ABI Research 預(yù)計，到 2026 年，將有超過 2 億活躍用戶參與以某種形式利用人工智能 (AI) 的增強現(xiàn)實 (AR) 應(yīng)用程序。這可能包括基礎(chǔ) AR 技術(shù)，如機器視覺和同步定位和映射 (SLAM) 跟蹤，以及增值應(yīng)用程序，如圖像和對象識別、語義標記和專家系統(tǒng)分析。

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“人工智能、機器學習 (ML) 和 AR 的結(jié)合是一種非常有效的結(jié)合，”ABI Research 增強和虛擬現(xiàn)實研究主管 Eric Abbruzzese 說。 “從本質(zhì)上講，隨著可用數(shù)據(jù)的增加，增強現(xiàn)實的功能會變得更強大。這些數(shù)據(jù)來自位置數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、環(huán)境動態(tài)以及物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 等集成系統(tǒng)。 AR 還可以作為這些數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)收集推動者。將 AI 融入這些領(lǐng)域，可為市場帶來高價值且通常是關(guān)鍵的 AR 功能。”

AR 對視覺和空間數(shù)據(jù)的需求通常依賴于 AI 支持技術(shù)，以可操作的方式捕獲、處理和背景化該數(shù)據(jù)。因此，這兩個市場繼續(xù)重疊并創(chuàng)造大量機會。

根據(jù) ABI Research 的說法，雖然 AR 本身并不需要機器視覺——在輔助現(xiàn)實硬件和應(yīng)用程序的情況下——但它越來越成為大多數(shù)用例的必需品。支持 SLAM 跟蹤的機器視覺允許在空間中進行精確的用戶跟蹤，還可以捕獲空間數(shù)據(jù)供以后使用。

ABI Research 預(yù)計，到2026 年配備本地端 AI 芯片組的 AR 智能眼鏡出貨量將接近 2000 萬部，占當年智能眼鏡總出貨量的 70%。 AI 的本地處理在當今最為常見，但對于某些 AI 處理類型，處理位置正越來越多地轉(zhuǎn)移到云端。例如，SLAM 跟蹤可以留在設(shè)備上以獲得可靠性和低延遲，但語義標簽可以位于云上，在非敏感延遲場景中為該類型的數(shù)據(jù)犧牲延遲。云計算和混合計算方案可實現(xiàn)最佳 AI 處理性能，而設(shè)備性能和電池壽命、靈活性取決于應(yīng)用程序和環(huán)境。

多年來，AR 領(lǐng)域的許多公司一直在以多種方式利用 AI，而且這種使用在公司數(shù)量和使用范圍方面都在增長。在硬件層面，高通在他們的 XR 芯片組系列中加入了專門針對 AR 和 VR 的 AI 增強功能——例如，以提高跟蹤精度和性能。 NVIDIA 正在其 CloudXR 產(chǎn)品以及 Omniverse 中利用 AI，后者最近宣布使用 AI 進行自動化模擬和內(nèi)容創(chuàng)建元素。 PTC 和 Teamviewer 等企業(yè)玩家使用機器視覺進行設(shè)備跟蹤以及后端處理、分析、預(yù)測流程等。

這些元素總結(jié)為一種與整個增強現(xiàn)實價值鏈相協(xié)調(diào)的有價值的使能技術(shù)。 

“指向用例、應(yīng)用程序、服務(wù)或垂直領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)被利用，其作用將在未來 5 到 10 年內(nèi)發(fā)生重大變化。 AI 增強了增強現(xiàn)實的常見附加價值，包括提高員工效率和安全性以及新穎的協(xié)作和遠程啟用功能。更準確和可預(yù)測的跟蹤和數(shù)據(jù)收集、自動化和有針對性的內(nèi)容交付、新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)和使用趨勢都會有所貢獻，”Abbruzzese 總結(jié)道。