PICO视频

（映维网Nweon 2025年05月16日）「梦幻三重奏」带你解锁三重奇妙世界。想探秘无光无绿却生机盎然的奇幻植物园，揭开颠覆认知的生存法则？或是沉浸在 3D 镜头下少女的青春甜蜜时光，感受溢出屏幕的恋爱气息？又或是戴上VR设备，穿梭于 CG 构建的云海元宇宙，开启一场超现实冒险？

PICO视频已经上新，并将一次满足你所有幻想。

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【本周上新日历】

5月16日 云海元宇宙

冲破次元壁！全 CG 构建的云海元宇宙，悬浮岛屿漂浮云端，魔法粒子绚烂流转。一秒坠入超现实奇境，预约视频，感受沉浸式视觉震撼。

简介：在 “云海元宇宙” 的虚拟世界里，突破现实边界，踏入前所未有的奇幻天地。全 CG 打造的梦幻场景中，神秘的悬浮大陆若隐若现，璀璨的星光与绚丽的魔法粒子交织成绝美画卷。通过精湛的 VR 技术，每个细节都栩栩如生，光影流转间尽显虚拟世界的独特魅力。

5月17日 青春甜蜜时光

蝉鸣声声，3D 视角定格少女的羞涩笑颜。QooCam EGO相机让心动具象化，每一帧都溢出盛夏恋爱的甜，邀你触摸这份跃出屏幕的青春悸动。

简介：夏日悠悠，阳光倾洒。青春少女于这美好的季节，尽情享受天真甜蜜的爱恋时光。她的笑容、心动，皆被3D相机QooCam EGO细腻捕捉。其独特视角让画面立体鲜活，带你沉浸式感受这份纯真之恋的魅力，仿佛置身那浪漫美好的夏日时光中。

5月18日 奇幻植物园

无光无绿，却生机盎然！这片神秘植物园里，发光藤蔓缠绕着荧光蘑菇，会呼吸的水晶花在暗处绽放。颠覆认知的生存法则，等你来揭开植物世界的奇幻真相。

简介：我们都知道，地球的植物要生存，就必须要进行光合作用。光合作用，通常是指绿色植物（包括藻类）吸收光能，把二氧化碳和水合成富能有机物，同时释放氧气的过程。而在这个星球，既没有阳光，植物也不是绿色的，那它们是如何生存的呢？

无障碍

（映维网Nweon 2025年05月16日）Meta日前发布了面向视障用户的两个新功能。其中，Meta AI现在可以详细描述所见内容。例如在介绍水边公园时，智能代理可以提供详细的草地描述。

另外，Call a Volunteer将允许你与800多万视力正常的志愿者进行沟通联系，以获得相应的指引帮助。

对于所述功能，你可以在Meta AI应用的无障碍设置中激活“详细回复”。尽管目前仅限于美国和加拿大的用户，但Meta表示未来将“扩展到其他市场。不过，团队没有提供更多的细节。

在2024年年9月，作为与Be My Eyes组织合作的一环，Meta首次宣布了这一功能，并从2024年11月在美国、加拿大、英国、爱尔兰和澳大利亚等地进行了有限的推广。

值得一提的是，Meta同时证实Call a Volunteer功能将将在本月下旬向所有支持Meta AI的18个国家和地区推出。

其中，Call a Volunteer允许视障用户联系一个由800多万视力正常的志愿者组成的网络，并在日常任务中获得帮助，比如在货架定位物品。你只要说一句“Hey Meta, Be My Eyes”，志愿者就可以通过眼镜摄像头的实时画面看到用户周围的环境，并可以通过开耳式扬声器提供描述或其他帮助。

航母战斗群的所有4艘舰艇都安装了相关的AR系统

（映维网Nweon 2025年05月16日）美国海军日前表示，尼米兹号航母战斗群目前正在对增强现实维护系统进行测试。据悉，航母战斗群的所有4艘舰艇都安装了相关的AR系统。

根据日前美国海军发布的消息，AR系统已经部署在尼米兹号航母战斗群的四艘舰艇，包括尼米兹号核动力航空母舰。

对于名为ARMS的AR眼镜，穿戴设备的工作人员可以与作战中心、区域维护中心和其他海岸地点的主题专家进行远程联系，并直接在视场中看到必须的数字信息。例如，工作人员可以调出技术手册摘录、维护需求卡、3D图像、设计模型或原理图来恢复系统，而远程专家则在整个过程中与他们交谈。

团队的目标是利用AR技术减少指挥人员和主题专家访问船只的次数，远程为他们提供技术援助。

在当前的测试期间，团队将监控ARMS的使用情况，并征求反馈，以在系统全面应用之前提高其处理能力。

悬空触觉

（映维网Nweon 2025年05月16日）日本电信巨头旗下日本电信电话旗下的NTT日前发布了能够以非接触方式再现各种触感的全新超声波技术，无需佩戴专用设备就可以用手掌体验“光滑”和“粗糙”的皮肤触感。

团队表示：“通过开发将人与物接触的感觉传达给用户的技术，我们可以期待更加沉浸感高的XR体验和远距离接触等各种各样的应用。”

据介绍，所述技术可以将超声波集中在皮肤的一个点并产生压力，并施加特定频率的振动，从而悬空呈现一种触感。无需穿戴式设备，就能体验到真实的触感。

团队主要进行了“提高触感强度的刺激条件调查研究”和“再现多样质感的合成器开发研究”这两项研究。

在“增强触感强度的刺激条件调查研究”中，团队确认了将超声波焦点在皮肤并以5hz的速度旋转，感受到的力量大约是正常的20倍。同样是5hz，旋转比振动产生的力强约6倍，令人感觉力强的主要原因是“旋转”。

在“再现多种质感的合成器开发研究”中，研究人员开发了将5hz、30hz、200hz的超声波组合成触感合成的“超声波触感合成器”。所述装置首先通过5hz的旋转产生按压的感觉，然后通过30hz和200hz的振动调制其强度，再现表面的质感。另外，你可以自由调整传达到指尖的细微质感。值得一提的是，合成器开发研究是与东京大学共同进行。

更多信息请访问这个页面。

将两家公司的技术结合起来共同创造新的医疗工作流程

（映维网Nweon 2025年05月16日）Wacom和冠科技日前宣布对医疗VR器官模型技术研发商Holoeyes进行战略投资，目标是将两家公司的技术结合起来共同创造新的医疗工作流程。据悉，本次交易涉及9760万日元，约合人民币484万元。

Holoeyes成立于2016年，专注于为医疗保健领域以及医学教育提供服务。团队主要通过CT扫描图像，建立患者的器官VR模型，收集病理数据，创建医疗VR数据库，并供医生进行分析和讨论。

Wacom和冠科技则是一家专业从事数字笔的硬件制造商，而他们从2018年开始致力于开发可用于VR的笔型设备，并于2020年12月发布了相关产品Wacom VR Pen。

对于本次投资，Wacom的目标是将两者的技术结合起，以创造新的医疗工作流程，从而加速公司在医疗领域的业务扩展。

每每看到，心就揪的一疼

（映维网Nweon 2025年05月16日）标价3499美元的Apple Vision Pro显然价格不菲，而在发售近一年后，最初尝鲜的早期用户现状又是怎样的状态呢？《华尔街日报》日前专门分享了多位用户的故事。

简单概括：每每看到摆在一边积尘的头显，心就揪的一疼。

Apple Vision Pro的早期用户在这一年中购买了十分昂贵的产品，而他们的共通点是：后悔。

达斯汀·福克斯（Dustin Fox）谈到他的头显时说道：“它只是在积尘。我想去年大概用了四次。”

这款价值3500美元的设备和他不再拿起的其他设备一样丢在一个塑料箱里。

Apple Vision Pro最初于2024年2月推出。这是苹果多年来发布的第一款重要新品。但对于穿戴这款设备的用户而言，除了难看和颈疼之外，什么都没得到。现在，这种设备每天都在提醒着他们最初的决定有多令人心痛。

福克斯是弗吉尼亚州森特维尔的一名房地产经纪人，Apple Vision Pro一经推出，他就决心入手：“当新玩意出现时，我就会变得像小男孩一样。”

46岁的他想用它来工作，但很快就发现了问题。福克斯说道：“它太重了，它的重量超过一磅。我戴着它不超过二三十分钟，脖子就会疼。”

托维亚·戈尔茨坦（Tovia Goldstein）曾非常高兴能够通过空间巨幕的形式看电影和电视。但他并未坚持太久：“过了60分钟，你就不扛不住了，你只能赶紧摘掉。”现在，他已经四个月没碰它了。

对于这位24岁的纽约人来说，重量并不是唯一的问题：令Apple Vision Pro值得使用的应用程序不够多。

戈尔茨坦不时想把头显从壁橱里拿出来，掸掸灰尘，看看是否出现了新的应用。但他脖子上的疼痛，加上插上电池等待开机的三分钟，令他不得不重新考虑。

他说道：“我不建议任何人购买它。除非你真的非常有钱，多到不知道怎么花。”

与去年发售时的盛况相比，Apple Vision Pro的现状令人失望。福克斯表示过去经常在当地的商场看到人们穿戴苹果的头显：“大家一开始都感到非常兴奋。然后就结束了。”他现在已经好几个月没见过穿戴头显的人了。

福克斯现在每每看到积尘的Apple Vision Pro时，心就揪的一疼：“每次我在塑料盒里看到它的时候，我都感到非常后悔。”

能够将现有数据集增强为具有各种手-物体姿态和视点的大规模逼真数据

（映维网Nweon 2025年05月16日）对人机交互的理解在虚拟现实等应用中起着重要的作用。然而，由于手和物体之间的明显遮挡以及高自由度运动，收集和注释高质量的大规模数据集是一项挑战，阻碍了双手与物体交互相关基线的进一步改进。

在一项研究中，中国科学院，中国科学院大学和谷歌团队提出了一种基于3DGS的手工手-物体交互数据增强框架，而它能够将现有数据集增强为具有各种手-物体姿态和视点的大规模逼真数据。

首先，使用基于网格的3DGS对物体和手进行建模，并设计了一个超分辨率模块来解决多分辨率输入图像导致的渲染模糊问题。

其次，团队扩展了针对双手物体的单手抓取姿态优化模块，生成了双手物体交互的各种姿态，以显著扩展数据集的姿态分布。第三，研究人员分析了所提出的数据增强的不同方面对理解双手-物体交互的影响。

他们在H2O和Arctic两个基准执行了数据增强，并验证了所述方法可以提高基线的性能。

对手动手-物交互的理解，尤其是手-物体姿态和接触关系的估计，在虚拟现实应用等中发挥着越来越重要的作用。解决这一问题的最流行方法之一是基于深度学习的方法，但它需要大规模的手动手-对象交互数据集和丰富的注释。

由于人机交互的明显遮挡和高自由度运动，收集和注释高质量的数据集依然具有挑战性，阻碍了任务的进一步改进。

为了解决数据稀缺性和不准确的3D注释的挑战，业界已经探索了在传统渲染管道下使用合成数据的数据增强方法。然而，所述方法通常需要复杂和耗时的3D扫描和后处理来捕获手和物体的高质量形状和纹理图，并且需要额外的手模型混合权重来增强，而这需要大量的专业知识。

另外，从观察到的图像中捕获逼真的纹理映射（即微妙的细节和手和物体的自然外观）十分困难，所以经常导致手和物体的渲染结果缺乏真实感。

最近，得益于场景表示能力，NeRF等神经渲染方法通过合成新颖视图或新颖手部姿势实现了高质量的数据增强。NeRFmentation则使用NeRF对静态场景下的单目深度估计任务进行数据增强，但在场景发生显著变化时无法突破精度瓶颈。

HO-NeRF为手-物体交互场景构建了一个姿态驱动的NeRF，并展示了生成多种数据的潜力，但它需要对手和物体进行离线建模，并且渲染过程耗时，所以不适合大规模数据集的数据增强。

尽管神经渲染方法可以支持逼真的新视图合成，并且可能对数据增强有用，但由于多分辨率图像输入和不准确的注释，它们依然存在图像模糊的问题。不真实的图像不能解决真实图像和合成图像之间的差距，并将导致模型性能的下降。

影响基线性能的另一个关键因素是数据集中姿势的多样性。所以，有必要建立一种双手手物交互的数据增强方法，以实现高效的渲染，各种可行的手物姿态，以及逼真的渲染图像。

在研究中，中国科学院，中国科学院大学和谷歌团队提出了一个基于3DGS的数据增强框架HOGSA，并用于手动手-对象交互理解。

首先，基于手-物交互图像，采用基于网格的3DGS方法对手和物体进行建模，这可以有效地综合输入手-物位姿和视点的交互图像。其次，为了增强数据集的姿态多样性，使用姿态优化模块生成双手和物体的不同姿态，驱动手-物体高斯飞溅模型渲染新的交互姿态图像。

第三，为了保证渲染图像的真实感，团队设计了超分辨率模块来提高3DGS生成的粗糙图像的渲染质量。最后，将增强数据集与原始数据集相结合，细化了双手-物体交互的基线，并对增强数据集中影响交互理解精度的各个方面进行了系统分析。

团队在两个主要基准H2O 和Arctic 评估了所提出的方法，并且通过增强数据集提高了基线性能。

相关论文：HOGSA: Bimanual Hand-Object Interaction Understanding with 3D Gaussian Splatting Based Data Augmentation

总的来说，团队提出了一个基于3DGS 的手-物体交互数据增强框架，它可以将现有的基准增强到具有各种手-物体姿态和视点的大规模真实感数据。扩展后的数据集可以进一步提高现有基线的性能。

所提出了姿态优化模块来生成各种物理上可行的手动手物交互姿态，以及通过超分辨率模块来提高使用3DGS渲染图像的真实感。团队在H2O和Arctic两个基准执行了数据增强，并验证了所提出方法可以提高基线的性能。

对真实世界扫描的3D人体动态网格进行压缩

（映维网Nweon 2025年05月16日）在虚拟现实和远程呈现等应用的推动下，对真实世界扫描的3D人体动态网格进行压缩是一个新兴的研究领域。与固定拓扑的合成动态网格不同，扫描动态网格不仅在帧间具有不同的拓扑结构，而且存在孔洞和异常点等扫描缺陷，增加了预测和压缩的复杂性。另外，人类网格通常结合刚性和非刚性运动，使得准确的预测和编码比纯刚性运动的对象更加困难。

为了解决所述挑战，美国加州大学团队提出了一种针对真实世界扫描的人体动态网格设计的压缩方法，并利用了嵌入式关键节点。每个顶点的时间运动表示为来自相邻关键节点的变换的距离加权组合，只需要传输关键节点的变换。

为了提高关键节点驱动预测的质量，研究人员引入了基于八叉树的残差编码方案和双向预测模式。大量的实验表明，所提出方法比目前的方法有了显著的改进，在评估的序列中平均比特率节省了24.51%，特别是在低比特率下。

3D动态网格固有的深度和多种视角有助于丰富各种应用的体验，如虚拟现实。扫描的三维人体动态网格具有特殊的意义。它们使人类运动的真实表现和共享成为可能。由于经济实惠的扫描技术的进步，这种能力越来越容易获得，并且正在从娱乐和训练模拟到医疗保健和通信等广泛的应用发展。

然而，网格的巨大存储和传输需求需要有效的压缩技术，以保持扫描人体网格的结构完整性和运动保真度。

与使用图形设计软件创建的合成动态网格（通常具有固定拓扑和定义良好的结构）不同，真实世界的扫描人体网格呈现出独特的挑战。它们的拓扑结构经常在不同帧之间变化，随着顶点数量、连通性和对应性的变化而变化。

另外，扫描网格经常存在孔洞、噪点和异常值等缺陷，这增加了预测和压缩的复杂性。开发能够有效解释这种时空变化的方法是一项关键的研究挑战。

由于刚性运动（通常用于手臂和腿）和非刚性运动（通常用于躯干，手指和衣服）的组合，人体网格引入了挑战。与刚性物体不同，人体运动涉及复杂的变形和细粒度运动，需要更复杂的建模来实现准确的预测和有效的压缩。

美国加州大学团队早期的研究证明了在真实世界扫描的动态人体网格中使用稀疏关键节点捕获时间运动的潜力，而这项新研究则通过提高压缩效率和时间预测的新技术来显著扩展之前的框架。

具体来说，通过显式量化关键节点驱动的运动向量和通过传输符合柯西分布的 Huffman dictionaries来优化熵编码，从而实现更好的压缩率。另外，团队提出了基于八叉树的残差编码来提高几何预测精度，并引入了双向预测模式，使动态人体运动随时间的建模更具适应性。

为了解决不一致拓扑的挑战，消除对显式顶点对应的需要，KeyNode-Driven Compression方法利用嵌入式关键节点来表示运动向量，同时确保有效的压缩。每个顶点的时间运动表示为其邻近关键节点变换的距离加权组合。从帧t - 1的几何形状开始，使用嵌入的关键节点通过嵌入变形来预测帧t的几何形状，其中帧t - 1的几何形状被变形以估计帧t的几何形状。

由于关键节点通常是稀疏的，运动向量是量化的，所以会出现预测误差。为了解决所述问题，采用基于八叉树的残差编码来改进帧t的预测几何形状。在序列层面，使用双向预测模式增强了预测过程。

相关论文：KeyNode-Driven Geometry Coding for Real-World Scanned Human Dynamic Mesh Compression

团队主要介绍了一种有效的方法来压缩真实世界扫描的三维动态人体网格，利用嵌入式关键节点及其变换来不红顶点的时间演变。他们提出的策略将每个顶点的时间变化作为关键节点变换的加权组合来计算，从而促进运动的全面表示。

关键节点驱动方法通过有效地处理帧之间的拓扑变化和适应扫描缺陷来解决动态人体网格压缩的挑战。通过使用稀疏的关键节点，所提出方法准确地捕获和表示了人体运动的复杂性，实现了高效的压缩。

为了提高关键节点预测的质量，团队提出了一种基于八叉树的残差编码方案和一种双向预测模式来进一步改进时间预测。与V-DMC相比，所提出方法在几何编码方面具有明显的优势，特别是在慢动作序列类别中。对于Fast Motion和Join/Split序列，所述方法表现出相当的性能。相关结果突出了所提出方法在处理不同拓扑和扫描缺陷方面的有效性，同时强调了在快速运动的人体动态网格中准确预测p帧几何形状的挑战。

Quick Share支持

（映维网Nweon 2025年05月16日）根据Android Authority报道，谷歌工程师新提交的代码变已将“XR”添加为Quick Share支持的设备类型。这表明团队希望为Android XR带来Quick Share支持，从而方便用户及逆行文件传输。

Quick Share是谷歌推出的一项文件传输服务，旨在简化安卓设备之间的文件共享。尽管Android XR的Quick Share客户端可能不需要从零开始构建，但对于新平台而言，有必要进行一定的UI优化。

尽管谷歌已经分享了一系列关于Android XR的细节，但团队并没有透露搭载相关系统的新设备将如何与现有的Android硬件集成。例如，如果不摘下Android XR头显，用户将如何无缝地发送和接收文件呢？

显而易见的解决方案是Android内置的文件传输工具Quick Share，尤其是因为头显设备的一个重要用例是办公，而诸如工作人员、设计师和其他桌面空间有限、重视便携性或只是想要无限浏览应用程序的专业人士显然需要在他Android XR头显和他们的Android手机、平板电脑或PC之间传输文件。

据悉，一位谷歌工程师日前向GitHub提交了一个patch，面向Quick Share用于促进点对点连接的底层库Nearby。其中，标题则为“Support XR devices for QuickShare DeviceType”的patch已将“XR”纳入至QuickShare支持的新设备类型。

这强烈表明谷歌有意为Android XR带来QuickShare支持，并将其作为快速共享的目标。不过，目前尚不清楚Android XR的Quick Share客户端开发状况。考虑到Android XR可以运行与Android手机和平板电脑相同的应用程序，谷歌可能不需要构建一个全新的Quick Share客户端。然而，Android XR独特的界面需求可能需要特定于XR的UI优化。

苹果是在打持久战

（映维网Nweon 2025年05月16日）Apple Vision Pro的首个长篇沉浸式纪录片《Bono: Stories of Surrender》即将在5月30日与我们见面，故事以博诺·沃克斯（Bono Vox）在2022年的同名舞台剧改编，而灵感则源自于他的畅销回忆录《Surrender: 40 Songs, One Story》。这个沉浸式纪录片将穿插U2乐队经典歌曲的现场表演，并深入探讨沃克斯的个人故事与音乐创作历程。

在一次采访中，影片主角博诺谈到了他在这个项目中的经历、苹果对Apple Vision Pro的雄心壮志、以及产品在价格方面的挣扎等等。

DEADLINE：当我第一次在Apple Vision Pro看这个影片时，我就像是一个看着火的穴居人。我感觉就像自己真的和你共在一个空间。是什么促使你投入到这项工作中来，并帮助推动这项技术的发展？就颠覆性的叙事而言，你认为它将走向何方？

波诺：苹果对声音的保真度做出了新的声音创新承诺。声音在电影中，在人们的家庭影院中变得非常重要。Apple Vision Pro就是这样一种承诺。你可以走进一个世界，而我可以通过Apple Vision Pro看到很多不同寻常的东西。

DEADLINE：它是如何帮助将一个已经非常个人化的故事进一步个人化的呢？

波诺：这真的非常有趣。我知道苹果渴望将Apple Vision Pro变得更便宜、更普及。他们致力于创新，他们致力于实验。他们知道这款设备不是每个人都能负担得起，但他们正在努力，并相信总有一天它会在财务方面变得可行。他们可能需要等待一段时间，但这并没有影响到他们的决心。

以上是波诺关于Apple Vision Pro看法的采访片段。

波诺和苹果有着悠久的合作历史，所以听听他对苹果最新产品的看法十分有趣。显然，这位艺术家非常重视苹果“对声音保真度的承诺”。

不过，他对Apple Vision Pro的见解尤其有趣。波诺强调了苹果对Apple Vision Pro的承诺，尽管目前存在价格昂贵的问题，但团队依然致力于这个产品类别，并将继续坚定走下去。

革新改变企业和工业劳动力

（映维网Nweon 2025年05月16日）XR智能眼镜厂商DigiLens日前宣布与AI解决方案供应商AIRamblr达成战略合作伙伴关系。双方将利用ARGO眼镜的多模态传感器套件、视觉里程计和六自由度功能提供端到端工作流程指导，并实时提供人工智能辅助评估，从而革新改变企业和工业劳动力。

对于XR智能眼镜DigiLens，Ramblr的人工智能代理将允许工作人员访问从AI分析和见解的可视化表示，从而提高决策和运营效率，并大大减少主管在评估现场工作时的工作量。

Ramblr的端到端平台由经过训练的VLM视觉语言模型提供支持，允许工作人员与人工智能自然互动，向其询问有关流程或任务的问题，并通过ARGO获得即时的情景感知响应。ARGO先进的多摄像头系统允许Ramblr的人工智能代理捕获丰富的情景背景，追踪关键对象和处理步骤。

在Ramblr数据引擎的支持下，人工智能代理可以通过最先进的自动化和专家在环功能来训练、监控和不断适应新的工作流程。

从全自动人工智能工作流程指导到实时监督，ARGO和Ramblr旨在帮助工人更智能、更快速、更自信地完成工作。

Ramblr首席执行官罗曼·哈森贝克（Roman Hasenbeck）表示：“Ramblr由ARGO的传感器堆栈提供支持，并可为员工提供免手操作、情境感知的人工智能。”

DigiLens则评价道：“与Ramblr的合作将改变DigiLens和DigiSaaS解决方案市场的游戏规则。眼镜端人工智能代理实现了数字世界和物理世界的无缝集成，为更加互联和智能的未来铺平了道路。我们期待看到这种合作关系对我们的客户产生变革性的影响。”

售价3.99美元

（映维网Nweon 2025年05月16日）由温哥华Metanaut工作室开发的MR探索应用《Wonder》已于日前正式登陆Meta Quest Store，售价3.99美元，而团队的目标是将魔法和宁静带入你的日常空间”，同时提供逃离忙碌生活的机会。

据介绍，Wonder提供三种不同的体验，持续20分钟。例如在Ancient Ruins中，你的空间将变成一个神秘的洞穴，并被黑洞吞噬；Jellyfish Bloom则预示着一场深海冒险，以及发光水母的奇遇；Parallel Worlds则带来一个平行世界，通过冰、点等创建环境的替代版本。

这是一次20分钟的体验。每个体验都是裸手交互，并旨在通过Meta Quest 3/3S的房间网格扫描和先进的渲染技术来提供逼真的视觉效果。

Metanaut表示这款应用的目标是通过逼真的视觉效果提供更加放松愉悦的体验，并专注于游戏中的光交互。另外，扫描新环境会改变体验，并自动匹配你的空间。

由温哥华Metanaut工作室开发的MR探索应用《Wonder》已于日前正式登陆Meta Quest Store，售价3.99美元。

Dream Air 系列包括两款机型：定位高端旗舰的 Dream Air，以及更亲民的入门版本 Dream Air SE。两款产品均采用先进的 Micro-OLED 显示方案，支持眼动追踪与自动 IPD 瞳距调节，并集成音频系统与电动自紧头带结构，旨在为用户提供更轻盈、智能且贴合的佩戴体验。

其中，Dream Air 的重量控制在 约180克以内，实现了在无妥协配置下的极致轻量化。该设备具备 3552×3840 单眼分辨率、105 度视场角、集成眼动追踪和一体式扬声器，并提供两种追踪系统选择：SLAM Inside-out 或 Outside-in。

更令人惊喜的是，小派此次特别推出了仅约 150 克 的 Dream Air SE，在保持电动头带、自动瞳距调节、眼动追踪与音频集成等关键体验特性的同时，采用 2560×2560 分辨率显示方案，搭配更轻薄的Pancake 镜片，视场角为102度。该版本以轻巧便携和极高性价比，进一步降低了高性能PCVR头显的使用门槛。

两款设备将于 2025年Q3 开始全球发货，分别对应以下建议零售价：
• Dream Air（SLAM版+控制器）：2199 美元
• Dream Air（Outside-in，无控制器）：1899美元
• Dream Air SE（SLAM版+控制器）：1199 美元
• Dream Air SE（Outside-in，无控制器）：899 美元

同时，小派继续采用“Pimax Prime”灵活付款模式：用户可先支付设备总价的约三分之二作为预付款，设备到货后享有 14 天试用期，之后可选择一次性支付尾款，或分期支付，提升购买的可及性与保障感。

发布会上，小派还展示了 Dream Air 系列的完整设计方案与工业细节，吸引了众多开发者与发烧友关注。作为全球 PCVR 头显技术的先行者，小派正在不断推动产品体验和技术架构的前沿演进，致力于将高端沉浸体验以更轻便的形态带入更多场景和人群之中。

简化多用户设置

（映维网Nweon 2025年05月16日）Mixed Reality Motif是一个帮助你在混合现实体验中快速执行常见机制的蓝图。为了帮助开发者克服在混合现实中构建高质量、同步的多人游戏体验所带来的挑战，Meta日前分享了Mixed Reality Motif的新系列：简化多用户设置。

多用户社交体验正在兴起。对于Meta Horizon Store而言，一项重要的功能是Colocation，它指的是当用户距离非常接近（通常在10米以内）时，自动检测并接入Meta Quest设备的游戏和应用。

通过使用诸如基于蓝牙的Colocation Discovery和Shared Spatial Anchor等技术，开发者可以将虚拟内容与物理世界同步，并确保用户能够与共享物理空间中的相同数字对象进行交互。

从Shared Spatial Anchors的基本知识和通过网络共享它们到使用Colocation Discovery立即设置托管体验，团队将在这个Motif中引导你完成支持Colocation的关键步骤。

为了扩展你的Colocation 用例，你可以访问GitHub的Motif项目，查找有关如何设置Space Sharing AP的步骤指南。你同时可以查看这个YouTube视频教程，或参阅下方的文字介绍。

1. Spatial Anchor基础

Spatial Anchor是一个世界锁定的参考框架，它为物理世界中的虚拟对象提供位置和方向。应用程序可以为每个虚拟对象使用一个Spatial Anchor，或者选择多个虚拟对象使用同一个Spatial Anchor，只要对象在其三米的覆盖范围内即可。

Anchor API提供了数个关键特性：

• 跨会话的持久性：锚的姿态可以持久化。

• 跨会话发现：可以发现和重用锚。

• 与其他用户共享：锚可以同步或异步共享。

GitHub项目提供了SpatialAnchorManager， SpatialAnchorStorage和SpatialAnchorLoader类来帮助管理锚，介绍了如何使用Anchor API来实现创建、保存、加载和删除锚等基本操作。

1.1 创建锚

你可以通过实例化一个包含OVRSpatialAnchor组件的prefab来创建一个锚，或者在场景中使用一个现有的对象并添加OVRSpatialAnchor组件。这将分配一个UUID并异步创建锚。

// C/C++
var anchor = gameObject.AddComponent();

while (!anchor.Created)
{
await Task.Yield();
}

锚包含一个名为“Created”的属性，用于检查创建是否已经成功完成。作为最佳实践参考，建议等待创建锚完成。

1.2 保存锚

可以通过调用OVRSpatialAnchor.SaveAnchorAsync来保存锚。

// C/C++
await anchor.SaveAnchorAsync();
SpatialAnchorStorage.SaveUuidToPlayerPrefs(anchor.Uuid);

ColocatedExperiences项目包含一个静态的SpatialAnchorStorage类，它允许你将锚保存到Unity PlayerPrefs中。你可以调用示例的SaveUuidToPlayerPrefs函数来在设备存储空间锚。

这个函数用一个计数将新的UUID添加到PlayerPrefs中。这样，你就可以轻松地跟踪多个UUID并在以后访问它们。

// C/C++
public static void SaveUuidToPlayerPrefs(Guid uuid)
{
var count = PlayerPrefs.GetInt(NumUuidsKey, 0);
PlayerPrefs.SetString($"{UuidKeyPrefix}{count}", uuid.ToString());
PlayerPrefs.SetInt(NumUuidsKey, count + 1);
PlayerPrefs.Save();
}

1.3 加载锚

加载锚可以通过SpatialAnchorLoader类实现，它包括三个独立的步骤：加载、定位和绑定。

当加载时，锚最初未绑定，这意味着锚尚未接到预期的GameObject的OVRSpatialAnchor组件。锚必须绑定以管理其生命周期，并提供对其他功能（如保存和擦除）的访问。

要加载锚，你需要它的UUID。由于UUID存储在PlayerPrefs中，你可以从静态SpatialAnchorStorage类查询UUID列表。

// C/C++
var uuids = SpatialAnchorStorage.LoadAllUuidsFromPlayerPrefs();

接下来，你可以调用LoadUnboundAnchorsAsync函数。在这个步骤中，最佳实践是在调用LocalizeAsync对锚进行定位之前等待成功的结果。当你定位一个锚时，它会致使系统确定锚点在世界中的姿势。

// C/C++
var unboundAnchors = new List();
await OVRSpatialAnchor.LoadUnboundAnchorsAsync(uuids, unboundAnchors);

foreach (var unboundAnchor in unboundAnchors)
{
    if (await unboundAnchor.LocalizeAsync())
  {
  // Bind anchor here
  }
}              

定位成功后，你可以通过调用内置的BindTo函数将未绑定的锚绑定到它的OVRSpatialAnchor组件。

// C/C++
if (!unboundAnchor.TryGetPose(out var pose))
{
return;
}

var anchorObject = Instantiate(anchorPrefab.gameObject, pose.position, pose.rotation);
var spatialAnchor = anchorObject.GetComponent();

unboundAnchor.BindTo(spatialAnchor);           

1.4 擦除锚

OVRSpatialAnchor.EraseAnchorAsync函数用于从持久存储中擦除空间锚。在那之后，最好的做法是擦除锚GameObject，停止在运行时跟踪它，从而为新的锚释放存储空间。

// C/C++
await anchor.EraseAnchorAsync();
Destroy(anchor.gameObject);

使用上述步骤，你现在可以轻松地创建、保存、加载和删除锚。接下来，我们将介绍共享锚和对齐用户的姿势的关键配置功能。

2. 创造共在体验

为了设置Colocation，你可以在Unity Meta XR SDK的v71及以上版本中使用Colocation Discovery。这个功能允许附近的用户通过蓝牙发现彼此，并且它属于OVRColocationSession类。通常，广告客户端寻求充当多用户体验的主机，而发现客户端对加入托管体验感兴趣。

2.1 Colocation Discovery的需求

要启用Colocation Discovery，需要将OVR Manager的Colocation Session Support权限设置为“Required”，从而将以下权限添加到Android Manifest文件中：

// C/C++

Colocation的要求非常少，但需要满足以下三个条件之一：

• 用户是经过验证的开发者组织的成员。

• 用户是来自拥有应用程序的开发者组织的测试用户。

• 用户由开发者组织通过Release Channel邀请（Production除外）。

对于共享空间锚，共享空间锚支持权限同样需要设置为“Required”。另外，设备必须接到互联网。最后，Meta Quest设备必须启用增强空间服务。打开“增强空间服务”，进入“设置>隐私和安全>设备权限”，选择“增强空间服务”。应用程序将检测设置何时禁用，并通知用户打开它。

2.2 理解基于组的锚共享和加载

从v71开始，空间锚共享和加载变成基于组，而不是基于用户。这消除了用户对应用的授权需求，以及开发者通过在Developer Dashboard验证应用来管理用户ID的需求。你可以使用任意组UUID来共享和加载锚，所以推荐使用Group Sharing。

在与组共享空间锚之前，其中一个参与者（通常是主机）必须创建一个表示组的UUID，并将其传递给其他参与者。这种通信可以通过应用管理的网络来实现，比如Unity Netcode或Photon Fusion，或者通过Colocation Discovery来实现，从而大大减少最终用户在设置Colocation体验方面的摩擦。

2.3 Colocation Discovery：会话广告和锚共享

组ID是自动生成。在下面的代码中，主机开始发布，成功发布后，你可以从发布结果中读取组ID。

// C/C++
var advertisementResult = await OVRColocationSession.StartAdvertisementAsync(null);
_groupId = advertisementResult.Value;

// Create and save anchor here

除了在StartAdvertisementAsync函数中发送null之外，你同时可以以字符串的形式发送一定的会话信息，例如会话名称，或者简单地作为消息发送给其他用户。最多可以发送1024字节的数据。

在使用上面介绍的步骤创建并保存空间锚之后，你可以调用基于组的函数来共享锚。

// C/C++
OVRSpatialAnchor.ShareAsync(new List { anchor }, _groupId);

2.4 Colocation Discovery:会话发现和锚加载

在主机开始发布会话并成功共享锚（包括创建的组ID）之后，所有其他用户都可以发现会话。下面你可以看到，在使用StartDiscoveryAsync开始发现之前，已订阅了OnColocationSessionDiscovered事件。

// C/C++
OVRColocationSession.ColocationSessionDiscovered += OnColocationSessionDiscovered;
OVRColocationSession.StartDiscoveryAsync();

一旦发现了Colocation会话，就会激活OnColocationSessionDiscovered。接下来，你可以从发现的会话中读取组ID，并使用它来加载锚。

// C/C++
private void OnColocationSessionDiscovered(OVRColocationSession.Data sessionData)
{
_groupId = session.AdvertisementUuid;
// Load anchor here
}

如前所述，现在可以加载锚,但这次函数名为LoadUnboundSharedAnchorsAsync，并将你的组ID作为输入。

// C/C++
var unboundAnchors = new List();
await OVRSpatialAnchor.LoadUnboundSharedAnchorsAsync(_groupId, unboundAnchors);

成功加载锚之后，请记住按照上面介绍的步骤定位并绑定到OVRSpatialAnchor组件。

2.5 锚对齐

现在，用户已经准备好与锚的姿势对齐。对齐是创建真正共在体验的关键步骤，因为它确保所有用户与主机拥有相同的追踪空间。为了实现这一点，你可以调整用户的Camera Rig位置并旋转到锚的姿势。

// C/C++
cameraRig.Transform.position = anchor.Transform.InverseTransformPoint(Vector3.zero);
cameraRig.Transform.eulerAngles = new Vector3(0, -anchor.Transform.eulerAngles.y, 0);

3. 使用Space Sharing API

现在，你可以使用Meta XR SDK v74及以上版本的Space Sharing API来更进一步。

在MRUK中托管的Space Sharing API确保房间布局能够在客户端之间无缝共享，同时为流行的Colocation用例提供无缝解决方案。

3.1 需求和限制

只有主机需要事先或在体验开始时扫描房间。

APK必须上传到Developer Dashboard的Release Channel，所有用户或测试用户必须获邀或成为组织的一份子。

不可能在两个具有相同帐户的设备之间共享空间。所以，在开发过程中测试空间共享的方法有两种：

• 使用你的设备和别人的设备，并在两者之间共享一个空间。确保其他设备的帐户有权使用你的应用程序。

• 创建一个测试用户，并在第二台设备使用测试用户登录。对于这种情况，确保测试用户的电子邮件受邀到Release Channel，并有权使用应用。

3.2 空间共享设置

为了简化设置过程，你可以将Space Sharing API 与 Colocation Discover结合起来。要共享一个房间，主机需要与MRUK单例实例通信，获取MRUK房间列表并调用内置的ShareRoomsAsync函数。

// C/C++
// For sharing multiple rooms
var rooms = MRUK.Instance.Rooms;
MRUK.Instance.ShareRoomsAsync(rooms, _groupId);

// For sharing a single (current) room
var room = MRUK.Instance.GetCurrentRoom();
room.ShareRoomAsync(_groupId);

类似地，其他用户可以加载与组ID共享的所有房间，并将自己与房间的地板世界姿势对齐。

// C/C++
MRUK.Instance.LoadSceneFromSharedRooms(null, _groupId, alignmentData: (roomUuid, remoteFloorWorldPose));

有关如何获取所有房间信息（如地板世界姿势）的详细代码和信息，请访问这个。

本日报由AI生成，可能存在信息错误，具体可查看原文。