XRAI正在释放潜力，解锁更多应用迎接新的时代

　　记得2016年前后，正是VR虚拟现实产业最如火如荼的时候，那时候各种品牌的大块头VR头显如雨后春笋冒出来。小编也曾用VR看过电影，玩过游戏，当时欣喜地认为这就是未来。但是没过一两年，VR之火似乎就突然消退了。
　　以Chinajoy的数据看，2016年参展的VRAR厂商还有70多家，到2017年就只剩下了20家，到目前，人们似乎很久没看到让人惊艳的虚拟现实产品了。
　　是虚拟现实产业不行了吗？其实并非如此，根据2019世界VR产业大会的报告，2018年到2023年，中国和世界的VR产业规模都会保持稳定的增长节奏，并且目前VR的概念、技术也在不断进化，目前主流已经是融合VR、AR、MR的XR（扩展现实）。
　　而XR正在低调蓄力，等待让产业规模进化到新层次的机会，这个机会有5G，也有AI，其实这两者是紧密联系的。关于5G对XR的赋能，此前IT之家已经讲过很多，而到了AI，可能有小伙伴就疑惑了，XR能和AI产生什么交集呢？今天我们就来说一说。当分布式AI碰上无界XR，这里有巨大的想象空间
　　我们先来想一想目前XR的痛点是什么，其实最关键的是两个：其一是设备笨重，其二，除了看看视频玩玩游戏外，能做的事太少，而且就是玩游戏也是傻瓜式的，画面差，人机AI傻。
　　而在5G时代，由于网络的高速率和低时延属性，很多运算和处理工作都可以交给云端完成，这有助于XR设备的轻薄化，而随着AI的加入，一些更复杂的运算也可以通过XR设备端和云端协同的方式来实现，从而让XR设备能干更多事。
　　例如在AI的辅助下，我们用XR眼镜玩游戏，画面可以更加精致，人机对战时，电脑也不会那么傻了。此外，我们以前在手机完成的很多事，也可以在XR眼镜里完成，例如戴着XR眼镜看地图导航，路线直接显示在地上，那是多么直观的体验；还有戴着XR眼镜，就可以识别万物，例如告诉我们某种花是什么花，某个景点叫什么名字等。这些都是XR和AI结合后，眼下很快就能实现的用例。
　　那么问题来了，我们需要怎样的AI来赋能XR呢？
　　说到AI，大家也许首先会想到智能手机上各种有趣的应用，例如人脸识别、拍照时的场景优化、语音实时翻译等等。
　　目前这些应用大多出现在安卓手机上，而在安卓阵营，这些功能大多又由高通骁龙移动平台的AIEngine提供。关于AIEngine，IT之家此前已经介绍过很多次，例如大家可以参考《释放5G潜力！通过高通，看懂终端侧AI的重要性》这篇文章进行了解。
　　可以想到的是，在XR平台，AIEngine仍然会发挥重要的作用，例如高通在去年年末推出的骁龙XR2平台上，就融入了人工智能引擎AIEngine，AI性能相比前一代提升11倍。
　　所以，在XR平台上的AIEngine就是简单将手机端的移植过去吗？显然不是，XR对AI能力的需求、功耗的限制等，和手机端都不同。况且即便是在手机侧，未来的AI方向也会和现在不同。
　　为什么这么说呢？其实，我们经常在讲，5G时代就像一张大网，将电视机、汽车、冰箱、洗衣机、空调、无人机、音箱、甚至电表水表等等海量设备，无数终端，都网罗在内，当然，也包括XR头显设备。
　　理论上，这些终端设备都应该拥有AI的能力，或者说都是智能的。只有这样，5G的万物互联才能真正构造全场景的智慧体验。
　　这么多的设备彼此联动，需要强大的AI运算能力，更何况，未来我们对智能的要求会越来越高，这这些不仅仅是靠终端上的AIEngine就能实现的。
　　我们所说的终端上的AI叫做终端侧AI，顾名思义，它的意思就是数据的采集、计算、决策都在前端设备本地进行，优点是隐私性高，可靠性高和时延低，缺点是AI性能有限。
　　与终端侧AI相对的是云端AI，它的数据训练、处理都是在云端进行，因此可以进行大规模的AI运算，但是相较终端侧AI会有时延。
　　5G万物互连的时代，我们要做到的，就是综合云端AI和终端AI的优势，让他们更好地协同。于是，分布式AI就产生了。
　　首先，我们要确保AI分布在无线边缘，同时，还要让边缘的海量终端随时能够以极低的时延触达到云。
　　简单说，就是让云靠近边缘的终端，将大数据训练以及时延不敏感的内容和存储在云端进行，而AI的具体执行交给无线边缘的海量终端上，两者在高速率低时延的5G网络中相辅相成，互相协同，让海量终端越来越聪明。
　　而高通就是分布式AI的先行者和践行者。他们拥有基于骁龙异构计算能力的高效硬件，包括CPU、GPU、DSPHVX，还有最先进的神经网络算法以及软件工具，在此基础上，高通还推出了自己的分布式技术架构，例如其中有一个技术就是在终端侧通过多台终端的分布式架构，进行人工智能系统的训练，形成一个边缘的云。再加上高通强大的5G网络，将终端侧AI与云端AI无缝的连接起来了。
　　在这些技术的加持下，高通就能够将边缘云和终端侧AI有效地结合起来，以积极的颠覆性方式，推动包括无界XR在内的各种终端的变革。
　　具体到无界XR，这时候的XR终端就可以通过边缘云在计算、存储、渲染和内容等各个方面得到增强，实现最佳的沉浸式体验和更多的颠覆性用例，例如直接用XR设备进行画面逼真的大型3A游戏，实时在线电竞，甚至是视频通话时直接渲染出对方的3D模型在眼前，仿佛面对面的交流，或者在更专业的领域，篮球运动员戴上XR眼镜，就可以实时模拟出赛场的队友进行战术演练，或者用XR实时分析运动员投篮姿势的准确性等等，带来巨大的想象空间。联动上下游，分布式AI无界XR变革各行各业
　　从上面的分析不难看出，XR、AI和5G其实三者紧密相连，梳理一下彼此的关系，应该是这样：5G高速率低时延的网络让分布式AI成为可能，而分布式AI驱动海量物联网终端向着更智能的方向进化，其中XR就是最典型、最先受益的终端案例，它和AI的结合可以给消费者以及不同行业更加智能、更加互联、更加沉浸式的未来，推动远程教育培训、医疗及设备维护等各行各业的变革。
　　这个过程中，必须要有一个角色能够把AI和XR融合起来，然后联动产业链的上下游，进而驱动各行业变革。高通，就是这个角色的积极扮演者。
　　例如高通推出的骁龙XR2平台就将分布式的AI技术带到了XR领域，从而帮助设备厂商、开发者开发出丰富多样的创新设备和应用。骁龙XR2是全球第一个同时融入AI和5G连接的XR平台，它的CPU和GPU性能相比上代均有2倍的提升，AI性能则提升11倍，同时它还是全球首个支持七路并行摄像头、且具备计算机视觉专用处理器的XR平台。
　　例如教育行业，在自然地理课上，当学生们戴上骁龙XR2平台的XR眼镜，头显就会实时感知学生周围的环境，然后根据环境特征将周围渲染改造成热带雨林环境，让学生们仿佛置身于雨林中，从而更深刻地了解到雨林的各种知识。类似这种用例离不开强大的AI计算机视觉感知能力和画面渲染能力，需要边缘云计算和终端AI的彼此配合才能完成。
　　在医护行业也是如此，当医生在做手术时佩戴搭载骁龙XR2平台的XR设备，就可以在视野范围内看到由XR眼镜提供的所有信息，包括病人的实时重要生命体征数据到基于病人检查数值构建的器官3D影像等等，这样医生就不用向过去一样频繁地转移视线，从而能将精力集中在手术上，提升手术的成功率。
　　甚至骁龙XR2的头显还可以在强大的AI学习能力加持下，视线物体探测和分类功能，帮助医生在手术过程中提前发现可能需要检查的部位。这在以前是难以想象的。
　　今天2月，高通就推出了基于骁龙XR2平台的XR头显参考设计，这个参考设计能够简化复杂技术，帮助设备商缩短研发周期，降低开发难度，更快推出对应的终端产品。
　　而很快在9月16日，骁龙XR2就在OculusQuest2终端上实现首次商用，相信随着接下来骁龙XR2在更多终端上出现，它能够进一步激发XR设备的无限潜力，慢慢地推进XR变革各行各业的进程。
　　除了在技术和产品上的努力，高通也在积极和开发者等XR产业的参与者建立紧密的合作，他们正在针对设备厂商的SDK进行优化，帮助技术人员充分发挥XR2平台等底层芯片的性能；高通还推出了QualcommXR企业计划（XEP），为优秀的XR行业开发者和技术人员提供专门的培训和指导，此外他们还建立了QualcommDevelopmentNetwork（QDN）开发者社区，在社区上，开发者们可以进一步了解高通在XR领域的技术路线和产品，更能直接获取一些开发工具和资源，帮助他们在XR平台上开发出更有创造力的应用。结语
　　5G具有变革行业和改善生活的巨大潜力，AI技术也将进一步增强XR服务和应用，将用户体验推向新的境界。我们相信，未来，XRAI5G的深入融合将驱动新一轮的产业变革，助力众多传统产业升级转型，变革娱乐、购物和学习体验，还将对教育、建筑、工业、医疗等行业产生深远影响。
　　在今年的高通XR生态合作伙伴大会暨第二届XR创新应用挑战赛颁奖典礼上，高通全球副总裁侯明娟如是说。这句话很好地概括了XRAI将会在未来迸发出怎样的产业变革力量，又会怎样改变我们的生活。而高通，正在凭借领先的技术实力和对产业上下游资源的整合能力，推动这个时代更快地向我们走来。相信在万物智能互联的将来，XR会迎来真正的属于自己的时代。