XR日报：Meta AI眼镜人脸识别引争议，VR游戏《Ghosts of Tabor》营收超3000万美元

Meta正研发具备人脸识别功能的智能眼镜，计划2026年实现数小时续航。该技术因隐私风险引发争议：哈佛学生曾通过集成PimEyes实现”看一眼即识人”功能，而Meta未明确说明是否会在识别时提供外部提示。同时，Meta更新隐私条款强制开启眼镜AI语音唤醒（需手动禁用”Hey Meta”触发词），进一步加剧隐私担忧。

军事生存射击游戏《Ghosts of Tabor》正式登陆PSVR2平台，发行商Beyond Frames宣布该作累计营收突破3000万美元，玩家数超100万。游戏自2023年3月发行以来持续增长：从App Lab首月300万美元营收、2024年1月全平台1000万美元/50万玩家，到2024年9月2000万美元/83.5万玩家，最终实现当前里程碑。该作以硬核PVP/PVE玩法、武器定制及生存系统为核心，现支持Meta/Steam/PICO/PSVR2全平台。

Meta宣布将游戏订阅服务Quest+更名为Horizon+，保持原有订阅模式不变（月费7.99美元可兑换两款精选游戏）。会员可永久保留已兑换游戏（需维持订阅状态），暂停订阅后重新续费即可恢复访问。此次更名未涉及服务内容调整，主要配合Meta品牌统一战略。

Meta Reality Labs首席运营官丹·里德宣布离职，结束其20年Meta职业生涯（含8年Reality Labs任期）。尽管他领导期间该部门2024年销售额增长超40%并完成多数业绩目标，但Reality Labs累计亏损仍达约600亿美元，持续引发投资者质疑。Meta暂未公布接任者，现有团队由集团COO哈维尔·奥利文接管。

Vuzix与弗劳恩霍夫光子微系统研究所（IPMS）联合宣布成功开发出高性能Micro LED背板首批样品，支持1080P+分辨率及单色/全彩微米级阵列显示。该项目由第三方客户资助，主要面向高端企业和国防市场应用，标志着定制化Micro LED显示技术的重要突破。

混合现实城镇建造游戏《Wall Town Wonders》现已登陆Steam和PSVR2平台，售价19.99美元。该作允许玩家在真实空间搭建微型城镇，包含100+建筑、40+角色及多样化自定义选项，并融合休闲建造与小游戏玩法，主打轻松治愈体验。游戏最初于2023年11月登陆Meta Quest平台。

Insomniac Games宣布其所有PC VR游戏（包括《Stormland》《Edge of Nowhere》《Feral Rites》《The Unspoken》）已全部重新上架Meta Horizon Store。此前这些游戏因未完成Meta平台年度数据使用认证流程而暂时下架，现通过重新认证后恢复上架。

CM Games宣布VR生存射击游戏《Into the Radius 2》将于5月21日以抢先体验形式登陆Meta Horizon Store。前作《Into The Radius》全球销量超80万份（营收约2400万美元），续作在Steam抢先体验阶段已创收近300万美元。新作设定在类似切尔诺贝利的Pechorsk安全区，延续了超现实探索与硬核枪械玩法。

Teleporter Realities开发的VR国际象棋游戏《Merlin’s Chess》将于5月22日登陆Meta Horizon Store，通过动态棋子动画、语音操控及多人观战功能革新传统棋类体验。游戏包含休闲/竞技双模式、专业评级系统及季节性主题场景，棋子拟人化战斗特效为策略游戏注入沉浸式奇幻元素。

Wenkly Studio宣布旗下生存沙盒游戏《Frost Survival VR》将于2023年第三季度登陆Meta Quest Store和Steam平台。玩家将在冰雪荒野中通过基地建造、工具制作、狩猎采集等生存挑战对抗动态天气与野生动物，需合理规划昼夜行动策略。游戏强调自由建造与资源管理，提供开放地图探索。

恐怖游戏《瘦长鬼影：降临 VR》宣布延期至2023年下半年发售，原计划春季登陆Meta Quest/PSVR2/PC VR平台。开发商Blue Isle Studios表示延期旨在优化游戏体验，VR版本并非简单移植，而是包含全新剧情章节（聚焦原角色父亲的故事）、改进视觉效果及沉浸式恐怖设计，延续原作心理恐怖风格而非依赖传统惊吓手法。

慕尼黑工业大学团队提出DCSEG——一种基于3D高斯飞溅（3DGS）的解耦式开放词汇3D分割框架。该技术通过三阶段流程实现：① 3D高斯重建场景并提取class-agnostic特征；② 聚类生成粗粒度对象/部件级掩码；③ 与2D开放词汇分割模型（如OVSeg）的语义标签匹配。实验显示，该方案在合成（Replica）和真实（ScanNet）数据集上均优于基线，尤其擅长处理长尾类别，且支持实例/部件分割而无需重新训练模型。

纽约大学团队提出新型AI注视点追踪框架FovealNet，通过事件驱动裁剪（减少64.8%无关像素）和动态令牌修剪策略，显著提升VR注视点渲染效率。该技术将系统延迟降低1.42倍，追踪精度提升13%，并支持多分辨率动态适配，解决了传统方案因长尾误差导致的视觉错位问题，为高性能注视点渲染系统提供优化基础。