XR日报：Steam平台PICO份额月增1.01％，PICO创新工具赋能机器人、AI等开发者

Valve日前公布了2025年4月份的Steam硬件和软件调查数据。其中，VR头显用户占比略减0.01%至1.74%。在头显方面，Meta Quest 2大幅减少1%，跌破30%至29.84%。另外，PICO 4则增加1.01%，系当月增幅最大的头显。

PICO推出的SecureMR框架通过安全隔离的隐私计算方案，解决了XR设备在AI场景理解中面临的隐私保护难题。该技术将机器学习模型部署在头显的安全进程中运行，允许应用通过张量传递数据但禁止读取原始图像，确保摄像头数据不外泄。开发者可利用预置算子（如模型推理、3D渲染、坐标转换等）构建流水线，实现人脸检测、物体识别等功能，并通过开源示例（如UFO人脸追踪、YOLO物体检测）快速验证。配套工具链支持模型格式转换与Python模拟调试，为开发隐私安全的MR应用提供完整解决方案。

美国西北大学团队提出了一种创新的文本到3D生成框架，通过结合大型语言模型（LLM）的提示优化和基于物理的运动模拟技术，实现了高保真3D对象的生成和真实物理运动的合成。该框架利用扩散先验引导的高斯飞溅（3DGS）技术生成具有精确几何结构和外观的3D模型，并通过连续介质力学变形图和颜色正则化技术模拟物理基础运动，确保动量和质量守恒。实验证明该方法能生成高质量、物理真实的3D运动，为虚拟现实和增强现实应用提供了新的创作工具。尽管目前存在材质类型有限和光照交互不足的限制，但该框架在集成自然语言处理、生成建模和物理模拟方面展现了显著潜力。

索尼公司提出了一项基于智能眼镜的精神分裂症评估系统专利，通过分析用户说话时的头部运动特征来评估精神分裂症症状。研究表明，精神分裂症患者言语相关的头部运动幅度（平均1.48毫米/帧）显著低于健康人群（2.50毫米/帧）。该系统利用头戴设备的声学传感器和运动传感器，分别捕获语音数据及同步头部运动数据，通过算法提取语音节奏特征并匹配对应的头部运动模式，最终与数据库中的基线指标对比生成症状严重程度评级（如运动幅度下降41%对应特定症状等级）。该系统支持长期动态监测，可通过用户界面反馈病情变化，为精神分裂症的日常筛查和病情追踪提供了非侵入性解决方案。

谷歌在专利申请中提出了一种通过动态调节透镜组改变XR设备虚拟内容显示深度的技术方案。该头戴式显示设备（如AR眼镜）包含眼侧透镜和世界侧透镜两组自适应透镜，通过施加电压可分别调整为凹透镜（负屈光度）和凸透镜（正屈光度）。当两组透镜同时激活时（如眼侧-0.5D/世界侧+0.5D），虚拟内容以较近距离（第一虚拟深度）显示；停用时则恢复较远距离（第二虚拟深度）。系统支持手动切换或通过环境传感器自动调节，结合波导显示技术和菲涅耳棱镜膜实现虚实场景的精准对焦，解决了传统XR设备虚拟内容固定景深导致的视觉疲劳问题。

中国科学技术大学与Hidream团队联合提出了一种基于文本驱动的立体视频生成系统 T-SVG，该系统通过跨模型、零样本（zero-shot）技术简化了立体视频制作流程。传统立体视频制作依赖复杂设备或3D建模，而T-SVG创新性地结合文本到视频生成、深度估计与视频绘制技术，首先生成参考视频，再将其转换为3D点云序列并渲染为双目视差视频，实现自然立体效果。实验表明，T-SVG在保真度、运动一致性等指标上表现优异，其模块化设计无需重新训练即可适配未来先进模型，显著降低了立体内容创作门槛，为XR领域提供了高效、易用的解决方案。

北京大学和字节跳动团队提出了一种名为 OmniDrag 的创新方法，用于实现沉浸式全向视频（ODV）的精确运动控制生成。传统文本到ODV方法存在内容不准确的问题，而现有2D视频控制技术直接应用于ODV时会导致空间失真。OmniDrag 通过引入 全向控制模块 和 球形运动估计器（SME），支持用户通过简单拖拽操作控制场景级和对象级运动。此外，团队还发布了 Move360 数据集，包含高质量ODV运动数据以提升模型性能。实验表明，OmniDrag 在生成可控性、运动准确性和质量上优于现有方法，但仍面临基础模型生成限制和运动解耦等未来挑战。

在HarvardXR 2025大会上，PICO作为赞助方展示了四项突破性开发者工具：

• XR Robotics Toolkit：通过XR设备远程操控机器人并采集训练数据，支持具身智能研究；

• PICO Splat：开源UE5插件，实现PICO 4 Ultra对3D/4D高斯点云的沉浸式渲染；

• SecureMR：隐私优先的端侧AI框架，本地处理摄像头数据完成物体识别、姿态估计等任务；

• WebSpatial：跨平台开源框架，允许Web开发者使用React/CSS快速构建XR空间化应用。

Meta正式开放Passthrough Camera API后，开发者利用该技术实现了物理足球与数字目标的交互实验。通过对象识别与追踪技术，系统能将动态数字目标投射到真实墙面，用户踢中目标后触发数字特效（如目标碎裂），适用于足球精准度训练或趣味游戏。演示视频显示Meta Quest 3的摄像头系统能高质量桥接物理与数字世界，但当前API仅支持Quest 3/3S机型，存在40-60毫秒延迟，对快速移动物体的精细追踪仍具挑战性。

中国科学院联合多所高校及英特尔团队提出 MixedGaussianAvatar 方法，通过混合2D-3D高斯溅射技术实现高保真3D Avatar重建。传统神经辐射场（NeRF）方法存在训练慢、渲染效率低的问题，而纯3D高斯（3DGS）虽提升效率却因多视图不一致导致几何精度不足，2D高斯（2DGS）虽几何精确但渲染质量受限。该团队创新性地将2D高斯附着于FLAME模型网格以保证表面几何精度，并在渲染薄弱区域绑定3D高斯进行色彩补偿，形成混合表示。结合渐进式训练策略（先训练2D高斯后微调混合模型）和FLAME参数驱动，该方法在几何准确性与渲染逼真度上均超越现有技术，为虚拟现实等领域提供了高效、高质量的Avatar生成方案。

VR游戏《Gorilla Tag》推出全新合作PvE模式“Ghost Reactor”，融合rogue-like元素与团队协作玩法。玩家将扮演大猩猩公司矿工，在每次20分钟的轮班中与小队成员共同探索随机生成的矿山地图，对抗幽灵并收集光谱核心。模式强调战术分工（如排雷、除灵、复活队友）与紧急逃生（警报触发后需撤离），失败后需从起点重新开始。该模式支持单人挑战或最多4人联机，现已正式上线。

随着Meta Quest商店免费模式（F2P）的兴起，付费游戏面临转型压力。Fireproof Games的解谜冒险VR游戏《Ghost Town》原价29.99美元，现推出30分钟免费试玩版以吸引玩家。游戏设定在1983年超自然伦敦，玩家扮演幽灵猎人伊迪丝，通过逻辑解谜、咒语施法和灵魂召唤寻找失踪的哥哥。该作采取”免费试玩+完整付费”策略，区别于直接转为F2P或调整DLC模式的其他付费游戏。

XR设备管理平台ArborXR宣布收购数据分析公司InformXR，并同步推出集成化分析套件ArborXR Insights，旨在解决企业VR培训中的数据盲区问题。该套件通过自动捕获学员表现数据并与现有学习系统对接，帮助企业量化XR培训的投资回报率（ROI）。目前产品已进入40家客户的封闭测试阶段，预计今夏全面上线。此次收购将InformXR的分析技术整合至ArborXR的设备管理平台，强化了从设备管控到培训效果评估的全链条服务能力。