导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能怎么和vr结合的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、为什么沉浸式VR技术需要人工智能的助攻2、ai转换vr3、AR的核心技术，及与人工智能之间的关系4、人工智能与VR是何关系 VR是否需要AI支撑为什么沉浸式VR技术需要人工智能的助攻
要实现真正的沉浸式的虚拟现实，需要视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉五位一体。目前，要实现触觉、嗅觉和味觉的远程分享与重现还具有很大的技术难度。但值得庆幸的是，视觉和听觉占据了70~80%的感知途径。就听觉层面上来说，3D立体环绕声可以高质量地复现环境声音，而且该技术已经相对成熟。目前，最大的难题是要在视觉上满足“挑剔”的双眼！
实现真正意义上的沉浸式VR，关键就在于光场技术。虚拟现实要呈现人眼无法分辨的虚拟内容，就必须要记录外部世界的完整光场信息，并将这些信息无损失地复现出来，才能使人眼获得在自然状态下观看的真实感觉。也只有这样，虚拟现实所需要的沉浸感和走入、走出效果才能淋漓尽致地表现出来，而这也正是叠境数字科技第一阶段的目标。叠境核心成员十多年专注于光场和人工智能的研究，并且取得众多突破性的进展。
ai转换vr
当前，AR/VR技术越来越普及，与我们衣食住行都息息相关，如何让这项前沿技术更好地为人民服务，成了很多企业思考的方向。在医疗领域，运用AR识别，精准定位，智能医疗设备就可以通过红外扫描建模，再进行精准定位，实现医疗和AR技术相结合；在工业领域，通过AR智能识别、定位，智能焊接机器人完成的工艺质量及速度都可以有极大的提升。AR/VR与AI智能的融合，让传统行业和前沿科技深度结合，有了更大发展空间。

联想新视界智能科技有限公司位于红谷滩区VR产业基地，是联想人工智能板块的南方总部公司。记者采访时，这里的虚拟人研发工作小组正在测试虚拟人智能语音对话功能。研发人员告诉记者，目前，公司正在全力打造一款针对6-13岁学生的智能学校食堂APP，为他们提供饮食定制及科普教育，这款APP还采用了虚拟人这一项特色功能。

联想新视界智能科技有限公司项目经理任梦通：“我们目前是在做平安云厨项目，根据学生一周的食谱，给学生做一个营养报告。虚拟人会给学生提出一个膳食的建议，帮助学生有一个合理科学的饮食。目前，虚拟人膳食专家库正在做。预计虚拟人和平安云厨APP连调正式上线要在今年年底或明年年初。”

作为总部型企业，联想新视界持续聚焦“数字内容、新基建、AI工程”领域，先后完成了VR+医疗的热敏灸项目、VR+工业的“智能焊接机器人”等项目，入驻VR产业基地三年来，发展势头迅猛。截至目前，公司在江西的营收已经突破3亿元，并成立了联想人工智能工程研究院。

联想新视界（南昌）人工智能工研院有限公司总经理王晓庆：“我们这几年在做企业客户的同时，也跟省内的好多高校开展合作。我们一方面为这些高校的成果转换提供落地条件，反过来这些高校也为我们从事科研、培养人才提供便利条件。下一步 我们还是重点聚焦我们主业方向、加大研发的投入，为整个南昌的数字经济产业添砖加瓦。”
AR的核心技术，及与人工智能之间的关系
AR/VR常作为孪生兄弟被相提并论，被普遍认为为应用层新技术或者说是“智能可穿戴设备”，相比人工智能相对的“算法”标签，显得不够有深度有内涵高大上，那AR和人工智能之间到底是什么关系？AR属不属于当下我们认知中的人工智能？
AR属不属于人工智能？看完本文你就懂了 AR资讯
2018年3月，上海市经济和信息化委员会公示了2018年第一批本市人工智能创新发展专项拟支持项目。“一共有19家创新企业入围，亮风台作为AR公司也入围此次支持项目”亮风台工作人员告诉青亭网，这不是AR企业第一次被划归到人工智能，但这种归类方式也并不常见。据了解此专项由经信委与市财政局联合开展，拟支持金额超过1亿。
简单梳理下AR的核心技术
AR（Augmented
Reality），是在现实世界中叠加虚拟信息，也即给现实做“增强”，这种增强可以是来自视觉、听觉乃至触觉，主要的目的均是在感官上让现实的世界和虚拟的世界融合在一起。
其中，对现实世界的认知主要体现在视觉上，这需要通过摄像机来帮助获取信息，以图像和视频的形式反馈。通过视频分析，实现对三维世界环境的感知理解，比如场景的3D结构，里面有什么物体，在空间中的什么地方。而3D交互理解的目的是告知系统要“增强”的内容。
这其中有几个关键点：
首先是3D环境理解。要理解看到的东西，主要依靠物体/场景的识别和定位技术。识别主要是用来触发AR响应，而定位则是知道在什么地方叠加AR内容。定位根据精度的不同也可以分为粗定位和细定位，粗定位就是给出一个大致的方位，比如区域和趋势。而细定位可能需要精确到点，比如3D坐标系下的XYZ坐标、物体的角度。根据应用环境的不同，两种维度的定位在AR中都有应用需求。在AR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。
在感知现实3D世界并和虚拟内容融合后，需要以一定方式将这种虚实融合信息呈现出来，这里面需要的就是AR中的第二个关键技术：显示技术，
目前大多数的AR系统采用透视式头盔显示器，这其中又分为视频透视和光学透视，其他的代表有光场技术（主要因Magic
Leap而显名）、全息投影（在科幻影视剧作品中常出现）等。
AR中的第三个关键技术在于人机交互，用以让人和叠加后的虚拟信息互动，AR追求在触摸按键之外自然的人机交互方式，比如语音、手势、姿态、人脸等，用的比较多的语音跟手势。
人工智能和AR的技术关联
在人工智能领域有几个概念常被提及，如深度学习（DL）、机器学习（ML），在学术领域包括人工智能（AI）在内几大领域均有自己的研究界限，而在普遍意义上，我们常说的是泛意的人工智能，涵括所有“让机器像人一样”的技术的应用方向。
从这张图也可以简单一窥三者的关系，深度学习是实现机器学习的一种技术方式，而机器学习是为了让机器变得智能，去达到人工智能。可以说人工智能是最终目标，而机器学习是为了实现这个目标延伸出的一个技术方向。在这其中，还有另一个重要概念为计算机视觉（CV），主要来研究如何让机器像人去“看”，是目前人工智能概念中的一个重要分支，这也是因为人类获取信息最主要的方式之一就是视觉，目前计算机视觉已经在商业市场发挥价值，比如人脸识别；自动驾驶中读取交通信号和注意行人以导航；工业机器人用来检测问题控制过程；三维环境的重建图像的处理等等。这些概念既有区分也有一定范围的重叠。
其中，2006年开始，Hinton引发的深度学习热潮开始蔓延，在一定程度上带动了AI的又一次崛起，十年中，在包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理在内的多个领域取得重大突破，并向应用领域延伸，正发展的如火如荼。
在AR的核心技术中，3D环境理解、3D交互理解和计算机视觉、深度学习都有着紧密的联系。3D环境理解在学术界里主要对应的是计算机视觉领域，而近年来深度学习在计算机视觉中得到广泛应用。交互方面，更趋自然的交互方式如手势和语音在硬件终端的使用，得益于近几年深度学习在相关领域的突破。也可以说，深度学习在AR中应用主要在视觉关键技术。
目前，AR最常见的形式是2D图片扫描识别，如腾讯QQ-AR火炬活动、支付宝五福等多数AR营销中所见，用手机扫描识别图出现叠加的内容，但主要的研发方向还在3D物体识别和3D场景建模。
现实的物体是以3D形态存在的，有不同的角度和空间方位。所以一个自然的扩展就是从2D图片识别到3D物体识别，识别物体的类别和姿态，深度学习可以用在这里。以水果识别为例，识别不同类别的水果，并且给出定位区域，即集成了物体识别与检测的功能。
3D场景建模，从识别3D物体扩大到更大更复杂的3D区域。比如识别场景里面有哪些东西、它们的空间位置和相互关系等等，这就是3D场景建模，是AR比较核心的技术。这其中涉及目前热门的SLAM（实时定位与地图构建）。通过扫描某个场景，然后在上面叠加虚拟战场等三维虚拟内容。如果只是基于普通2D图像识别就需要有特定的图片，而在图片不可见时会识别失败。而在SLAM技术里面，即使特定平面不存在，但是空间定位依然非常精确，就是因为有周围3D环境的帮助。
这里想探讨下深度学习和SLAM技术的融合，计算机视觉大体上可以分两个流派，一种基于学习的思路，例如特征提取-特征分析-分类，目前深度学习技术在这一路线上取得了主导性的地位。另外一种路线是基于几何的视觉，从线条、边缘、3D形状推出物体的空间结构信息，代表性的技术就是SFM/SLAM。基于学习的方向上深度学习基本上一统天下，但是在基于几何视觉的领域，目前相关的进展还很少。从学术界而言，深度学习技术的研究进展可以说日新月异，而SLAM技术最新十年的进展相对较少。在国际视觉顶级会议ICCV
2015年度组织的SLAM技术专题讨论会上，基于近年深度学习在视觉其它领域的快速发展，有与会专家曾提出SLAM中采用深度学习的可能性，但是目前还没有成熟的思路。总体而言，短期内将深度学习和SLAM融合是一个值得研究的方向，长远来看联合语义和几何信息是一个非常有价值的趋势。因此，SLAM+DL值得期待。
在交互方式方面，主要的包括语音识别和手势识别，语音识别在目前已经取得了较大进展，国内如百度、科大讯飞、云知声等都是其中的佼佼者，AR公司更想突破的是手势识别的成熟商业化。
“亮风台展示过的一款基于深度学习的手势识别系统，主要定义了上下左右、顺时针、逆时针六种手势”亮风台工作人员告诉青亭网，先实现人手的检测和定位，然后通过识别相应的手势轨迹来实现对人手势的识别。虽然人脸识别等其他人工智能热门领域在AR中也有使用，但不是AR公司重要的研发方向。
以上不难看出，AR的底层技术或者说基础部分是计算机视觉以及关联领域的融合，而当下热门的深度学习和AR的结合，也是算法工程师们的努力方向。这也是AR为计算机视觉与人机交互的交叉学科，AR的基础是人工智能和计算机视觉等说法的依据。
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图：计算机视觉与AR流程关联
在去年今日头条发布的《人工智能影响力报告》中也简单统计了人工智能科学家的分布情况，这其中包括人脸识别、语音识别、机器人、AR、芯片等领域的公司与大型研发机构，高端研发人员的分布也说明了AI领域的细分方向。
那AR究竟是不是人工智能？
对AR从业者来说，理想的状态是用更智能的AR终端去取代智能手机，所以对于用户来说接触使用AR首先受影响的是内容，其次是终端，AR产业链可以粗略划分为技术提供商、智能终端研发公司，以及AR内容提供商。在这其中，AR设备提供商不可避免关注硬件技术，如底层的芯片、电池、光学镜片等，以及硬件本身的性能优化，而内容提供商更倾向于在现有技术基础上优化内容及表现。所以我们可以说AR技术提供商，或者说在底层算法研发上有一定成绩的AR公司是人工智能公司。
对公司来说，特别是创企会把底层技术转化为成熟的产品或服务，这可能是如无人机、AR智能终端、机器人等，也可能是行业解决方案，以达到商业目的，并且这已经成为在沸腾声音之后，媒体、企业以及大众对AI企业的期待和要求。近期，人工智能产业发展联盟（AIIA）出版的图书《人工智能浪潮：科技改变生活的100个前沿AI应用》将对外发布，以及涵括了目前巨头公司以及创企在商业化上的前沿成果，也直接反映了AI目前的主要商业化方向。
作为技术驱动的商业领域，无论是AR还是人工智能的其他多数方向，技术距离完全成熟还有很长的路程要走，在整个产业链逐渐繁荣，关注商业化实现的同时，也需要有更多公司机构去不断拓展技术边界，建立核心竞争力，让行业爆发更大的价值与潜力，如此，AI时代中国弯道超车当可期。
人工智能与VR是何关系 VR是否需要AI支撑
据传媒投资大佬谈人工智能与VR技术的关系：VR的最佳模式就是叙事模式，未来可能是会需要AI技术的支持，对此，各位AR、AI爱好者是怎么看，未来也许VR、AI不分家。
Rob Ogden目前任职于麦迪逊威尔斯传媒(Madison Wells Media)，担任战略与合作发展执行副总裁。自从他2016年5月加入这家公司之后，便在公司的战略方向调整和投资方向上扮演了关键性的角色;在这期间，公司投资了Wevr，Atom Tickets和The Void数家以VR媒体内容为主要业务的企业。那么，这位传媒投资界的精英是如何看待VR叙事的发展方向和关键要素的呢?前日，他撰写了一篇题为“AI与叙事：看似遥远的友谊”的文章，讲述他对VR内容创作和人工智能技术这二者关系的看法。
文章指出，最适合VR内容的叙事模式是自然叙事，这是一种不同于传统叙事方式的高自由度多可能性叙事方式，也是最接近真实世界内容的叙事方式。这种叙事方式在传统媒介上是难以实现的，而VR恰恰是能够实现、并且是模仿这一叙事模式的最佳载体。
但要实现这一叙事，仅仅靠随机是不够的。自然叙事最基础的材料其实是人的不可预测性，而没有足够人数的支撑，原本有无限可能的VR世界将会被限定为几个顶层世界所垄断，这就失去了虚拟现实最大的价值之一：无限可能性。而能够解决这一问题的答案就是人工智能技术。AI和VR之间的这一层共生关系常常被人所忽视，但实际上AI是解决VR内容问题的一大关键。
文章内容看似天马行空，然而却向我们揭示出一些VR媒体行业高层对VR内容发展前景的洞见，对VR从业者或有启迪。
原文如下：
当我们谈到互动VR作品中的叙事时，至少有一件事是确定的：没有人知道全部的答案。
一方面，人们批评那些来自好莱坞的VR作品太拘泥于自己的2D银幕经验;另一方面，评论者又批评游戏开发者只注重重复任务和游戏机制。但事实上，VR既不是电影，也不是单纯的游戏，要在VR里讲好故事，既需要好莱坞的叙事技术，也需要来自科技界的创新。要弄明白这一点，首先要从厘清叙事类型开始
叙事技术类型与相应载体
· 线性叙事。自从人类能够实现交流以来就存在的最传统的叙事类型。故事有开头，有过程，有结尾，一切都是预先注定好的。例子：传统出版小说，戏剧，电影等等。
· 分支叙事。半互动性质的叙事方式，在其中观众可以影响故事结局的方向。有若干条固定的发展路径(或者情节排列方式)。例子：观众选角扮演系列童书，Telltale(美国游戏制作公司，擅长剧情类和同名改编类游戏，代表作《行尸走肉》《侏罗纪公园》等)出品的游戏。
· 自然叙事。全互动性质的叙事方式，有无限的发展可能。例子：生活。
那么，最适合VR的叙事形式是什么?在最理想的的层面，虚拟现实有能力达到这样的程度：一个世界。你可以进入、探索、体验，就如同体验真实世界一样。因此，从直觉上你会想要使用最能够模拟真实体验的叙事形式，那就是自然叙事。但是如何能够达到这一点?这说起来就有些复杂了。
在电影和电视的世界中，线性叙事无疑是最佳的选择。它要讲的是一个完整的故事，这个故事经过精心的打磨和雕琢，意在成为这个故事所能成为的那个最佳版本。一本传统小说或者剧本在正式出版、进入消费环节之前往往要经过无数次不厌其烦的修改和编辑，这对故事的质量颇有裨益。在这种语境下，为分支叙事创作额外的内容的成本极其高昂，而创作者付出精力创作的支线情节可能只是被观众当做剧情的碎片。自然叙事在这里更不必提，从机制上就是不可能的。
在游戏世界中，线性叙事往往也是最佳的选择，这是出于和上面同样的原因：成本。创作多重叙事会增加成本;而且，即使在电脑这个载体上进行这样的创作逻辑上会稍微简单些，多重叙事的难度依旧很高。自然叙事在游戏世界里开始成为可能，尤其是在MMO(massively multiplayer online games，大型多人在线游戏)这个体裁里最有可能出现。在MMO游戏中，许多角色是由人类玩家扮演，于是他们能够如同人类一样行动，也就是说，他们的行动相对而言是无法预测的。
MMO策略适用于VR叙事吗?
那么，VR是否能依靠MMO的策略来达成可信的自然叙事呢?
答案是否，原因如下。
· 即使是MMO，也会经常使用剧情动画(也就是一种线性叙事的方式)来讲述关键情节或者复杂内容。但是在VR中，你无法在第一人称视角下随意插入剧情动画。第一，这会导致晕眩;第二，更重要的是，这会严重破坏沉浸感和怀疑暂停状态(suspension of disbelief，文艺理论中的一种状态，指读者在这种状态下不会倾向于怀疑和批判作品提供的信息，作品的叙事是可信的)，而这正是VR最独特和最有价值的地方。
· 理论上VR能够支持无限数量的世界，但事实上不论进入VR世界的玩家有多少，最终一定只会有少数几个世界(也就是最受欢迎的那些)达到一定的规模，有足够的玩家数量来形成更接近“真实”的世界。如果没有足够的初始用户群，一个新生的世界很难能够达到足够的人数规模，有足够的角色在其中行动、足够真实。
· MMO要求玩家“扮演”他们化身的角色，在通常的MMO游戏里这倒是没什么问题，毕竟大家都是有着相同目标、面临着同样挑战的大英雄。但在虚拟现实世界里，如果要营造真实感，打造自然叙事，就要有丰富多样的角色。可哪个玩家会想去虚拟快餐店当个虚拟服务员天天拖虚拟地板呢?
AI支持下的VR自然叙事
那么，打造VR世界叙事的答案究竟是什么?
是人工智能。AI和VR可能是当下在科技圈最流行的几个词，但这二者之间可能存在的一种共生关系却常常被人所忽视。现在，科技界在AI开发上投入了巨量的资源，但AI通常应用的领域是数据分析、聊天机器人、虚拟助手和无人驾驶。人们似乎忘记了，AI一直以来都是游戏的关键组成部分之一，但即使在如今最先进的游戏中，使用的AI也十分粗糙简陋，根本无法造就一个自然世界中的“真实”角色。这很大程度上是因为目前的游戏并不需要那么高级的AI。但VR则不同。VR所承诺的沉浸体验给自己创造了这样一个挑战，必须要结合硅谷的技术力量、游戏产业的交互经验、和好莱坞的叙事DNA，才有可能真正达成。
那么，如果我们真的能够让AI可信地模仿人类的决策逻辑，好莱坞式的体系化叙事经验是否就过时了呢?我并不这样认为。首先，你需要有经验的创作者来设定最基础的AI人格和行为模式，仅仅只是随机并不能生成真实、可信、有意思的角色。就好像《西部世界》里安东尼·霍普金斯扮演的那个角色一样，那就是一个创造AI角色的高手。即使是在AI为动力的VR世界中，我们依然需要能够描绘出故事的基本蓝图。
总结
AI到底能为VR带来什么呢?它能为VR的无限世界带来生命之息，它能让VR真正成为VR技术所承诺的那个提供沉浸体验、有着无限可能的“另一个宇宙”，这是VR可为之事，也是应为之事。它能让原本荒芜的无限世界中诞生角色，而且是真实可信的角色，任何进入任何一个世界的玩家都能够真正享受这个世界，不论这是一个大型多人在线的世界，还是一个单机的世界。如果科技界、好莱坞和游戏产业能够勠力同心，创造出所需要的工具和应用技术，无限的高信度VR世界才有可能成功。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能怎么和vr结合的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。