虽然生成式人工智能目前已成为科技市场的焦点,但沉浸式技术的独特优势不容忽视。中国政府最近发布的《元宇宙产业创新发展三年行动计划(2023 - 2025年)》更加印证了这一点。这一举措使中国成为沉浸式应用领域的全球领导者,对多个行业产生影响。
本战略计划的核心是集成人工智能和增强现实(AR)/虚拟现实(VR)等尖端技术,通过沉浸式工业解决方案赋能智能制造。然而,该计划的目标不仅限于工业应用,还设想了面向消费者、公共服务,特别是数字办公场所的变革性沉浸式数字解决方案(使用场景示例见表1)。
表1:《中国行动计划》列出的使用场景

AR/VR和数字人等沉浸式技术与数字办公场所的联系将日益紧密。这些技术不仅将重新定义一线员工的运营方式、提高生产力,同时为扩大企业人才库提供了机会,以提升品牌影响力和社会参与度。
中国的首席信息官(CIO)和IT领导者必须迎接挑战,对这一新兴格局进行了解和把握,从而引导企业机构在未来以崭新的方式将沉浸式技术融入数字和物理领域。
加强员工联系,丰富企业文化
如今,新兴的元宇宙技术可以将用户带入一个身临其境的虚拟世界。这个世界可以是通过桌面客户端、移动应用或网络浏览器访问的3D模拟,也可以是通过VR头戴设备或其他头戴式显示器(HMD)实现的完全沉浸式体验。这个虚拟世界里并不局限于简单的封装软件对象或映射物理对象外观的模型,而是可以通过空间计算,利用物理世界或物理对象的实时数据重建数字对象,从而精准地模拟其动作和响应。
这为企业提供了新的机遇,让企业可以通过沉浸式的办公场所、会议和活动,与潜在以及现有的客户、员工以及民众进行协作、连接和互动。通过这种方式,元宇宙和沉浸式技术可以帮助企业机构培育强大的企业文化。
中国企业的元宇宙项目仍在早期阶段、仍有增长空间,但这足以表明利用沉浸式技术培育强大企业文化的重要性,而中国政府在生活工作等各个领域推广沉浸式数字体验的计划也对此做出了设想。
构建增强型互联员工队伍
元宇宙的概念不仅仅是一个脱离现实的虚拟世界,相反,它代表了数字空间和物理空间相融合的重大演变,创造了一种“虚实”体验。这一转型将对数字办公场所和工业运营产生深远影响,也是中国元宇宙行动计划的核心重点。
中国对“工业元宇宙”的重视,突显了其致力于在虚拟和现实双方面提升一线员工生产力和效率的决心。工业元宇宙通过集成AI、物联网和AR/VR技术,实现工业环境的数字孪生,对复杂系统进行实时监控并与之交互。工业元宇宙利用物联网衍生的数据和广泛的5G网络基础设施,提供了实时、低延迟的混合体验环境。
工业元宇宙和沉浸式技术的概念与增强型互联员工队伍(ACWF)的概念十分契合,Gartner也将其列为2024年十大战略技术趋势之一。ACWF着眼于将智能设备、平台、应用和服务集成至统一的策略中,以增强员工能力。AR和VR等沉浸式技术对实现这种融合发挥着关键作用,有助于增强员工的日常工作能力,实现物理空间和数字空间的无缝融合。
提高员工队伍多元化和包容性
随着虚拟增强现实设备的快速发展,沉浸式技术对企业工作场所产生了巨大影响,尤其是在多元、公平和包容(DEI)和企业社会责任(CSR)方面。这些尖端技术为残障人士创造了更多机会,提高了包容性,体现了企业机构对创新和促进社会进步的承诺。
这种承诺可以吸引全球顶尖人才,提升企业机构在包容性和社会责任方面的声誉,突显其作为全球舞台创新领导者的角色。从本质上讲,这既是一个伦理选择,也是在国际商业中取得长期跨文化成功的战略途径。
随着沉浸式技术转型格局的逐渐清晰,将DEI和CSR集成到企业运营中会成为一种具有前瞻性的核心方法,有望为所有利益相关者带来更光明、更普惠的未来。
好文章,需要你的鼓励
本文揭示了AI时代CIO的七项关键行为特征,基于对多位CIO和AI专家的深度访谈。专家指出,AI精通的CIO需具备实用AI素养、战略视野和变革领导力,能将技术与业务战略对齐,建立强大数据治理基础。文章详细解析了分析型AI、生成式AI和智能体AI三大技术领域,强调数据基础的重要性,并提出CIO应从项目思维转向产品思维,通过跨职能团队实现端到端价值交付。
斯坦福大学等机构联合开发的CIFT系统首次解决了机器人"近视眼"问题,通过精确控制真实数据和合成数据的混合比例,让机器人在陌生环境中的表现提升54%以上。该系统包含多视角视频增强引擎MVAug和数据组合优化策略,能够预测数据失效的"去相干点",确保机器人学习真正重要的任务特征而非环境表象,为实用化通用机器人奠定了重要基础。
尽管苹果在AI竞赛中看似落后,但其私有云计算基础设施展现了技术优势。当行业为追赶大语言模型而降低隐私标准时,苹果坚持原则,开发出保护用户数据隐私的技术方案。谷歌最新宣布的类似实施方案验证了苹果技术路线的正确性,这可能推动其他AI实验室采用相同做法,为用户隐私带来重大胜利。
香港中文大学研究团队开发的Search-R3系统成功解决了大语言模型推理与搜索分离的问题,通过两阶段训练让AI在深度思考过程中直接生成搜索向量。该系统在多个领域测试中显著超越现有方法,特别是启用推理后性能提升明显,为AI系统设计提供了推理与搜索统一的新范式,展现了从专门化向通用化发展的重要方向。