京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
导语:虽然虚拟现实的未来很美好,但是想要获得井喷式发展还有很长的一段路要走
VR/AR正风生水起。从Google Glass到HoloLens到Magic Leap,以及国内的暴风魔镜,有资本的追捧、业内的鼓吹、创业者的狂热。又一个号称未来有万亿级市场的领域,开始了新一轮创业的热潮。
目前来说,VR独领风骚,但仅限于PC游戏、3D电影等领域,而AR技术的使用范围可以更广,如虚拟装修、户外旅游、特种作战、电子商务等领域。据Digi-Capita的数据表示,至2020年,AR市场规模为1200亿美元,VR市场规模则仅300亿美元,如同当年的智能硬件热潮一样,2016年正在被称为“VR/AR”元年。
2月底的时候,3DVstar创始人杨亚军博士应豆丁汇的邀请在天使投资人俱乐部中做了一个关于虚拟现实行业发展现状和趋势的分享会。笔者有幸在群中聆听,并且反复听了三遍,的确都是满满的干货。于是不敢独享,特将核心部分整理出来分享给大家。如有纰漏的地方肯定是我的笔误和理解错误造成,跟杨博士无关。
虚拟现实的发展现况
虚拟现实是一个人机交互的显示革命,但显示器件直接决定眼睛看到的显示效果,更会影响用户体验。目前的VR/AR产品运用了三种不同的显示技术——微投影技术、视网膜投影技术和光学投影技术。
微投影的代表性产品是Google Glass,通过微型显示装置投影到一个投影在一个凹凸镜的介质实现成像,是对现有技术的一种升级;美国Avegant公司研发的视网膜眼镜Glyph就是采用视网膜投影的形式,直接将画面投影至眼球;而Magic Leap采用的是光学投影技术,属于一种最新的技术,门槛比较高。这三种显示技术,目前的共同特点是都不能逼真的还原图像,能够比较容易的分别真实图像和虚拟图像的区别。
目前的虚拟现实产品可用的内容主要包括3D电影、VR视频、沉浸感的游戏以及伪VR资源的陀螺仪+游戏、视频等,但是并没有真实的代入感与立体感。这些资源最多只是引导用户切入和接受VR产品的应用而已,大多停留在娱乐消费方面,但是在更多实用性和专业性的领域还未广泛铺开。
如虚拟现实产品可以替代很多有风险性质的培训和考核,如模拟的医学外科手术,模式的飞机驾驶等。之所以造成目前那么多可以延伸的应用没有普及,是因为整个行业在基础工程和运营平台上来说还没有做好准备。
虚拟现实的发展趋势
目前,大家体验虚拟现实产品主要通过应用软件或暴风魔镜等硬件产品去看视频、看图片,但是最大的弊端是用户没有自主权,被锁定在了某个应用或厂商里面,并不能主动分享更多的内容。
另外,没有专业的操作系统可支持,整个行业行业需要开发商包括平台商开发针对整个虚拟现实产业的OS,对于不同图层进行动态的的分屏处理,甚至包括桌面的UI,Launch系统等,使大家看到一个真正的虚拟世界。杨博士认为,虚拟现实行业未来的发展趋势分为产品多元化、硬件专业化、内容标准化、产业链条化等四大方向。
1. 产品多元化
VR也好,AR也好,现阶段主要还是非常简单的讲述了他们带来了新的技术和新的体验,但是并没有在产业应用上带来提升。目前大多是从VR、AR、MR上进行细分,但是未来肯定会在便携性和专业性上去细分。
比如说,轻便的VR/AR 产品类似于Google GLASS可以在现实生活中实现录音、录像和显示功能,可以在日常生活中帮助用户从商务到娱乐到工作以及学习中享受到便利。
中型设备如头盔和头戴式显示眼镜来看,娱乐方面的打游戏、看视频,工作中的工业设计、家装、房地产可以所见即所得,通过对当前的三维图像进行判断,对设计师的创意直接在大脑中形成图像,这在未来的虚拟现实产品中可能会成为主力。
专业设备如驴友、登山运动员佩戴的头盔,可以直接显示海拔与氧气信息、队员坐标,摄像头还能传回队员周边的环境图片等;另外,军警或特种作战使用的红外和夜视功能,将大大提高单兵作战的能力,未来都会是一个庞大的市场
2. 硬件专业化
因为现在的产品除了个别的显示器件是针对虚拟现实的特点去研发的,更多的包括运营生态、手机平板电脑的芯片都被拿来在做虚拟现实。未来虚拟现实对于芯片、光学器件等都要针对性的重新开发。
虚拟现实产品对GPU要求很高,但对CPU要求不是那么高;对带宽要求很高,对分辨率要求很高,但是对色彩和亮度要求不是很高。比如说亮度,例如在黑暗状态下实际上流明不用很高,有适度的流明就可以了,因为太高的流明反而会刺眼。对于VR来说适中的流明即可,但是一个非常高的分辨率就可以使得图像显示更逼真。
所以硬件的专业化应该会在今年的整个行业链条上会有一个升级,无论从芯片、器件还是其他方面来说,硬件专业化会成为一个趋势。
3. 内容标准化
在3D行业出现的时候,依旧还在借用2D的专业。例如3D的视频还在借用2D的封装,包括MP4和MKV。其实,3D视频需要独立的封装和独立的编码方式,现在还在借用2D的封装方式是因为硬件和运营环境还不具备的原因。
我们说内容的标准化,比如说全景图片,需要360度全景展示,镜头旋转一周即可,但是在记录传输与播放的时候,被压缩成一个畸变的图像,还原的时候一部分被浪费,一部分被降低的质量,正常的360度全景图像理论上应该是两个球形的图像,但是目前无法实现,因为不具备这样的标准。
在这个期间,需要一个兼容性的标准,从图像采集、传输、编码、解码,过渡到有一个成熟的标准,目前只能以现有的条件以一个兼容的方式去损失一部分图像的效果来运用在现在的平台上。
所以内容的标准化,将从图像的采集,也就是广角的拼接能从360图像的双目摄像头,形成3D的360度全景图像,到传输、编码、解码、显示,未来需要一个完整的软件标准,这也会成为一个趋势。
4. 产业链条化
产业链条化其实就是讲产业分工问题。从2015年来看,VR/AR成为一个独立产业存在已经成为一个定局,只是它和哪个产业交叉更多一些。最终像手机产业一样,从平台芯片设计,发展研发,产品集成,内容制作,销售渠道、差异化应用都会形成一个独立的领域,最后都会形成一个完整的产业化链条
迎接产业爆发需要解决的问题
1. 舒适度问题
观看舒适度问题就是解决眩晕的问题。这是在在3D产业中就在着重解决的问题,在虚拟现实产品上同样如此。主要来说,形成眩晕的原因包括图像的质量、图像的延迟以及图像和身体协调性这三方面。
大多数情况下,画面的延迟只会降低真实感,使得画面不那么连贯,主要是景深的合理性与身体的协调性造成了眩晕。景深造成眩晕是必然的,但是怎么去降低这方面的因素,最大的行业瓶颈在于大多数VR同行对于3D并不熟悉或者只是略知一二。
我们看3D电影时更有感触,如看阿凡达和少年派不会晕,看画皮2、看四大名片会晕,这些是3D制作的问题,画面大量充斥了与现实图像不吻合的信息,造成了大脑处理吃力,从而出现了眩晕的现象。
解决3D景深的合理性,是解决眩晕的最大措施。但身体协调性也是重要的原因,比如在游乐场坐过山车的时候,因为有离心力的存在,当我们闭上眼睛时,身体感应和视觉感应不一致,于是造成大脑在这方面的不适应,会加重眩晕感。
在解决观看舒适度问题上,杨博士认为引起眩晕的原因中画面质量占了85%,身体协调性占了10%,画面延迟会加重感觉但只占5%不到。如果有厂商夸大对眩晕的影响的话,多是宣传噱头,因为人眼在视觉上的识别能力只有24帧,超过24帧人眼就已经难以分辨了。
2. 实用性问题
目前来说,虚拟现实产品的售价还是太贵。例如微软HoloLens第一批售价3000美元,Glyph入华售价3288元,一般人真是舍不得买。如果花了昂贵价格只买一个新鲜半小时的东西,只是一个玩具的话,用户肯定不会为此买单的。
如果VR/AR行业要实现井喷,首先要面对的问题就是会有多少人用,用来干什么的问题。这也是产品实用性的问题。目前来说,我们看到的虚拟现实产品都是满足娱乐性需求的,视频和游戏为主。
即便如此,其实为VR而设计的游戏和影片都少之又少,大多只有演示的样片,如果有类似阿凡达一样的大片,也许能加快行业的发展。其实只要解决了在VR产品里普通的3D电影和3D游戏能带给我们沉浸感的体验,就能大大推动VR行业的发展了,当然前提还有一个价格别高得太离谱了。
问题是目前用户所需要的内容资源还是很缺失,需要在3D电影和3D游戏的制作上加快发展。而其他领域的实用性VR/AR产品还远未成熟,只能继续等待。
3. 产业标准化问题
例如短期内形成一个视频从采集到播放的整个的编解码和视频格式标准几乎不现实。比如传统的视频格式有16:9,4:3,全高清标准1920*1080,4P标准3840*2160,这只是针对2D视频来制作的。目前来说是对于VR的视频本来就不应该是长乘宽,应该是从上到下,从左到右的360度的球形全景图像,短期内要实现很难。
目前来说,我们针对利用传统的2D和3D的封解码方法,已经可以兼容性的对目前视频和游戏画面进行处理。所谓的过渡性方案,虽然有这样那样的弊端例如图像有损失,视角有障碍,但是起码在产品普及期间,可以满足用户的基本需求。
所以说虚拟现实行业虽然未来很美好,但是想要获得井喷式发展还有很长的一段路要走。幸运的是,在国内我们拥有一个宽容的用户群体,有着包容性强的试错空间,而且随着资本市场的看好,虚拟现实行业已经进入了发展的快车道。
文 | 沙水
来源 | 品图商业评论
责任编辑 | 李佳燕
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20