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最后,表情识别只能靠计算机视觉来做。
上面那些也是都还处于比较前沿的状态,在实际应用中主要还是B端场景,C端使用的相对较少。
OculusQuest上近期刚推出了手势识别的接口,预计后面也会有越来越多的C端应用尝试这种新的交互方式。
而且搭好VR眼镜平台后,就需要根据不同的应用场景来往里填入内容。
应用端的相关技术也可以分为几大类。
有内容开发,首先是最常见的VR游戏应用开发,它在技术层面跟普通的3D游戏没有什么区别,大都是使用U3D,Ureal等引擎来开发。
所以,未来想从事VR内容开发的同学,可以直接从游戏引擎入手即可。
比如《JobSimulator》,销量过百万,基于Unity3D二、视频制作。
VR视频的制作,目前都有比较成熟设备。
用户在使用时,都免去了早期还需要拼接处理的步骤,直接输出360度全景视频。
制作是简单了,但是视频领域仍然有两个新技术需要探索:视频分片编解码和容积摄影。
视频分片编解码可以解决两个难题:带宽不够以及芯片解码限制。
未来为了能够传输和播放12K的视频,需要我们能在编解码环节进行优化。
目前已经有一些公司在这个方向投入。
比如VR4P、VSBIT、威尔云等。
而容积摄影技术,之前也有介绍。
它主要是通过多摄像头从多个角度拍摄同一个场景,最终“拼”
出一个人可以“走进去”
的3D的视频场景,非常炫酷。
而要实现这一点,也是需要一些图像处理的知识。
然后关于网络技术的话,云VR会是VR领域的一个大趋势,它需要在云端服务器对应用的显示进行编码,然后传到本地。
所以,一个计算机网络技术的专家,也可以很快的投入的云VR的领域。
另外,未来将大行其道的虚拟社交,对网络传输要求也会比较高,形象同步需要传输的数据量跟传统网游比大了一个量级。
目前最火的VR社交游戏:VRChat,同时在线人数超过了两万。
单个房间同时人数上限只有三十人左右。
想实现千人同服,还需要在数据同步方面做很多研究。
总的来说,如果你想做一些跟VR眼镜平台相关的工作,需要计算机图形学、计算机视觉、操作系统相关的知识。
而如果想在VR应用端做一些工作,则跟现在的3D游戏、影音娱乐所需的技术知识类似。
另外,因为VR眼镜公司也要做上层的系统应用,所以也会涉及到3D内容的开发。
而且除了这些,新晨科技的发展路线中还有游戏这一项,为什么呢,因为游戏有社交属性啊。
而一说到社交,很多人看了都会比较激动,毕竟华国的互联网三巨头之一企鹅就是搞社交起家,而且壁垒非常之高,其他几家屡次试图攻城都无功而返。
导致在任何一个新的平台出现的时候,大家也都习惯性的首先想到了在这个新的平台上社交怎么玩。
以后,VR就是这样一个新的领域。
在VR上,大家又到了一个新的起跑线上。
从2016年所谓的VR元年伊始,各种VR社交应用就如雨后春笋般涌现。
经过几年的洗牌,逐渐稳定为几家,这些VR社交应用的情况也是还不错的。
VRChat可以说是目前在最火的VR社交应用。
它在Steam上拥有五万多的评论数。
2018年总用户就达到了四百万,最多时峰值同时在线超过两万五千人,这个数量在所有Steam游戏中也可以排到前五十名。
估计日活在四万到十万左右。
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