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微软 HoloLens 2 幕后故事


丹棱君有话说:HoloLens 是微软研发的混合现实计算机设备。人们戴上 HoloLens,通过混合现实技术,可以看到虚拟影像与真实世界的融合,这突破了人们观察世界的方式。HoloLens 目前主要应用于商用市场,包括制造业、汽车、医疗、建筑、教育等诸多行业,为企业提升了工作效率,降低了成本。

今年年初,微软在 2019 世界移动通信大会上发布了 HoloLens 2。近日,微软宣布 HoloLens 2 正式发售,新版本在自然交互、感知人工智能、云端协作等方面取得新进展。



HoloLens 2 内置传感器,利用人工智能技术,节省了时间和空间,为人们的沟通交流创造更多可能。


用户首次戴上 HoloLens 2 ,设备就会自动识别用户信息,精准测量包括用户手的准确形状、瞳距等数据。实现这些功能的人工智能研发虽然极其复杂,但至关重要,能够带来更好的体验,用户无需繁琐的学习过程即可快速上手。


微软技术院士 Alex Kipman

微软技术院士 Alex Kipman 认为,HoloLens 2 充分展示了微软智能边缘设备支持人工智能技术的优秀能力,即使没有稳定的互联网连接,也能收集和处理数据,并在联网时与智能云共享部分或全部数据。


Kipman 曾在办公室的数字白板上勾勒出普适计算的愿景。普适计算的目标,是通过技术帮助人们从本能出发,自然地与他人交互。例如,相比通话或收听录音,人们更喜欢面对面交流,因为这是人们更加习惯的做事方式。通过将 HoloLens 2 与微软云计算平台 Azure 的相结合,一线工作人员不需要来回切换设备,即可在统一设备上进行虚实结合的仿真实训,将数字信息叠加在真实物体上,更加快速直观地学习。


HoloLens 与云的结合,改变了人们做事的方法,让更多人可以做到更多有趣的事情。


自然交互


为了实现 HoloLens 2 的自然交互,微软 HoloLens 团队共同开发、训练人工智能模型并部署,以跟踪人们的手部动作和视线。人们可以感知漂浮在自己眼前的全息影像,并伸手调整大小或重新定位。


为了构建手部跟踪系统,团队设计了向内指向的圆顶摄像头设备,用来记录各种各样的手形,并使用离线的云处理技术构建能够代表所有人手形和动作的 3D 模型。通过这个 3D 模型,团队能够使用计算机图形来渲染逼真的合成人手图像和合成标签,从而使该模型能够适用于各种手形、姿势和运动。


团队可以有效训练大量数据,并通过这些数据训练紧凑型的深度神经网络,这是一种适用于 HoloLens 机载处理器的人工智能算法,能够对来自设备的深度传感器的每一帧画面进行高效处理。当用户戴上 HoloLens 2 时,系统会利用这个神经网络构建一个适合用户手掌大小的个性化 3D 模型,从而实现与全息影像自然交互所需的精确跟踪。


团队还使用类似的方法来构建和训练眼球跟踪模型,密切关注瞳孔间距,即双眼瞳孔中心之间的距离。瞳距因人而异,它影响一个人看近处或远处物体的方式。眼球跟踪模型使得 HoloLens 2 能够在用户面前精确显示全息影像,让用户能够在 HoloLens 上同时通过手和眼睛进行交互操作。


贯穿云和端


除手部和眼球跟踪功能外,其它的智能功能,比如 SLAM(同步定位与地图构建),也已经被嵌入到 HoloLens 2 的第二代全息处理单元中。


Kipman 把 HoloLens 的人工智能功能称作感知人工智能,动物大脑的感知功能,正是用于执行一些出于本能、无需深思熟虑的操作。比如人们口渴时,便会不自觉地估测举起水杯,拿到唇边的距离。通常情况下,人们将数据传输到云端、处理并返回需要花费数百毫秒,而用户在全息影像上按动一个按钮、或者转动眼球在全息影像上浏览文本时,即便几十毫秒的延迟都会带来明显的感知差异。通过 HoloLens 2 上的感知人工智能,用户无需担心与全息影像交互时的明显延迟。


此外,人们在本地设备上进行人工智能计算,能够很好地保护隐私,HoloLens 2 通过用户的虹膜扫描信息来验证身份,不会将这类私人数据发送到云端。另一些运算数据则适合上传至云端,通过 Azure 上的 AI 服务与混合现实服务,与云端的“普适计算”相结合,可以运行更多运算及认知等功能。


HoloLens 2 零部件展示图

云端协作


微软混合现实与人工智能苏黎世实验室主任 Marc Pollefeys 认为,智能云赋能的全息计算的关键优势在于,用户可以与其他拥有HoloLens 或类似设备的人共享信息。Pollefeys 正带领团队研发用于混合现实云服务的核心计算机视觉算法——AzureSpatial Anchors,该服务能够让全息影像保留并锁定在现实世界中,供有访问权限的人查看。


通过 Spatial Anchors 技术,工厂管理人员能够把全息影像锁定在装配线的设备旁边,这些影像可包含重要的实时操作和维护信息,任何有权限的人员都可以佩戴混合现实设备访问这些信息。


Pollefeys 说:“在全息影像中对现实世界进行批注和标记,如果只在自己的设备上回看作用就太小了,如果能够让同事也能看到并利用,价值就大大提升了。”


为了实现这一功能,Pollefeys 和团队开发了人工智能计算机视觉算法。该算法可处理来自传感器的数据,提取周围环境的 3D 几何信息,并将其整合、上传到云平台,创建出相关区域数字孪生系统或视图。


Pollefeys 指出,HoloLens 通过解读 3D 空间信息的方式,了解其所在的运行环境。Azure Spatial Anchors 创建、优化这些视图,可以在各种设备上进行共享,这就是为什么要把来自各个设备的视图拼凑在一起并存储在云中。


“只在一台设备上存储这些数据是没有意义的。就好比我有一小块拼图、其他人也有一小块拼图,只有当我们把各自设备中生成的拼图整合到一起,才可以覆盖整个空间。”


随着各种支持混合现实功能的设备(包括 HoloLens 以及适当配置的手机、平板电脑和笔记本电脑)与环境信息不断整合,并将信息共享在云端,人们获得的视图将越来越详实、精确、强大。


比如,随着越来越多有访问权限的工人用自己的设备查看全息影像,工厂车间的整体视图将会越来越完整;建筑师和客户开会时,每个佩戴混合现实设备的参会人员,均可从自己的视角查看该建筑的全息 3D 设计图,并进行交互。


微软公司 Azure 部门副总裁 Julia White 指出,Azure 包含预构建服务,可用于 HoloLens 和其它混合现实设备(包括运行 iOS 和安卓操作系统的智能手机和平板电脑),这种协作体验不仅限于 HoloLens,还可用于优化《我的世界:地球》的游戏体验等,将流行的视频游戏与混合现实融合,玩家可以在现实世界中搭建并放置可持久存在的虚拟结构,其他玩家就可以在自己的设备上进行交互。



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