PICO SecureMR：本地AI驱动的XR隐私场景理解框架
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:
另外，欢迎加入PICO开发者社区的#secure-mr讨论频道。
