聽說，老羅搞AR去了。

VR/AR作為下一個可能與智能手機媲美的電子消費浪潮以及前沿科技，早已納入公號的關注清單，這次借著羅老師的熱度，試著從技術及產業的角度，梳理未來的可能發展。

結論先行，以目前公開的產業進展，羅老師這次創業非常危險。

為什么？故事要從互聯網時代的萌芽開始說起。

1991年8月6日，世界上第一個服務器和第一個網站在歐洲核子研究中心上線。

在此之前的千百年，全世界都是以實體文字or圖像記錄經驗和想法，但網頁的誕生，意味人類從此有了新的工具去記錄或者重寫過去所有的文化積累，千百年來所有的文字、圖像、思想都可以搬到虛擬端，世界迎來了第一次實體數字化。

在萬維網初期，網頁還不像如今這么豐富多彩，只有少數的企業端或者個人在上面編寫內容，網頁的編寫也并沒有標準。于是同樣的代碼，在不同瀏覽器上識別效果可能是不同的，渲染結果也千差萬別。

Tim Berners-Le在1994年建立了萬維網聯盟(W3C)，制定了網頁開發的標準，以使同一個網頁在不同的瀏覽器中有相同的效果，標準的統一進一步促進網頁數據庫的繁榮。

隨著互聯網上沉淀的文字越來越多，也出現了以Google為代表的專業瀏覽器處理數據，同時迎來了個人電腦(Personal Computer, PC)的黃金發展期。

國內的百度也是借由這一波浪潮，2011年3月，成為中國市值最高的互聯網公司，其創始人李彥宏也一舉登上“中國首富寶座”。

此后，互聯網行業進一步深化，從PC端轉移至移動端，從靜態的網頁，發展至交互更為密切的社交網絡，數據形式也從簡單的一維文字變化為文字、圖片、短視頻更豐富的二維形態。

這個過程大致是2010→2020年，從中誕生了一系列的互聯網巨頭，如騰訊、Facebook、Apple等。

有意思的是，互聯網創立之初是希望這張網將人人都聯系在一起，發展到了如今，更像是一個又一個的以平臺巨頭為名的數據孤島。

以往，我們在瀏覽器檢索一遍就可以得到很多詳盡的數據，現在平臺巨頭的數據并沒有打通，找一份資料的時候，網頁內容找Google或者百度，公號文章搜微信，視頻內容看抖音，蘋果更是打造了一個封閉的生態圈。

回到互聯網時代2.0的發展主脈，盡管現在的數據形式豐富多樣，也真切的改變了我們每一個人的生活狀態。但終究是在二維平面上，但我們真實的生活是一個三維立體，而未來三維立體數據可能的呈現方式，就是VR/AR。

當立體的數據如今日的短視頻一般可以串行于你我日常生活之間，我們也就迎來了所謂的元宇宙時代，那是一個帶上眼鏡，就可以被"傳送"到2.5億英里外火星表面的時代，是一個老羅準備把所有的一切都搭進去的時代。

參考互聯網時代的發展歷程，幾乎可以確信，在元宇宙時代，一定還會誕生很多新的平臺巨頭，也是羅老師相信的，下一代的計算平臺。

但就現狀來看，3D數據才開始積累，數據格式尚未統一，大部分AI還僅限于處理一維數據，二維的視頻智能處理都還沒成熟，更別說三維數據處理的應用落地，而VR/AR的硬件形態也還沒定型，從電池、芯片、屏幕顯示等硬件限制到軟件的交互方式都還有大量的挑戰。

如果說現在是元宇宙的網頁時代，參照互聯網發展歷史，也得30年(1991→2020)才能看到如今這樣的繁榮。

具體產業進展分析：

1、數據生成

3D數據采集：3D激光掃描可以將周圍的器件實現3D建模，目前多用于工業領域，值得一提的是，蘋果從iPad Pro或iPhone12 Pro開始，也提前預埋了激光掃描技術，可以通過開啟攝像頭及相關應用，就能對身邊的物件實現三維建模。

此外，還有多次提及的車載用激光雷達，其實質也是對周圍環境的快速建模。一旦車載用激光雷達可以大規模量產，也使得大場景、低成本的3D建模可以實現。

相關鏈接：

量產邊緣的LUMINAR

未來汽車的眼睛 —— 激光雷達

3D設計軟件的發展：

目前三維設計軟件已經進入穩定發展期，全球三維設計軟件市場中，前三的市占率高達70%，但格式并不統一，一定程度上阻礙了數據的分享、交流和傳播。

2、數據打通

目前，為推進3D數據的格式標準發展，蘋果(Apple)、英偉達(Nvidia)、皮克斯(Pixar)共同推出了USD標準。

以2020年12月英偉達推出的Ominiverse為例。Ominiverse是一種基于“元宇宙”概念的平臺型程序。完全基于3D通用場景格式USD而構建，可以用于建筑工程、自動駕駛、媒體娛樂、制造業等多個領域，創作者可以通過它在所有環境下無縫地實時協同工作，并做出數字孿生或完全虛擬的擴展現實作品。

但這也僅限于數據標準的一個示范。

3、數據處理

元宇宙時代的數據處理方式幾乎可以確定是AI智能系統。

計算機科學家吳恩達22年的表述，“我們已經在自然語言處理(NLP)領域看到了基礎模型(Foundation Models)的威力。但說實話，我對計算機視覺中構建基礎模型感到興奮。視頻數據中有很多信息可以利用，但由于算力以及成本的限制，還無法建立相關的基礎模型。”

簡單說，就目前的算力而言，對自然語言和圖像處理還行，但到了視頻數據就很吃力了，更別提比視頻數據更為復雜的三維立體數據。

這里可以插一個今年Google開發者大會上的好消息，因為Youtube已經啟用了由AI執行的分段并加標簽功能，未來我們可以像檢索網頁內容一樣檢索視頻內容，不必再手動拉進度條找那幾秒鐘的精彩瞬間。

回到主題，AR的一個重要參與者，Meta，前身Facebook，為了AR應用，從2020年開始在打造一個史上最大的專用于訓練AI的超級計算機，光是AI模型參數就超過1萬億個。

4、內容呈現

目前來看元宇宙時代的數據內容呈現方式是VR/AR硬件設備，但基本的硬件樣式尚未定型。

VR(Virtual Reality)，即虛擬現實，其利用計算技術、顯示技術等將現實和虛擬分隔開，重構數字化虛擬世界，佩戴設備的人將背靠交互技術沉浸在虛擬世界中。

AR(Augmented Reality) / MR(Mixed Reality)，即增強現實/混合現實，強調虛擬數字世界與現實世界的重疊；其中MR是AR的升級，AR強調虛擬畫面+裸眼現實(僅呈現人眼可見的現實)，MR強調虛擬畫面+數字現實(包括人眼看不見的現實)且強調與虛擬信息的交互。

VR/AR特征對比：

相較AR，VR行業率先走出低谷，經過了9年的發展，它剛剛走過了黎明前的黑暗，將要進入一個長期穩定的上升期。

按照Gartner技術成熟度曲線來看，一項最終成功普及的新技術，必然要在大紅大紫的創業熱潮后，經歷一個短則五年、長則十幾年的低谷期。而隨著用戶數量的積累以及使用成本的降低，有可能進入復蘇期，迎來新一輪的生成成熟期。

21年是VR出貨量拐點，1)硬件端：2021年全球VR頭顯出貨量達1095萬臺，突破年出貨1000萬臺的行業重要拐點；2)內容端：C端硬件起量帶動內容正向循環，內容平臺應用數迅速增長。

IDC對VR的預測是，2024年全年出貨量3560萬臺，未來5-10年會迎來長期且穩定增長的階段。目前最有代表的是Meta的Oculus Quest2。

但VR的應用生態尚未積累起大量的開發者和用戶聚集的生態環境，主要的應用領域也還局限于游戲。

AR受限于更復雜的光學顯示技術，其發展速度遠滯后于VR，不同于VR直接在頭顯的位置形成封閉的顯示系統，為了實現AR中虛擬和顯示的交互，首先要對顯示場景里的所有元素都建模，然后和虛擬生物合成在一起，用內置的物理引擎計算相互作用的結構，最后，只輸出虛擬部分的結果。

Magic Leap曾經給出過相關的宣傳圖片：

可惜要實現像影視作品那樣的效果，目前的AR硬件還面臨軟硬件上非常多的限制。

首先是在硬件上的限制，包含了電池、芯片、屏幕顯示。

今天最大能量密度的鋰電池大約是250Wh/kg。對于讓AR眼鏡既能實時識別物體，還能運算加工生成優化后的視覺特效的終極要求來說，上百瓦的功耗是必須的。

這樣算下來，要么電池太重完全沒法佩戴在腦袋上，要么完全不夠能量支撐相關功耗。現實和終極夢想在能量密度上相差了千倍。

即使固態電池實現規模量產，也頂多能把能量密度提升2-3倍，而且這還是幾十年后才能實現的目標。

相關鏈接：電池技術分析

芯片的限制類似，AR眼鏡要進行大量的向量乘法運算，要完成這些計算，現在的芯片結構的耗能就是這么大，除非未來芯片的基礎結構就要變成其它方式，也許能大幅度彌補與終極夢想的差距。但這個突破，距離實現也很遠。

此外，硬件的限制還包括屏幕。

傳統眼鏡模樣的AR眼鏡，屏幕大都使用的是Micro LED技術。在小拇指指甲蓋大小的范圍內，做一個硅基材料的發光顯示器。然后利用光波導材料把光射出到鏡片上。

還要在幾十克電池的基礎實現2個8K(對比目前幾百分辨率的水平)才能較好實現一些游戲大作中身臨其境的效果，今天還沒有任何顯示技術能達到。

其次，AR眼鏡還面臨著軟件上的限制，最明顯的就是交互方式。

微軟HoloLens可以用手勢操控，但操作不精準，速度也特別慢。對著空氣戳了半天，AR眼鏡才說出了一句“你好”。MagicLeap的One干脆不用手勢，而換成游戲手柄操作。而國內這些廠商，交互也不單獨設計了，而是直接用手機做溝通媒介。

而終極效果的AR眼鏡可能需要追蹤視覺焦點，自動做出判斷和選擇。比我帶著眼鏡走到大街上，只要想要知道，目光所及物件的右上角就會出現相關的名稱和簡介。

但想要實現這些功能，要求眼鏡能夠實現自動掃描、識別判斷，這背后需要依賴高水準的人工智能。但這樣水準的AI，到今天也還沒有出現。

2021年英偉達炫過一把技，視頻演講中的英偉達CEO黃仁勛并非他本人，其中的14s是通過一系列數字技術合成的“替身”，直到事后官方透露才被媒體報道出來。

但為了實現14s的以假亂真，光制作視頻，英偉達租用了一輛裝載數百個數碼相機的卡車，對黃仁勛的住宅多角度拍攝數千張照片；后期制作中，動員了34位3D設計師和15位軟件工程師，再加上數不盡的GPU，才完成了3D建模。

假如再加上AR眼鏡里面的展示、實時運算、無線傳輸，對現有的硬件水平，會是一個巨大的挑戰。

但目前的AR也不是完全沒有成功的商業化案例的，其主要用于To B端。在軍事、醫療領域，微軟的HoloLens都有不錯的應用場景，但距離革命性產品，還有一段距離。

目前VR/AR硬件最大的變量，就是Apple，但哪怕強如Apple，在手機及電腦上還提前預埋了激光雷達、芯片算力等相關技術，也屢次推遲相關產品的發布，2019計劃發布相關頭顯但至今未見蹤影。

當然，作為即將傾盡全力的老羅而言，所知曉的肯定比任何一個產業外人士豐富得多，他在采訪中也表達了相關的看法：

最后，帶著對VR/AR的產業認識，試著去理解這個選擇背后的艱巨與理想。

然后，祝福他。