AR生态系统专题研究

I 芯片提升AR 计算能力。AR 的实现涉及一系列的计算：探测真实物体——计算物体的空间位置和方向——计算虚拟物体叠加的位置——渲染虚拟物体等，为避免眩晕和实现实时显示，整个过程要求在极短的时间内完成（不超过20 ms，而鼠标移动到屏幕光标更新一般是50 ms 左右）。芯片需要满足的功能排序是：CV/AI 算法 > 显示 > 通讯（CV 即Computer Vision，AI 即ArtificialIntelligence），且实现CV/AI 算法的过程要求时间短、功耗低，具有AI 功能的芯片能够高效实现AR 计算。传统CPU 芯片通用性强，无法放入大量的计算核心以实现大规模的并行计算，因此CPU 的性能不足以支持AR 操作的流畅执行；GPU 芯片在AI 领域的处理能力远大于CPU，如在“谷歌大脑”中，12 个GPU 相当于2000 个CPU 的性能，但GPU 功耗太大且基于batch 算法模式导致延时过大，不适用于AR 应用。