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本周 AR/VR 圈內最大的新聞莫過于英偉達在北京的召開 GTC 大會。會上不僅來了許多 VR 相關的企業，英偉達更是展示了自己在 VR 開發上面支持的大力度。另一個大新聞莫過于一家名為梟龍科技的 AR 公司，在融資市場如此不景氣的情況下，A+ 輪居然拿到了 5000 萬的融資。當然我們也不會漏掉剛開過發布會的蘋果，雖然他們目前沒有任何 AR/VR 設備，但卻做好了十足的準備。以下是這周我們為大家整理的沉浸感周刊：
眼下在 AR/VR 領域，大家都看好 AR（增強現實），甚至更甚 VR（虛擬現實），但 AR 不夠成熟，其前景也并不明朗。這種環境下，一項新的融資新聞就更值得關注了。
梟龍科技剛剛宣布獲得來自京東方領投的 5000 萬人民幣 A+輪融資，此前該公司曾在 2016 年初獲得來自立訊精密領投的數千萬人幣 A 輪融資。對于這家成立于 15 年 6 月的公司來說，一年內便完成了天使、A 和 A+三輪融資，速度還是非常快的。
京東方一直在押注 AR 領域，事實上該公司早在 2014 年就投資了國外著名 AR 創業公司 Meta。史曉剛認為，兩者戰略上的契合促成了投資。但京東方能提供的不只這個，他表示以下三點也是促成投資的原因，
一、京東方有很大一塊業務是整機代工，雙方在整機代工上會形成深度合作。對創業公司來說，研發產品與生產產品之間有著巨大鴻溝，許多產品跳票也是無法跨越這條鴻溝導致的。實際上，梟龍已經開賣的這款產品就是由上一輪投資的領投方立訊精密代工的。
二、梟龍和京東方在整機研發上也會有很強的合作，借助后者很強的供應商資源和研發資源，可以幫助產品做到更小，應用更先進的技術。
三、目前 AR 眼鏡在 C 端的銷售很難做，而京東方有政府背景，擁有很多 2B 的渠道，在這方面有很多市場資源。
要說對 VR 行業熱情最大的產業，那非視頻游戲行業莫屬了。
在過去的兩三年里，媒體上關于青少年戴上 VR 頭盔，使用 VR 動作控制器完全沉浸在虛擬世界里的報道鋪天蓋地而來。雖然和其他人一樣，我也相信 VR 技術毫無疑問會變革以及重新定義我們目前所認知的視頻游戲，但我堅定地認為 VR 技術能起到的作用遠不止這些。
作為一家電子產品公司，蘋果一向的策略看起來像是等待市場成熟之后再加入戰局，然后再為市場打造出蘋果理想式的產品。鑒于目前 AR/VR 市場的規模，以及其面向廣泛用戶的使用場景，現在執行這個計劃還太早了。
即便如此，這也不意味著蘋果在 AR/VR 研發上面一點也不積極。實際上，過去幾年中，這家公司一直在擴充自己在這一領域內的專家人數，很有可能現在蘋果已經組建起一只可觀的團隊，探索這一新技術能夠被怎樣運用在自己的產品上。
9 月 13 日在英偉達舉辦的 GPU 技術大會（GTC China 2016）上，擁有眼球追蹤技術的國內創業公司七鑫易維發布了首款針對 HTC Vive 的眼控外設，把這項技術應用到了 VR 上面。
這款號稱全球首款 VR 眼配件的產品，為 VR 帶來兩大功能：眼控交互和注視點渲染，前者為 VR 帶來了新的交互式，后者則通過新的渲染方式提高 GPU 的渲染效率。
據介紹，這套產品單眼追蹤的功耗不到 500mW，如果工作在省電模式下會更低。而對處理性能的要求黃通兵表示高通的驍龍 820 是支持的，「主流的都沒問題」。
不過這套產品不會出單賣的消費版，它預計將在 10 月份登陸京東眾籌，售價 3000 元左右，主要面向開發者。而面向消費者的產品將會以與頭盔廠商的合作，內置到后者產品當中的形式推出。具體的產品面世時間仍有待確定，但據悉高通的一體機方案會重點推這個技術，國內的大朋和 3Glasses 也很積極。
英偉達這次又把 GTC 從美利堅開到了北京，并且為 VR 單獨開辟了一個論壇。由于論壇的主題是「中國制造 2025 以及虛擬現實」，所以在大會上，我們更多聽到的是 VR 技術在工業級上的應用。這些技術的運用背后都有英偉達在圖形處理上的支持，尤其是專為 VR 開發者準備的開發套件 VRWorks。
在這場全球頂級的計算機視覺領域大會上，據不完全統計，大概有 70% 以上的文章均與深度學習有關，在圖像分類、物體檢測、語義分割等領域, 深度學習取得的效果已經大幅領先傳 統算法。據微軟亞洲研究院所述，即使是在 3D 視覺、底層圖像處理等傳統方法相對主流的領域也有不少學者給出了自己的基于深度學習的解決方案。
以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV 及 YCrBr。但這些算法都無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。也有些算法通過對手型輪廓特征進行提取從而完成識別，如 HoG+SVM 的分類識別方法，但仍然無法提高在暗光、逆光等條件下的識別精度。但借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果優秀很多。
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