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解密苹果AR眼镜新生态,微美全息AR+AI实现人脸识别SDK无感支付

2020-06-11 15:08:57来源:民营经济网·民企动力  

解密苹果AR眼镜新生态,微美全息AR+AI实现人脸识别SDK无感支付:之前产业链曾给出消息称,苹果取消了增强现实AR眼镜项目,不过现在最新的说法是,他们仍然在致力于这个领域。最新的消息指出,尽管市场传...

之前产业链曾给出消息称,苹果取消了增强现实AR眼镜项目,不过现在最新的说法是,他们仍然在致力于这个领域。

最新的消息指出,尽管市场传出苹果公司已经取消AR/VR头戴设备的硬件开发。不过,苹果对于AR/VR软件应用、生态体系建设的兴趣方兴未艾,后续苹果估计仍将在iPhone、iPad继续布局。

如今,苹果的AR眼镜也被视为其下一个划时代的创新。苹果公司计划为AR眼镜提供5G网络的支持。还没有透露确切的技术参数,但是很可能会使用mmWave和Sub-6GHz技术。预计这种眼镜将被称为Apple Glasses。

这个产品的传闻,某种程度上就像一则狼来了的故事。人们起初好奇、翘首观望,最后变成习惯。不过,近期陆续出现的新闻,让“狼来了”有了新的可信度。

不久前,知名爆料人 Jon Prosser 分享了一些关于苹果AR眼镜——Apple Glass 的细节,499美金的价格、没有摄像头、搭配LiDAR(激光雷达),支持无线充电、手势交互、 3D 映射以及显示场景信息,甚至还爆出会有“乔布斯特别版”。

紧随其后,有供应链消息人士又向台湾媒体 DigiTimes 爆料,预计苹果会在 2021 年推出该产品。该报道称苹果供应链合作伙伴正聚集努力,以在 2021 上半年开始小批量生产。这一时间也接近Jon Prosser所说的发售日期。

一些KOL认为,苹果早已在AR领域布局,Apple Glass 是其一定会做的产品,但具体发布时期和具体形态还不好确定。

苹果CEO 蒂姆·库克曾多次表达出对AR的兴奋与看好,这也具体体现在了苹果的AR产品战略上:比如2017年,苹果在WWDC推出的AR开发平台ARKit,今年新iPad Pro的激光雷达,以及传闻甚久的大杀器AR眼镜。

此外,媒体关于苹果专利的一系列报道显示,苹果目前已经掌握了AR眼镜、光波导、三维内容构建和呈现等诸多专利。这其中,光波导是一项对AR眼镜极其重要的光学方案,其主要分为几何光波导和衍射光波导两种,后者是目前最被看好的光学技术,可量产性和良率高很多。用业内人的话来说,它是一把金钥匙。

衍射光波导还分为两种,一种是表面浮雕光栅,一种是体全息光栅。被苹果收购的Akonia、(美国全息波导显示技术开发商)DigiLens属于后者,现在业界主要以前者为主,如微软、Magic Leap、WaveOptics等。

AR眼镜中,光可以通过被称为衍射光栅的微结构在设计好的路径中传播。光线通过光引擎进入藕入光栅,然后通过全反射进入扩瞳光栅进行一维或二维的扩展以增大eyebox(眼动范围),最后通过藕出光栅将扩展后的光导入人眼。其他很多AR光学很难或甚至无法进行二维扩瞳,因此eyebox会偏小。

随着5G技术的普及,2020年或将迎来消费电子产品的丰收年,并有望引领消费电子产品进入新的阶段。

对于苹果公司而言,接下来一年至关重要。随着5G技术、ToF模组的加入,未来的iPhone将在AR上表现的更加出色。

苹果有望于2020年发布AR眼镜,并猜测起将采用全息显示方案,支持与iPhone连接互通,包括信息、邮件、地图、游戏等内容。

此外,苹果还计划推出AR头显端App Store,有点类似于Apple Watch和Apple TV中的应用商店。同时,由于内容的欠缺,或许这一计划也会推迟。

除了苹果之外,各个巨头们也纷纷着手AR眼镜项目,例如:Facebook在规划AR眼镜;Snapchat在拍照眼镜继续延伸,未来有望推出AR眼镜;微软在HoloLens以及云服务上继续扩展;甚至有消息表明Magic Leap也将推出轻量化AR眼镜。

面部识别技术,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。利用摄像设备采集人面部图像或者是视频,通过提取其中的关于面部图像特征,与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,当相似度超过设定阈值就会输出匹配成功,反之输出匹配失败结果。人脸识别是基于数字图像处理,数字图像处理一直都是比较前沿的研究方向。数字图像处理技术的后期就会发展为人工智能 (AI)。

作为视觉领域的企业微美全息(WIMI.US),其开发的全息云系统作为微美全息独家的研发突破,其领衔的微美AI人脸技术应用,已得到业内多方的称赞。搭载人脸识别技术的手机能够刷脸解锁;搭载语音识别、语音识别技术的音响能够实现语音交互。

微美全息(WIMI.US)全息云是增强现实的一种内容提供方式,就是让你看到现实中不存在的物体和现实世界融合在一起的立体影像并与其交互,通过投射装置,将手机或电脑上的影像投影到其他介质上。微美全息云中最具商业价值的就是全息技术。全息技术也称虚拟成像技术,是利用干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维影像的记录和再现的技术。是一种用相干光干涉得到物体全部信息的的三维成像技术。全息技术所记录的不是影像,而是光场。应用场景广,行业成长性高。

微美全息AI-MBTWIMI全息云平台,是公司开发的一款高性能WIMI全息云管理平台,主要用于为企业、团体、组织或个人提供AR3D应用&全息娱乐、AR3D应用&全息广告与AR3D应用&全息技术服务三大服务体系。云平台根据适用场景的不同分为To BTo C,两者在功能和特性的支持上存在一定差别。To B主要为广告、影院、家装、餐饮、娱乐、游艺等公司提供所需全息虚拟内容与技术支撑服务。To C端的应用主要提供微美WIMI全息云AI-MBTNSDK及其插件用在移动端摄影、APP应用之中提供各类个人增值服务,未来还可以应用在AR/虚拟现实/智能眼镜,DLP(数字光处理)投到视网膜;拥有SDK插件和智能计费系统等。

WIMI微美全息云广告为客户提供定制应用开发与平台分发两种业务模式。

1,定制3DAR全息广告开发

比如与可口可乐、星巴克,用户只要打开WIMI全息云提供SDK的厂商APP,对准特制的可口可乐瓶便能出现音乐播放器。将产品与音乐结合,有趣的互动内容体现了十足的创意。AR广告能从创意思维出发,充分解放参与者的感官,让参与者能够自由地和喜爱的内容互动。WIMIAR全息广告其实更像是在游戏中把产品介绍给消费者。

2,平台3DAR全息广告分发

WIMI微美全息云网络平台广告,在广告展示形式上提供丰富灵活的展示形式,对广告进行全方位曝光。展示互动性、趣味性以及曝光效果完胜传统互联网广告形式,满足广告主的各种创意需求。WIMI3DAR全息广告多以游戏或故事的内容展现给消费者,在特殊的产品上,WIMI全息云广告更专注于产品或服务本身,将产品的特性或服务的过程通过WIMI3DAR全息技术展现给消费者,所以WIMI全息云广告能够吸引特定的消费者群体。案例:宜家曾将WIMI全息云技术运用至家居选购中,顾客能够手持设备在空荡的空间中导入家具全息素材通过AR镜头DIY家居风格,这个过程能够充分满足消费者对于家居配备的个性化需求,而且体验用户一般都为潜在用户,具有匹配产品的购买力。再比如游戏类WIMI3DAR全息广告,完美世界曾在Chinajoy会展期间投入大屏互动换装游戏,完美世界的游戏玩家可根据自身的喜好进行模拟换装。在这里,完美世界的目标客户是完美游戏玩家,而在WIMI3DAR全息广告体验时,非游戏玩家或其它游戏玩家一般情况下不会参与到这个过程中来。

WIMI全息云互联网广告就呈现设备来说一般分为三种:智能手机、平板、AR全息眼镜。智能手机的普及率已经相当高,一旦消费者看见新奇的WIMI3DAR全息广告,掏出随身携带的智能手机参与活动便是轻而易举的事。另外WIMI全息云有一系列的运营策略保持广告客户与媒体平台利益最大化,已保证WIMI全息云平台分发广告的生态可持续发展。

WIMI面向优质客户开放API接口。通过API接口,媒体平台可以开发量身定制的系统功能,实现包括自动化管理广告资源、广告资源分析与内部系统集成、定制特殊功能、单个平台管理多个账户等一系列功能。媒体平台可以将自己的广告位资源全方位展现在广告主面前。

另外WIMI微美全息云设置了媒体方品牌保护机制,结合AI-BMT的DMP数据平台强大的分析处理功能,可以让媒体平台实现自身广告位资源的最优化利用。媒体平台同时可以根据自身需要,通过媒资管理平台设置屏蔽不希望接入的广告内容和相关广告主,从而达到对自身品牌的有效保护。降低了媒体平台加入媒资管理服务的风险,确保了品牌广告的安全投放,从而实现商业模式的良性循环。

目前的WIMI全息云广告还仅仅限于人与环境、人与设备的互动。随着新技术的开发与运用,人与人的互动会成为WIMI3DAR全息广告互动方式的一部分。目前,融合AR和虚拟现实的MR设备已经诞生,这就意味着未来的人可能会在游戏世界中相遇,从而产生更多的互动内容。所以,互动性升级是必然的发展趋势。实现人与人的有效互动。以实现趣味性的升级。随着技术的不断革新,多人互动设备、多人互动场景等技术构想。

随着5G全息通讯网络带宽条件变化,5G全息应用市场将迎来爆发,全息互动娱乐、全息会议、全息发布会等高端应用逐步向全息社交、全息通讯、全息导航、全息家庭应用等方向普及。微美全息云计划基于全息AI人脸识别技术和全息AI人脸换脸技术为核心技术,用多个技术创新的系统支持全息云平台服务和5G通讯全息应用。

除此,人工智能技术可产业化的方向较多。目前计算机视觉技术与智能语音识别技术都在金融、教育、医疗等众多领域得到了应用。随着人工智能技术的进一步发展和落地,深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现,人工智能技术产业化发展前景向好。

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责任编辑:张富强

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