PICO SecureMR:本地AI驱动的XR隐私场景理解框架

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PICO SecureMR:本地AI驱动的XR隐私场景理解框架

映维网Nweon 2025年07月09日)在信息时代,个人信息一旦泄露,就可能会对个人生活造成极大负面影响,甚至引发诈骗、身份盗用等严重犯罪行为‌。所以,PICO推出了SecureMR,以帮助构建具备隐私保护的AI场景理解MR应用。

下面将简要介绍SecureMR的关键特性和其他信息:

SecureMR是PICO推出的开发者框架,可在混合现实应用中实现端侧AI场景理解。它提供实时的环境数据访问——如物体检测、空间布局、姿态估计等——同时确保敏感的空间与视觉数据始终保留在设备本地。

借助SecureMR,开发者无需将原始图像数据暴露给应用或云服务,就能使用强大的感知能力,真正实现“隐私内建(Privacy by Design)”的理念。

为什么选择 SecureMR?

“大多数XR平台迫使开发者在丰富感知能力和用户隐私之间做出取舍。而SecureMR打破了这个二选一的困局。”

SecureMR是SpatialML计划的一部分,而这是PICO推动空间AI安全、伦理与普及化的战略。无论你是在开发医疗、企业、教育还是消费级应用,SecureMR 都能提供完整的感知流程控制,确保零数据泄露。

支持构建的能力:

  • 物体与人物追踪

  • 手势识别

  • 房间与表面检测

  • AI驱动的叠加信息或上下文 UI

  • 垂直场景下的自定义机器学习模型

关键特性:

✅ 端侧AI推理,充分利用 PICO 4 Ultra 的 NPU
✅ 开发者安全访问实时相机数据,运行在 policy sandbox 中
✅ 隐私优先设计:原始图像不暴露给应用或云端
✅ 灵活的 Runtime:支持部署自定义模型(如姿态估计、物体检测等)
✅ 开放框架:提供 pySecureMR、基于 glTF 的可视化方案及算子级控制

产品优势对比:

当前限制:

  • 硬件支持:目前仅适用于 PICO 4 Ultra,未来将扩展支持更多硬件——敬请期待

  • 资料较少:示例与演示有限,但已有 Unity 示例 和 Native C++ 示例 可用

  • 开发工具:模型转换流程可能需要更友好的开发者工具

开发者资源链接:

延伸阅读PICO分享:用SecureMR构建具备隐私保护的AI场景理解MR应用

另外,欢迎加入PICO开发者社区的#secure-mr讨论频道。

本文链接https://news.nweon.com/130891
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