全球AR行业洞察及应用实践（附下载）-轻识

AR介于VR和真实世界之间，VR 创造逼真的虚拟世界，AR 则将图形、声音、触感和气味添加到真实的世界中。

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VR和AR有着不同的应用领域、技术和市场机会，因此区分两者之间的不同至关重要。相比之下，AR具备三个主要特征：

1、融合虚拟和现实：与 VR 技术不同的是，增强现实技术不会把使用者与真实世界隔开，而是将计算机生成的虚拟物体和信息叠加到真实世界的场景中来，以实现对现实场景更直观深入的了解和解读，在有限的时间和有限的场景中实现与现实相关知识领域的理解。增强的信息可以是与真实物体相关的非几何信息，如视频、文字，也可以是几何信息，如虚拟的三维物体和场景。

2、实时交互：通过增强现实系统中的交互接口设备，人们以自然方式与增强现实环境进行交互操作，这种交互要满足实时性。

3、三维注册：“注册”（这里也可以解释为跟踪和定位）指的是将计算机产生的虚拟物体与真实环境进行一一对应，且用户在真实环境中运动时，也将继续维持正确的对准关系。

Strategy Analytics 发布的 2020 年数据显示，该市场的全球出货量不到 11.5 万台，总收入为 1.66 亿美元。81% 的头显出货量是面向企业的。

预计到 2026 年，消费级 AR 头显的全球出货量将超过 5,300 万台，总收入将超过 300 亿美元。届时，预计消费者和企业市场份额将完全对调，86% 的设备出货量面向消费者，仅 14% 面向企业。

AR的系统结构

一个典型的 AR 系统结构由虚拟场景生成单元、透射式头盔显示器、头部跟踪设备和交互设备构成。其中虚拟场景生成单元负责虚拟场景的建模、管理、绘制和其它外设的管理；透射式头盔显示器负责显示虚拟和现实融合后的信号；头部跟踪设备跟踪用户视线变化；交互设备用于实现感官信号及环境控制操作信号的输入输出。

首先透射式头盔显示器采集真实场景的视频或者图像，传入后台的处理单元对其进行分析和重构，并结合头部跟踪设备的数据来分析虚拟场景和真实场景的相对位置，实现坐标系的对齐并进行虚拟场景的融合计算；交互设备采集外部控制信号，实现对虚实结合场景的交互操作。系统融合后的信息会实时地显示在头盔显示器中，展现在人的视野中。

AR的关键技术

目前 AR 技术的技术难点在于：精确场景的理解、重构和高清晰度、大视场的显示技术。

1、对现实场景的理解和重构

在增强现实系统中，首先要解决“是什么”的问题，也就是要理解、知道场景中存在什么样的对象和目标。第二要解决“在哪里”的问题，也就是要对场景结构进行分析，实现跟踪定位和场景重构。

物体的检测和识别技术

物体检测和识别的目的是发现并找到场景中的目标，这是场景理解中的关键一环。广义的物体检测和识别技术是基于图像的基本信息（各类型特征）和先验知识模型（物体信息表示），通过相关的算法实现对场景内容分析的过程。在增强现实领域，常见的检测和识别任务有，人脸检测、行人检测、车辆检测、手势识别、生物识别、情感识别、自然场景识别等。

就现阶段而言，识别检测技术的难点之一是技术的碎片化。这一方面是由于每一类对象都会有其独有的特征，而不同特征的提取和处理都需要实现一一对应，这对识别检测是一个巨大的挑战。另一方面，图像本身还受到噪声、尺度、旋转、光照、姿态等因素的影响。近几年来，随着深度学习技术的不断成熟，检测和识别方法也越来越统一，而性能也在不断提高中。

跟踪定位技术

跟踪技术的方法可以分为基于硬件和基于视觉两大类。基于硬件设备的三维跟踪定位方法在实现跟踪定位的过程中使用了一些特殊的测量仪器或设备。常用的设备包括机械式跟踪器、电磁式跟踪器、超声波跟踪器、惯性跟踪器以及光学跟踪等。光学跟踪和惯性跟踪是比较常用的两种硬件跟踪方式，HTC Vive 就是采用了光学跟踪和惯性跟踪两种硬件来定位头部的位置。使用硬件设备构成的跟踪系统大多是开环系统，跟踪精确取决于硬件设备自身的性能，其算法的扩展性要差一些，且成本相对较高。

2、增强现实的显示技术

目前大多数的 AR 系统采用透视式头盔显示器实现虚拟环境与真实环境的融合。根据真实环境的表现形式划分，主要有视频透视式头盔显示器和光学透视式头盔显示器两种形式。

两种方案各有优缺点，如何选择最优方案，目前来看，还应基于实际应用场景来进行判断。

由于光学透射式头盔跟实际场景结合更紧密，真实感更强，大多数厂家会选择这种方案。对于透射式头盔显示器来说，单纯的强调厚薄或者视场大小并没有任何实际意义。这是由于厚度和视场是矛盾的，要做得较薄，方便用户使用佩戴，视场就必然变小；想要拥有大视场，则其厚度就必然增大，设备就目前来说也会显得比较笨重，不易佩戴。因此在目前技术依旧存在障碍的情况下，大家都会采取一些折中的方案。

5G 和边缘计算在 AR 的演进中发挥着重要作用。5G 网络技术将为用户提供更好、更可靠的AR 体验。为什么网络对 AR 如此重要？在 AR 体验过程中，网络能够将用户与其他 AR 用户及物联网设备和数据库连接起来。而且网络将 AR 设备与远程计算资源（通常是云）相连接。虽然原则上 AR 设备可自成一体，但在实践中考虑到成本、重量、体积、发热和电池续航，设计师必须将部分算力转移。

从网络的角度来看，AR 是一种实时或近实时的应用。AR 流量通常是不对称的。下行流量——从网络到终端（用户设备）——包括压缩视频、3D 模型、静态图像和文本。

在现代网络中，分组包延迟预算最重要的组成部分之一被称为传播延迟，指的是数据在空气或光纤中传输所需的时间量。对于运营商而言，要减少传播和路由器多级跳转引发的延迟，最好的方法通常是缩短传输距离，并减少路由器跳数。这就提出了在网络“边缘”进行计算和存储的要求，即靠近最终用户侧以减少传播距离和逐跳延迟。这一架构被称为多接入边缘计算（MEC）。

对于网络服务提供商来说，边缘可以位于传统的中心机房、移动基站、甚至是室外的街边柜。在企业专用网络中，MEC 资源可以位于客户的工作场所，以确保安全和极低的时延。

AR 具有带来真正变革的潜力，并已经开始推动企业领域的变革。我们能透过备受市场欢迎、为数不多的手机端消费级 AR 应用瞥见未来，且随着消费级 AR 头显的上市以及与 5G 网络的深度结合可能会带来新的应用。同时现实世界视觉增强功能将开辟新的可能性。

在瘦终端的用户需求驱动下，同时 AR 设备价格为了趋于平价化，分体式消费级 AR 头显设备将会与智能手机绑定。由于 AR 具有强移动属性，使其天然能与智能手机捆绑。

同时，对于轻量化的分体式低成本设备而言，需要将更多的计算移至云端。这意味着必须实现设备、网络和内容的协同，为用户提供最佳体验。价值链上各合作伙伴的协同有助于推动 AR 市场的蓬勃发展。

AR洞察与应用实践白皮书 聚焦AR设备、应用、平台、网络、生态等领域详细解读AR发展现状。

行业趋势篇：

AR 将数字化信息叠加在现实物理世界之上，带来数字世界与物理世界的融合。
尽管专用 AR 头显已经问世，但目前大多数消费者仍是通过智能手机来体验 AR。
AR 具备强移动性，在移动场景的应用将为用户带来切实价值，这与移动网络完美结合

AR 设备篇：

智能手机 AR 应用的流行已有时日。绑定智能手机的 AR 头显将成为主流形态。随着 AR 头显向大众市场普及，预计到 2026 年，500 美元以下的产品将占据主导地位，这一市场将呈现爆发式增长。同时，消费级 AR 头显出货量将超过 5,300 万台，总收入将超过 300 亿美元。
当前的专用 AR 头显主要面向企业市场，售价高、销量低。专用 AR 头显可解放双手，让操作者能在AR 的辅助下完成任务。

AR 应用篇：

目前最流行的两类应用是社交和 AR 游戏。AR 已被广泛应用于各类应用，包括创新性的教育、零售、导航和运动健康等应用。
未来，预计导航将支撑更丰富的 AR 体验，例如位置共享型游戏。

AR 平台篇：

苹果和谷歌都有设备内应用开发工具，两者都只针对其自有操作系统。华为的AR Engine 和工具功能更加全面，并附加手部和身体动态追踪功能，以及华为在全球率先推出并大规模商用的多种物体建模等特性。
尽管当前AR计算主要在端侧的 AR 设备进行，但未来的 AR 一定是端边云紧密结合的形式，全局地图数据、全局用户信息天然适合云部署，而精确辅助定位定姿、局部地图数据、特定 3D 场景渲染适合边缘计算。高带宽低延时的 5G 网络将在端边云紧密结合的 AR 中发挥重要作用。

AR 网络篇：