在今年拉斯维加斯的CES 2018上,我没看到了下一代VR头显的技术展示。在改善未来的VR头显方面,无线传输、超高分辨率和眼部追踪技术都显示出极大的潜力。
不过,这些技术演示都没集成到一个VR头显之中。如果像微软、脸谱、谷歌、微软、亚马逊或者是苹果这样的科技公司将这些技术都整合到同一款VR头显之中结果又会怎样?如果在降低VR头显总体成本的同时,提高VR头显的沉浸感,这无疑将把数百位的新用户引入VR领域。
在2018年,我们将会引来集成无线技术、眼部追踪以及高分辨率的Vive Pro。Vive Pro很有可能会在2019年降价。那么,2019年的VR头显又会是什么样子?
当然,OEM厂商在设计硬件时必须克服许多障碍,在某些方面进行取舍。随着工程师深入到无线标准、眼部追踪解决方案以及超高分辨率显示器,他们可能会遇到更多障碍,或许很难将这些技术都整合在一起。尽管如此,我们知道世界上最大的科技公司们都正在努力解决这些问题。下面就让我们来看看2019年的VR头显是什么样子的。
眼部追踪
由于人类眼部特性,通常都只会注意到视野的中心部分,而视野边缘的场景通常不能被清楚地看到。不过,人类的眼睛依旧可以捕捉到视觉周围的物体,也就是将视觉中心移向该物体,从而获得清晰的细节。
眼部追踪技术就是所知的“漏斗渲染”,它更能够更有效地将细节呈现在你的眼睛之中。该技术能够直接将大量的细节呈现在用户视觉焦点上,同时减少视觉焦点边缘的画面细节。想要做到这点,VR头显就必须知道用户的眼睛到底在看哪里。这样才能实现眼部追踪。苹果公司在去年通过收购SMI从而获得了眼部追踪技术。这迫使其它公司与SMI一同合作,找到像Tobii这样的解决方案。
眼部追踪技术增强了VR中的社交互动,完全改变了用户使用VR对象的暗示。该技术也减少了VR环境中完成任务的时间。用户只要通过眼睛就可能准确地瞄准物体。
眼部追踪纵然优势明显,不过这也意味着高昂的成本。
更高的分辨率
如果你曾经抱怨过VR头显的“纱窗效应”,那么在体验过三星的Odyssey以及Vive Pro之后,你或许会大为兴奋。虽然1440 x 1600单眼分辨率能够有效地减少“纱窗效应”,不过想要完全避免“纱窗效应”,用户们还要等到2019年更高分辨率的VR头显问世。
到目前为止,行业里的高端VR头显都依赖于三星的OLED显示器,不过其它公司也在提高他们VR头显的解决方案。在今年的CES 2018上,一家名叫Kopin公司展示了一款单眼2000 x 2000的显示器,能运行以60帧的速度运行。这虽然和90帧每秒的标准还有差距,不过Kopin很有信心地表示届时能将VR头显的刷新率提高到90帧每秒。
超高分辨率的显示器配合“漏斗渲染技术”将让VR头显得到质的飞跃。虽然更高的分辨率和眼部追踪技术会增加每台VR头显的成本,不过如果届时更廉价的VR显卡就能带的动这样的VR头显,这又何尝不可呢?
降低VR头显成本可以说是OEM厂商的重任
脸谱公司的Oculus Go也只要200美元,就能够提供令人信服的VR体验。联想的Mirage Solo售价不到400美元就能够让用户实现手部和头部的自由追踪。
不过,只有当人们在VR中拥有完全的自由行动,才能够被称为真正意义上的互动体验。这就是Santa Cruz的目的所在。Santa Cruz前方的摄像头可以让用户实现VR物体的抓取,即便用户眼睛没有注释在物体上。
脸谱公司是否能够在2019年降低VR头显的成本,让更多人拥有VR头显?一款独立的VR头显集成了显卡、电池、追踪传感器以及全自由遥控是非常了不起的。不过要降低整合这些技术的成本才是真正的技巧。
内向外追踪技术(Inside-out Tracking)
微软在这项技术上有主导优势。亚马逊上的微软MR头显最低只要215美元。虽然目前微软的MR头显依旧需要通过线缆和高性能PC相连才能工作,不过内向外追踪技术(Inside-out Tracking) 对于Vive以及Rift来说是重要的一步。集成在VR头显内部的内向外追踪技术能精确地定位用户以及周围物体的位置。
脸谱的Santa Cruz在内向外追踪技术(Inside-out Tracking) 正在这方面迎头赶上。与此同时,谷歌正在和联想合作,高通也在这方面将追踪技术分享给像HTC这样的厂商。
内向外追踪技术能极大地提高便捷性,这对于扩大VR的吸引力是显而易见的。不过目前为止,我们还没有看到该技术和另一个关键技术——无线传输,进行结合。
无线传输
无线头显有多种路径。背负式处理单元就是其中一种。这种处理单元通常集成了电池和无线传输装置,并且可以穿戴在用户的身上。处理单元可以通过无线传输,在PC以及头显之间进行大量的数据交换传输。
还有一种方式就是将处理能力也集成到传输单元之中。这种方式也可以通过背带穿戴在用户的身上。
虽然第二种方式更便携,不过对于那些已经拥有高性能PC的用户来说,第一种方式显然更廉价。
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