本文主要是介绍人工智能和AR/VR：AI在AR和VR中扮演什么角色？行业应用有哪些？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
增强现实技术和虚拟现实技术（AR/VR）发展前景广阔，备受各大企业关注。事实上，近四分之三的行业领导者表示，他们预计这些沉浸式技术将于未来五年内成为主流。高盛公司报告称，到2025年，AR/VR行业值将达到950亿美元。同时，与之并驾齐驱的还有AI和机器学习。AI和机器学习不仅正在迅速成为主流，还被视为现代企业的关键任务。 直到最近，科技界才开始展现出AR/VR和AI相结合的力量。两者结合可以推动创新、新的客户体验以及我们与世界互动的新方式。但是，如果没有高质量的数据，两者便无法成功结合。
增强与虚拟现实的AI数据
首先，让我们定义一下AR/VR的含义。
增强现实AR——物理和数字环境的融合，指的是使用来自相机、加速度计等传感器数据的融合将数据叠加在物理现实之上的技术。Pokémon Go就是个著名的示例。
虚拟现实VR——计算机生成的3D图像模拟，使人能够与数字环境交互。
AR/VR领域传统上利用计算机视觉（非AI驱动）等技术推动创新。但许多企业发现，这些技术和人工智能之间有着深刻的互补关系。AI擅长许多有利于AR/VR的操作：AI可以跟踪物体，创建3D世界的详细模型，了解这些模型的特征，并对它们做出判断。 AI中的深度学习模型在这里尤其有用，因为这些模型可以识别垂直面和水平面；跟踪物体的运动和位置；并估计物体深度，以及其他AR/VR同步性。换言之，深度学习模型可以帮助AR/VR系统解释复杂的环境。理论上，汽车修理工可以使用人工智能驱动的AR系统检查汽车引擎，并了解到哪些部件需要修理以及如何修理。
由于这些互补特性，人工智能开始取代AR/VR领域中传统的计算机视觉方法。许多行业领导者预测，人工智能将有助于推动沉浸式技术在消费者和商业领域的应用。具体来说，AI可以使用更逼真的模型，以及赋予人们更强的情景互动能力，从而优化AR/VR体验。 AR/VR和AI的强大合作部分得益于3D模型构建所应用的深度学习技术的进步、数据和数据存储选项（如云）的可用性增加以及计算能力水平的提高。无论出于何种原因，AR/VR和AI的结合均会为许多行业带来激动人心的发展机遇。
企业如何使用人工智能和AR/VR
人工智能在许多方面增强了AR/VR技术：提高内容质量，优化和推进个性化用户体验，促进用户和技术之间更有效地交互。因此，许多初创公司和科技公司纷纷开始使用人工智能驱动的沉浸式技术。以下是几个令人兴奋的示例，值得关注：
航空航天
利用图像识别深度学习技术，AI和AV可以通过确定飞机的哪些部件需要改进并提供有关如何改进的详细说明，协助工程师处理航空维修问题。
零售
零售行业存在许多AI驱动的AR/VR的应用。例如：
- 当购物者在商店的通道中穿行时，可能会出现在数字环境中的弹出式优惠券。
- 虚拟陈列室，展示根据购物者兴趣或需求定制的产品。
- 虚拟试衣间，让顾客在家中舒适地试穿衣服。
- AR，可以向客户展示放置在他们自己家中的家具。
零售业可能是继创意产业之后AR/VR领域中的最大受益者。
军事
AI驱动的VR可以引导军队成员通过模拟的危险环境，旨在降低他们在真实情况中的错误率。
技术
智能眼镜最终可能会成为我们所有人的标准眼镜。与他人相遇时，智能眼镜可以向我们提供关于他们的有用信息。例如，如果我们遇到一位同事，智能眼镜可以识别他在公司担任什么职位。
通讯
AR/VR可能会出现在您身边的虚拟会议中。可能的应用包括提供身临其境的虚拟体验，让用户感觉就像在办公室里和同事们在一起，而不是在家里的电脑前。AI可以添加摄像头跟踪功能（就像Facebook Portal提供的功能），使大家的注意力集中在正在说话的人身上。
安全
安全部门可以利用AI驱动的VR来进行身份检测和标记可疑人物的图像。
游戏
提及AR/VR时，游戏可能是大家想到的第一个例子，特别是几年前席卷世界许多地方的Pokémon Go热潮。事实上，创意产业对AR/VR技术的需求最为强烈，从视频游戏到现场活动和视频娱乐。AI有助于创造越来越逼真的游戏体验，并为玩家提供更多与数字环境互动的机会。 初创公司和科技公司已在努力实现上述的部分应用场景，所以这些都是现实而不是虚构。然而，要在我们的生活中真正实现AI和AR/VR结合的无处不在，可能还需要几年时间。
数据如何推动AI和AR/VR
生成AI驱动的AR/VR系统需要大量数据，因此，数据采集和标注成为构建这类技术过程中的关键步骤。数据可以通过传感器（比如智能手机摄像头）、产品图片、社交网络或其他途径采集。根据不同的应用场景，数据可以包括图像、视频、音频和文本。我们需要标注所有数据的关键特性，以便模型识别。因此，构建这些系统是非常复杂的项目。例如，以下是AI和AR/VR项目中常见的几种数据标注类型：
图像和视频
- 目标检测：模型学习识别图像中的物体及其位置。这可以触发使用户能够与环境交互的命中框和碰撞体。
- 分类：模型学习分类图像中的目标对象，然后触发显示该图像的标注。
- 分割：通常在像素层面进行，模型学习分割图像中的目标对象。
音频
- 音频识别：模型处理音频，如语音，并作出相应的解释。某些关键词可能会触发AR/VR效果，比如在游戏环境中。
文本
- 文本识别与翻译: 模型学习检测和读取图像中的文本，然后将其翻译成适当的语言。AR技术可以将译后文本覆盖到现实世界中。
在上述示例中，您可以了解AI和AR/VR技术如何结合为用户提供互动体验。采集的数据越多，环境就可能越真实。在数据质量方面也是如此：高质量数据可以产生同样高质量的环境。此外，数量更多的数据，特别是关于用户本身的数据，可以为用户创建更个性化的环境。 通常情况下，AR/VR数据包含用于创建定制环境和交互的个人身份信息。PII可能包括地理位置数据、生物特征、购买历史和其他PII。在构建这些应用程序时，数据安全至关重要，以确保客户信息受到保护。使用PII意味着要有严格的安全协议，以达到该地区和数据类型的最高合规水平。
与专业数据供应商合作，取得成功
虚拟世界是复杂的，构建虚拟世界并不是一项简单的任务。许多公司寻求第三方数据提供商的帮助，以获得在沉浸式领域的竞争优势。在收集AI和AR/VR模型相关数据方面，数据提供商的作用巨大。合适的数据供应商同样拥有准确标注数据的工具和流程，以确保构建的环境尽可能真实。 与专业的数据供应商合作，您可以设置可扩展数据管道，以帮助您使用新的标注数据来不断改进模型。模型改进与用户体验优化直接相关。随着现实世界的变化，您的虚拟模型也会发生变化，数据提供商会协助您监视系统，以便定期进行再训练。 未来几年，AI有望成为推动AR/VR行业向前发展的引擎，而获取正确的数据并准确地标注数据，则应是引擎发展的动力。数据获取及标注是一项极其复杂的任务。因此，与正确的数据合作伙伴合作，有助于您在竞争中获得关键优势。鉴于人工智能和沉浸式技术的飞速发展，这可能是您人工智能之旅中的重要一步。
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