蘋果、谷歌相繼發布AR 產品。蘋果在6 月的WWDC 大會上推出了應用程序開發工具包ARKit,并在9 月中旬iPhone 8 和iPhoneX 新品會上發布iOS 11 操作系統,AR 是其重要的新功能。谷歌在8 月底發布類似ARKit 的安卓開發工具包ARCore,并在10 月4 日發布的Pixel 2 手機中正式實現AR 功能。我們認為,這是AR 發展的重要里程碑,A11 芯片的神經網絡模塊具有高效的AR 計算能力,iOS 11即將帶來5 億的潛在蘋果AR 用戶。谷歌ARCore 及相關安卓手機也將帶來1 億潛在AR 用戶,巨大的用戶基數將促進AR 軟件和內容的高速增長,AR 生態系統將不斷完善。
AI 芯片提升AR 計算能力。AR 的實現涉及一系列的計算:探測真實物體——計算物體的空間位置和方向——計算虛擬物體疊加的位置——渲染虛擬物體等,為避免眩暈和實現實時顯示,整個過程要求在極短的時間內完成(不超過20 ms,而鼠標移動到屏幕光標更新一般是50 ms 左右)。芯片需要滿足的功能排序是:CV/AI 算法 > 顯示 > 通訊(CV 即Computer Vision,AI 即ArtificialIntelligence),且實現CV/AI 算法的過程要求時間短、功耗低,具有AI 功能的芯片能夠高效實現AR 計算。傳統CPU 芯片通用性強,無法放入大量的計算核心以實現大規模的并行計算,因此CPU 的性能不足以支持AR 操作的流暢執行;GPU 芯片在AI 領域的處理能力遠大于CPU,如在“谷歌大腦”中,12 個GPU 相當于2000 個CPU 的性能,但GPU 功耗太大且基于batch 算法模式導致延時過大,不適用于AR 應用。
ARKit、ARCore促進AR生態系統成熟。“硬件等內容,內容看硬件”是AR不能快速普及的痛點。以Google Tango為例,三年時間里僅被應用于聯想Phab 2 Pro和華碩Zenfone AR兩款手機中,且兩款機型銷量均不理想,支持Tango的應用下載也僅突破了1000次。不能廣泛應用的原因歸根到底有兩點:一是Tango要求專用的紅外深度感應攝像頭,成本高,一般手機難以承受;二是AR應用不夠豐富。ARKit和ARCore 一舉解決了這兩個痛點:不需要額外搭載任何硬件便可實現效果優秀的AR 應用;開發AR app 變得容易,開發的門檻被大大降低。ARKit 和ARCore 通過設備自帶的單目RGB 攝像頭和IMU(慣性測量單元)傳感器,在不增加任何硬件設備的基礎上實現了AR 的應用。其中,單目攝像頭采集外部信息,通過對外部圖像中特征點的識別和跟蹤,重建3D 模型,IMU 中陀螺儀和加速度計負責跟蹤尺度信息。