上下文即是一切：为增强现实映射跨领域数据

眼下，AI 是热门中的热门，尽管它在沉浸式体验里的应用方式还有待开拓。AI 并不能解决所有问题，但它为创造下一代增强现实体验开辟了一条前所未有的捷径。

看到 AI 如此繁荣，我们也来聊聊一个增强现实(AR)避不开的概念， “上下文”(context) 。上下文是一组描述某个 领域(domain) 的参数集，可以被编码成机器能处理的数据。“领域”可以指代任何东西，但在AR里，有三个领域最为重要：现实领域、虚拟领域和人类领域。

三大数据领域

现实领域(physical domain) 即我们所处的世界。某个地点的上下文可以包括世界坐标(即地理位置)、环境扫描数据、物体的位置、天气或周围照片——任何支持某个方案解决某个问题的现实参数。

虚拟领域(virtual domain) 包含所有与现实位置相关联的有用信息。这个定义非常宽泛，但正是 AR 的核心思想所在：AR 体验不需要复杂的 3D 资产或模型来产生价值。任何地点的元数据(描述数据的数据)都能成为一段体验的基础，比如降雨信息或某件商品在店里的位置信息。

最后， 人类领域(human domain) 是人类的具体要求，以机器能理解的形式表现出来。AI 正是在这里大显身手，自然语言处理(NLP)和生成式预训练转换器(GPT)模型在将人类表达转换为机器语言方面扮演着关键角色。人类领域也包括着机器生成内容与人的沟通方式。

关系映射是关键

生成单个领域的上下文还算比较简单。困难的地方在于不同领域间的关系：现实和虚拟坐标系统必须对齐、数字孪生必须同步现实世界的最新状态、人类描述必须能被描绘成可训练的行为，等等。

新兴技术的软硬件，包括 AI、机器人、物联网(Internet of Things)，都在快速进化。在实施标准(比如互用性标准)和最佳做法出现前，有效的应用和兼容依赖于各组成部分的巧妙设计。一旦这种系统被设计出来，我们就有了一个通用基础来制作任何增强现实体验，以应用在工业、零售或普遍提高生产力上。

我们可以用一个例子来说明 AI 在跨领域映射上的能力：某个人指着远处的某个物体。很多技术都能捕捉这个现实领域的上下文，但“指”这个姿势本身并不蕴含明显的含义，不足以描述出有待解决的问题。它可能代表一个前进的方向，或询问某个物体。这个上下文如果配上语言，如“我怎么去那边？”才组成一次完整的发问。这时，AI 就可以根据人类领域上下文数据来处理现实数据，以 “理解”我们所有人每天都在不经意间进行的日常互动，并生成恰当的回应。这种“请求/回应”的透明过程可以改善所有形式的 AR 体验，最终让我们的生活更轻松。

现实实例

我们再来探索下几种不同应用里的上下文例子。AI 主要会在人类领域起作用，负责处理用户请求、预测用户需要、总结相关数据，并辅助人与设备间的交流。

实例1：房间粉刷

某位用户希望知道粉刷一块室内空间需要多少颜料。设备规格：他们有一台设备能测量该空间，还支持用语音指令询问颜料的用量。

• 现实领域：物理空间的光达扫描
• 虚拟领域：根据扫描数据现场生成的数字孪生，包含窗户、门和墙壁，可精确表示墙面区域
• 人类领域：平方面积与一罐油漆能覆盖的面积的关系

实例2：锻炼路线规划

用户想要改变日常的跑步锻炼路线。设备规格：用户的头戴设备可以确定用户的位置，带有先前的路线记录，还能投射视觉信息。

• 现实领域：用户位置、先前的跑步记录
• 虚拟领域：包含跑道和周边走道的区域地图
• 人类领域：理解跑步路线的组成以计算出新路线

实例3：机场优化

用处境意识和自动化改进机场的运营管理。用户需要“及时”(just-in-time)的弹出信息来安全地执行机场职责。设备规格：用户穿戴的腕部设备可以确定用户的地点，能与中央数字孪生建立数据连接。

• 现实领域：用户、飞机、资产和现实世界物体的位置
• 虚拟领域：可执行模拟预测、导航、兴趣点定位和地理空间处理的机场数字孪生
• 人类领域：理解任务内容、挑战、关键安全目标

实时3D空间计算方案

从上方例子中可以看到， 实时3D的价值已远不止于生成吸引人的画面，它成为了处理跨领域上下文、生成空间解决方案的引擎。 鉴于我们生活在一个三维世界里，实时3D会担任这个重要角色也就不让人意外了。

Unity作为一个核心数据引擎在游戏市场有庞大的牵引力，但在非游戏领域的应用经常被忽视。随着可穿戴设备和 AI 模型的技术不断进步，更多更棒的数据也能被捕捉，上下文的含义会前所未有的丰富，催生出更为精准的解决方案。Unity 将成为搜集这些数据的重要工具，用各色体验改善我们的工作和娱乐生活。

我们对开发者们的创作抱有很高的期待，也希望本文为大家带来了一些构建次世代体验的思路。

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