全球首份AR报告：2万字深度告诉你它为什么比VR还酷

　　第五章：AR面临的挑战

　　本章导读：在本章中，我们将从技术方面解读，当前AR面临的挑战，包括图像识别、定位等。

　　对于AR而言，解决注册任务是最核心的问题。注册对精度的要求极为严格：由于AR应以实时、六个自由度的形式将虚拟信息和现实信息相融合，即便是轻微的注册失准都会造成组合视图难以容忍的失真。因此，移动AR存在两大难点：注册必须极为精准，注册对计算能力和内存的利用必须极为高效。

　　这个问题是AR面向大众部署所面临的*挑战。我们断言，目前大部分已知的注册任务解决方案其实并不适用于智能手机——尽管看上去能用。因此，所有的AR研究人员都应该为智能手机AR的大空间应用问题开发专门的解决方案。

　　智能手机是AR大众市场*前景的平台。智能手机生态系统为面向大众部署AR的纯软件解决方案提供了一切要素。然而不应忽视的是，尽管技术和逻辑取得了种种进步，但是AR应用在智能手机上的大规模部署仍然存在着下列重大障碍：

　　1、相机质量与成像处理。智能手机通常配备的相机传感器在弱光条件下表现糟糕：图像模糊，开始出现明显色差。相机传感器硬件通常禁止低层级访问。API只提供了相机传感器的高层级访问，无法控制曝光、光圈及焦距。小型CCD传感器导致相机采样噪点增加，进而严重影响后续CV算法的发挥。图像获取过程中的质量损失很难通过后期处理步骤补偿。

　　2、电量消耗。电池电量近年来并没有显著提升。相机传感器在以高帧率持续运行时耗电量很大，其主要原因是目前手机的设计用途仍然是拍照，而不是摄影。另外，传感器和网络接口也是耗电大户。运行功能强大的AR应用会让电池迅速耗干。因此，AR应用必须只能设计成供短时间使用，而不是一种“常开”功能。

　　3、网络依赖性。远程访问大量数据受到几个因素的影响。首先，网络延迟会导致令人不爽的延迟，拖累AR应用的瞬时表现。其次，访问远程数据仅在开了流量套餐时才有可能做到，而流量套餐可能过于昂贵或者无法开通。最后，某些地区的网络覆盖可能不满足条件。于是完全独立的AR应用成为了*的可行选择，这就意味着需要在设备上占用大量的存储空间。

　　4、可视化与交互的可能性。智能手机的外形因素在购买决策中发挥着重要作用。实际上，可接受*设备的尺寸严格制约了显示屏的大小。交互技术同样存在着类似的限制。多点触控界面或许是最为先进的交互机制，但它在某些特定任务——如像素级的选取上表现糟糕。

　　理论上讲，针对AR改进未来智能手机需从哪些方面入手已是众所周知。在实践中，AR应用的开发者却要看硬件厂商和服务供应商的脸色，后者做出硬件发展决策的依据是市场预测，而其中可能不含对AR的需求。不过，硬件总体是朝着正确的方向发展的，尤其在移动游戏或移动导航系统的驱动下——而这两者与AR在技术需求方面存在许多共通之处。此外，研究人员意识到目前相机控制方面存在限制，更好的相机API也会因此诞生，比如Frankencamera项目。

　　尽管平板电脑作为一种流行移动平台也在不断壮大，但它属于放大版的智能手机平台。由于尺寸放大，可视化与交互的限制有了些许放松，但这些设备的尺寸和重量同时也制约着它们在AR领域的应用，原因是拿起来更加累人（比如说，把设备举起来较长时间可能需要两只手，反过来制约了交互的可能性）。除此之外，目前的平板电脑存在着与智能手机相同的问题。对于不同的AR应用而言，智能手机和平板电脑可能前者更适合，也可能后者更适合。

　　计算机视觉面临的挑战

　　智能手机的一大优势在于，定位不必单单依赖于相机传感器，也可以利用其它任意可用的传感器，如GPS，指南针，加速度计和陀螺仪。尽管其它传感器的使用在核心CV社区中往往被视为“作弊”，但这些传感器能够对开发实验室外快速、健壮的定位功能做出重大贡献。即便在结合了多种传感器的帮助下，基于CV的定位仍然非常困难，一系列原因列举如下：

　　纹理结构。大多数方法依赖于兴趣点外形上的自然特征，要求环境中各区域纹理足够清晰。兴趣点的主要问题在于，纹理的呈现形式至关重要。尤其在室内场景中，常常会有白墙出现，使得基于自然特征的定位方法很难发挥作用。

　　光照和天气条件。尽管自然特征描述器通常被设计为不受光照影响，但这一假设只有在描述实际物理特征的观测研究中成立。不幸的是，室外环境中大量以自然画面呈现的特征与实际物理特征并不相关。场景中物体投射的阴影会造成斑点、边角、线条的出现，还会随着光照或天气条件变化而动态移动。因此，存在着大量的会对定位质量产生严重影响的异常因素和不匹配因素，这与匹配算法的选择并无关系。

　　数据库规模大、易变化。对于室外环境而言，在定位之前必须采集大量数据并处理生成初始模型。利用昂贵设备的实时方法能够处理这一问题：然而，无法访问的区域仍然会造成最终模型中的孔洞（即未能构建地图的区域）。此外，得到的模型仅代表某个时间点的静态快照。环境中的任何变动，如商店橱窗的翻新，咖啡店遮阳伞的开闭，停车场汽车的去留，都会让数据采集生成的模型瞬间过时。另一个重要方面是通信通道（可能是移动网络）中最终模型的分发方式。由于这些模型通常体积颇大，整体还是拆分传输都会带来技术难题。

　　失准及丢失的传感信息。在室外定位中，GPS和指南针提供了关于设备大致位置和方向的*价值的*信息。不幸的是，传感器并不健壮：在不同的地点，传感信息的准确度可能会有天壤之别。尤其是在狭窄的城市峡谷里，GPS信息可能会偏差100米，甚至会不可用。类似的是，磁干扰会严重影响电子指南针的读数，而磁干扰在人造环境中是不可避免的。

　　精准定位是AR亟待解决的最为重要的任务。但正如上面所述，仍然存在着一些重大挑战，仍需针对这些挑战寻找真正切实有效的解决方案。近来平板电脑AR的SLAM实施证明，如果上述条件（即纹理结构清晰）达到，就能充分实现小规模环境的定位注3。然而，大规模环境的定位仅存在于概念证明研究中。相关问题似乎难以攻克，因此只能等待技术的缓慢进步了。

　　其他挑战

　　除了实现算法研究成果的精度和可扩展性这样的学术目标外，还存在着一系列严重影响AR体验实用性的实际问题。这些因素仅与AR的实际应用相关，因此在科学文献中讨论较少。这或许会造成“这些问题不难解决或者与AR的成功不相关”的错误认识。下面列举了一些与智能手机有关、同时也与AR一般用途有关的问题：

　　实际的硬件发展与“AR心愿清单”的矛盾：目前智能手机中相机及其它传感器的质量不足以满足AR的高要求。硬件进步——如立体相机，CPU/GPU的统一随机寻址，WiFi三角定位——能够让AR应用的开发者极大受益。不幸的是，在AR尚未气候成熟时，期待手机会针对AR优化纯属幻想。硬件配置的任何变动会增加数百万美元的开发成本，倘若之后无法满足市场预期，搭上的钱还会更多。目前，消费者购买手机主要是为了语音通讯，游戏和网页浏览。这些市场将会驱动近期到中期的手机功能革新。我们必须说服设备厂家AR是手机应用的新兴市场，这样才能为AR争取到更先进的硬件。幸运的是，如今AR的关注度已成规模，因此不久的将来，手机针对AR的优化或将成为现实。

　　动态场景与AR真实感的矛盾。目前的AR应用假设场景中的一切事物都是静态的。然而，现实恰好与之相反。尤其在室外场景中，几乎所有物体都在变化：行人，光照和天气条件，甚至是建筑物每隔几年也会刷上新的颜色。定位会因此受到严重影响。

　　在动态场景中，大多数算法的基本假设从一开始就是错误的。比如说你正在对一个建筑立面进行增强，行人路过挡住了部分视野。由于算法缺少阻挡推理，就算增强内容的视觉效果再好，未来硬件平台的性能再强大，也会出现碍眼的错误。动态物体与虚拟内容之间交互的缺失*会损害AR应用的真实感。因此，目前CV研究成果中物体动态检测与跟踪技术的加入是未来实现高质量AR的关键。

　　内容创作与注册的矛盾：AR之所以让人兴奋，很大程度上源于终端用户参与内容创作的发展前景。个人内容创作是促使用户积极参与而非被动观察的关键所在。然而，目前仍然没有实现这一概念的基本机制。

　　尽管手机的交互方法得到了极大改进，但在没有精准全局环境模型的条件下，如何使用2D界面方便、精准地注册6自由度内容，这个问题仍未得到解答。就拿增强建筑物里面的一扇窗户举例，目前的方法甚至都无法搞定简单的标记任务。尚没有在开放空间内输入任意3D位置的机制，更别说明确指出方向了。

　　目前决定标签的做法通常利用的是用户（不精准的）GPS位置，而不是兴趣物体本身。对于终端用户创作真实、理想的内容而言，在用户附近对任意位置进行精准注册一定要简单而健壮——然而，这又是一个超出CV基本范畴的研究难题。

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