在所有关心未来AR和VR用户体验以及如何实现这个目标的人看来，有四个类别的技术将成为未来1-2年被关注的焦点，推动整个行业向前发展。它们分别是：显示，带宽，深度学习和交互。
这四个技术类别能给用户创造一种更加可信的、沉浸式的体验，这反过来又能吸引更多的开发者来打造AR内容。这可能就是解决AR领域“先有鸡还是先有蛋（先有技术还是先有开发者？）”问题的最佳方案。
显示
智能手机已经为消费者提供了享受AR体验所需的精准屏幕规格和计算能力。例如，谷歌正投资开发配有OLED屏幕（如Pixel）的手机，同时还要与Daydream头盔兼容，而不是开发Daydream头盔本身。
不过，在眼镜等可穿戴设备上，显示技术仍然落后。在升级改进的过程中必须考虑视野，设计，体积和整体风格。尽管令人生畏，但此前有一些先例，可以作为成功的希望。我们正处于第一代AR眼镜的关键节点，与其他技术一样，未来的AR眼镜设备将会更加高效、时尚。基于这方面的考虑，请密切关注明年供应商和服务之间的整合，可能会有更加全面的头戴产品面世。
带宽
扩大网络带宽是推动“物联网”行业发展的一项重要活动，这是连接设备和环境的关键。幸运的是，网络运营商已经在开发一种解决方案来提升他们的网络能力，5G网络将会很快到来，不仅能为高性能AR
应用构建基础设施，而且还能构建一个真正的移动化未来。正是出于这个原因，AR必将会取得成功：它的成功依赖于其他行业正在努力推动技术的进步。自动驾驶汽车、第一响应连接和实时游戏都依赖于世界范围中的数据发展，它们的突破将会带动AR的突破。对于AR行业来说，这是一个巨大的机遇。
深度学习
深度学习是机器学习的一个子类别，即软件试图模仿大脑中用于模式识别的部分。已经对整个科技行业的能力产生了巨大的影响，它是推动AR行业向前发展的关键因素。计算机以人类无法达到的速度执行任务，但计算机永远无法与人类处理和排序信息的方式相抗衡。
在AR领域，深度学习技术用于解决基于相机跟踪的检测问题。这一点很重要，因为在未来，消费者将会在智能手机以外的设备上安装追踪摄像头。由于增强对象在不同的观看条件下呈现，包括不同的方向、规模和光照条件，因此需要一个深度学习套件，可以无缝地集成来自多个制造商的传感器。
同时，深度学习在培养实时图像识别和追踪增强物体方面也非常重要，这可以为他们提供真实的位置数据和特征。与当前的3D建模相比（3D建模是在智能手机屏幕上叠加虚拟数据，就像我们在Pokémon Go中所看到的场景），深度学习的潜在用途要多得多。
深度学习之所以能够成为主流，在于SLAM（同步定位和绘图），它是一种高层次的概述，也是为苹果ARKit提供动力的主要技术。具体来说，VIO（视觉惯性测量仪）是一个简单的SLAM系统，能够让ARKit的功能更加精确。SLAM使用计算机视觉创建空间的数字轮廓，并追踪与物体相关的手机位置。随着摩尔定律继续发挥作用，处理技术也会变得越来越便宜，SLAM的能力将得到提升。但发展的秘诀在于软件开发，即领先的公司专注于提高性能。
交互
最后，增强互动对于创造真正的沉浸式体验至关重要。这会使现实与虚拟世界完美地融为一体。通过以一种对我们来说很自然的方式对物体进行数字化处理，让我们沉浸在混合的现实中。
就像早前的触摸屏技术一样，让那些不懂技术的人也可以使用智能手机。要为用户提供一种简单而自然的方式，让他们接触到AR/VR的物体和环境，这将有助于推动技术在消费者中的普及。在智能手机中的AR应用目前使用触摸屏来进行互动，但这只是让用户沉浸其中很小的一步。
将创造下一场技术革命的视觉刺激互动分为三个部分：
姿势交互：包括挥手、眨眼等。
间接操纵：使用工具，如锤子或油漆刷，来改变环境。
直接操作：用你的手或脚来“触摸”和操控虚拟物品。
游戏手柄没有能力支持前面提到的任何一种交互形式，但3D手部追踪技术可以实现这三种功能。当与AR/VR设备合作时，26度的3D手部追踪技术可以让我们实现与虚拟世界精确、无控制器的交互。在移动AR/VR环境中，更少的硬件意味着更低的成本，通常会带来更高的普及率。在手机屏幕上进行互动是一种“无控制器”互动的早期方法，但能够以一种自然和真实的方式与虚拟物品互动将会让更多的消费者对此感兴趣。
通过上述四个关键的领域的共同努力，AR技术的潜力也会进一步释放出来。产品的可用性、可穿着性、移动性和可负担性都会得到提高，消费者也将从中获益。总而言之，这一切加起来才能给我们带来真正的沉浸式体验，每一个人都可以从各种设备中享受这些体验，并发现乐趣。尽管在整个行业中，要想实现真正的AR还需要更多的努力与进步，但一些伟大的公司和伟大的Kaiyun官方网站app登录 正在共同努力，推动着让这一梦想变成现实。
