映维日报：超热门VR游戏《I Am Cat》登陆PICO平台，Meta提出20-40分钟VR体验最佳时长理论
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热门VR游戏《I Am Cat》正式登陆PICO Store，售价72.9元。这款获Meta Quest平台6.3万用户好评（4.9/5分）的猫咪模拟器，允许玩家在虚拟房屋中自由探索，完成抓挠、偷窃等猫咪行为，并与NPC奶奶展开趣味互动。游戏采用沙盒玩法，支持烹饪、投掷等交互，目前已在PICO商店上架。
◐ 谷歌CEO称AI将推动AR眼镜发展，但智能手机仍为核心体验
谷歌CEO皮查伊在二季度财报电话会议中表示，尽管公司正积极投资AR眼镜生态（包括与Gentle Monster的7.67亿元合作），AI技术将显著提升眼镜类设备体验，但智能手机在未来2-3年仍将是消费者数字体验的核心。谷歌二季度营收达964亿美元（同比增长14%），其战略重点是通过Gemini AI系统赋能眼镜设备，将其作为下一代计算平台的关键载体。
Meta基于用户行为研究提出VR内容设计的”金发姑娘区间”理论，建议单次体验时长控制在20-40分钟。这一时长平衡了设备佩戴舒适度与内容价值感知，短于20分钟难以抵消头显使用摩擦，超过40分钟则易引发疲劳。研究显示，将10-15分钟的短循环（如《Population: ONE》单局对战）串联成完整体验，配合自动保存、规律休息点等设计，能显著提升用户留存率。Meta同时给出7项具体设计原则，包括前置核心玩法、兼容移动端交互等，为开发者优化VR内容体验提供方法论指导。
索尼公司申请了一项基于AI的VR虚拟对象生成技术专利，该系统通过双参考图像规范（如”古代木质帆船”与”现代玻璃钢快艇”）自动插值生成中间过渡图像序列。专利显示，该技术采用属性权重分配（如风格、材质各占20%）和滑块控件实现动态调整，支持前向/后向外推生成超出现有样本的新变体（如+10%复古风格）。测试案例中，系统以7级索引密度成功生成帆船渐变系列，为游戏和VR内容创作提供高效资产生产方案。
◐ 中国电子技术标准化研究院70.5万元招标VR融合应用平台
中国电子技术标准化研究院发布竞争性磋商公告，拟以70.5万元预算采购”基于沉浸影音开发工具链的虚拟现实融合应用创新公共服务平台”。该项目要求供应商具备政府采购法规定资质，需在2025年8月5日前提交响应文件，合同履行期为签订后90个工作日内交付测试软件及分析报告。招标文件可通过现场或邮件方式购买（600元/份），不接受联合体投标，重点落实中小微企业扶持政策。监督部门为财政部，质疑投诉需按政府采购法规程序办理。
永嘉县职业教育中心发布VR实训室建设项目招标公告，预算120万元，要求投标方具备政府采购法规定资质且无失信记录。项目采用全流程电子招投标，供应商需通过政采云平台获取文件并提交投标，截止时间为2025年8月13日14:30。招标明确落实中小企业扶持政策，不接受联合体投标，中标方需按合同约定期限完成建设。监督部门为永嘉县财政局，质疑投诉可通过浙江政务服务网在线办理。
Spotify正式发布Meta Quest平台专属应用，提供VR环境下的音乐、播客及有声读物服务。该应用支持1亿首歌曲和70万播客资源，免费版具备歌单创建、社交互动功能，Premium会员可享受无广告高音质体验。值得注意的是，Spotify此前明确表示不会为苹果Vision Pro开发适配应用，此次选择与Meta合作凸显其VR战略布局。应用已上线Horizon Store，用户可免费下载使用。
英国西米德兰兹郡警方与Calico培训机构合作，计划在2026年4月前为约700名新入职警员提供基于PICO头显的VR培训。该培训通过第一人称视角模拟案件场景，重点培养警员对性别暴力受害者的同理心，其中男性警员反馈称获得了”作为女性生活”的独特洞察。这是英国首个大规模采用VR技术进行警员同理心培训的项目，旨在改善针对妇女暴力事件的处置方式。
Quest Games Optimizer团队在Meta Horizon Store上架免费应用”VR Android File Manager”，用户无需开启开发者模式或连接PC即可直接管理头显文件及安装APK。该应用突破Meta常规限制，目前尚不清楚审核通过原因，但类似功能的”Mobile VR Station”此前曾被要求移除安装功能。用户可暂时通过官方商店下载使用，但存在被下架风险。
韩国光云大学研究团队在VRChat平台验证了四种新型VR社交攻击手段：对象点击劫持（83.3%用户未察觉）、拒绝射线投射（86.7%用户受骗）、中间对象窃密（100%成功率）及虚拟角色钓鱼（100%伪装成功率）。针对这些威胁，团队开发了MetaScanner检测系统，能在秒级内识别恶意元素，实测38个虚拟环境验证有效性。该研究首次系统披露VR社交中通过虚拟内容嵌入恶意逻辑的攻击范式，相关论文已发表于arXiv平台。
瑞士洛桑联邦理工学院与阿联酋人工智能大学联合开发了一种基于单张图像的3D服装重建技术，通过结合隐式缝制图案（ISP）与扩散模型，在UV空间学习服装形状先验，实现高保真重建。该方法创新性地建立2D像素、UV坐标与3D几何的映射关系，支持紧身及宽松服装的细节还原，重建误差较现有方法降低30%。尽管仅使用合成数据训练，该系统可泛化至真实图像，并支持服装重定向、纹理编辑等下游应用，但暂无法处理多层服装结构。相关成果已发表于arXiv预印本平台。
