒介,为客户展示浴室的内部设计样式。用户通过移动iPad可以观察到室内设计细节,并对于设计给予实时反馈以便Lowe进行调整和改善。
·改善客户服务:通过将EpsonMoverio的智能眼镜和来自EvenaMedical的技术相结合,医生护士在采血过程中能够实现更精准的操作。智能眼镜在扫描患者胳膊后将血管的位置图像呈现在护士的视域中,极大的减少了操作失误的可能性。
3.发展更多基于客户设备的客户体验
·支持客户体验产品:通过将Oculus添加到基于运动控制的驾驶模拟器中,Lexus能够让客户提前感受驾驶其新一代运动系列产品。在不久的未来,这种驾驶模拟器将能够帮助处在拥挤都市的客户实际体验到各种驾驶模式。
·探索未来服务创新的可能性:Marriott尝试在体验棚内通过OculusRift让客户实现虚拟体验一些潜在的观光度假地。体验棚内还增设了包括温度、风、海洋气味等在内的4D体验元素,使得整个体验更加生动逼真。
按企业的业务需求选择最适合的AR/VR方案
企业应该按照自身实际业务需求确立AR/VR的筛选评估体系。这其中包括:识别出现有的工作流程和潜在AR/VR的业务应用情境,并在虚拟情境连续体坐标中确定自身需求,包括3D展示、全动态图形等等(如上图所示)。企业应该基于自身的评估体系进一步筛选具体的产品设备。
Forrester对目前市场上的设备有以下观察:
·EpsonMoverio在移动方面的功能最优秀,但是其3D成像维度比较低。
·OculusRift提供培训服务,但其产品对于实地使用场景中的支持不够友好,其过于偏向VR的特性使得Oculus更适合支持虚拟场景模拟,而非现场交互。
·微软HoloLens能够最好地平衡以上几种功能。Hololens并非移动设备,但是具有出色的便携性–这正是现场工程师所需要的;该产品在3D成像上得分最高,可以显著提高工作效率;此外,该产品在AR方面的优势使得它能够很好地实现数字化信息和实际物理实体
之间的融合。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。