科幻作家和未來主義者在幾十年前就對VR夢寐以求，黑客們也不例外。有些人懷疑VR是否會進一步發(fā)展，而另有許多人對VR感到興奮，因為它帶來的不止是技術(shù)的進步更是對于社會交往的顛覆。來自YC的Vincent Chen在”How to Get into VR”一文中分享了他對于VR當(dāng)下現(xiàn)狀、以及跨學(xué)科如何推動VR發(fā)展的看法，同時還提供了入門學(xué)習(xí)的一些資源和建議。

　　為什么是現(xiàn)在？

　　VR不是一項新技術(shù)，它只是變得可及。— Jeremy Bailenson（Stanford VHIL）

　　VR技術(shù)已經(jīng)存在多年，有從立體鏡到飛行模擬器等多種形式。工程和物理等領(lǐng)域的學(xué)者和研究人員一直在努力使該技術(shù)變得可行。在過去的幾十年中，HMD（頭戴式顯示器）已經(jīng)成為體驗VR的標(biāo)配。

　　在二十世紀(jì)九十年代末至二十世紀(jì)初期，有大量將VR引入大眾的嘗試。世嘉公司曾宣布推出一款（但從未發(fā)布）耳機。任天堂推出了Virtual Boy，這是一款包含單色HMD的視頻游戲機。然而，這些嘗試由于缺乏視覺保真度和處理能力不足而受阻。

　　只有最近，VR的發(fā)展變得更為大眾所見。 CPU 和GPU可以在價格合理的基礎(chǔ)上提供高保真，沉浸式的體驗。智能手機為移動VR提供了便宜且更易于使用的選擇，而不需要將設(shè)備綁定到高端計算機上。隨著越來越多的人有機會體驗VR，該技術(shù)也越來越清楚應(yīng)如何在更大范圍內(nèi)抵達消費者。

　　虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實是兄弟姐妹

　　VR需要模擬世界，而AR則需要對現(xiàn)實世界中的信息進行疊加。以手術(shù)為例，我們可以更清楚地看到其中的差異。VR可用于模擬外科醫(yī)生的操作訓(xùn)練，而AR則可在實時手術(shù)中將視圖中的指令和診斷疊加。

　　有些人認(rèn)為VR是AR的基石。雖然實現(xiàn)高保真的AR需要更大的技術(shù)飛躍，但是VR開發(fā)中所取得的進步可以幫助我們抵達彼處。

　　在這篇文章中，我們避免討論VR或AR誰更好，更有希望或更適用。相反，正如其他人猜測的那樣，我們將討論他們的共同潛力和各自面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。對于兩者而言，在當(dāng)下都是其發(fā)展的良好時機。

　　VR是實實在在的技術(shù)問題

　　沒有像VR這種天然成型的東西……只有跟蹤，渲染和顯示。跟蹤是在3D空間中記錄用戶的位置和方向。渲染是為用戶構(gòu)建適當(dāng)?shù)膱D像。而顯示器則是指硬件可以顯示所渲染圖像的保真度。

　　我們需要用心解決這些問題直到用戶不會感到不適或不舒服。視覺和前庭神經(jīng)系統(tǒng)的自我運動的感受不契合（暈車癥和暈船癥是同一個道理）時，人們就會遇到模擬器眩暈癥。

　　這是一個很難解決的問題。作為參考，傳統(tǒng)電腦游戲以1920&TImes;1080的分辨率渲染，刷新頻率為60Hz。Oculus Rift以2160&TImes;1200（90Hz）的標(biāo)準(zhǔn)運行（兩個顯示屏對應(yīng)兩只眼睛）。換句話說，目前VR解決雙眼眩暈的方案必須能夠有效渲染1080p，且刷新率高于電腦游戲。同時，處理器需要跟蹤用戶的位置，并將這些信息盡可能及時地提供給頭戴設(shè)備。

　　即使這些要求成為現(xiàn)實，那也不太理想！ VR顯示器尚未覆蓋人類的全部視野。此外，我們當(dāng)然可以通過提高渲染質(zhì)量，以達到如今視網(wǎng)膜顯示器的保真度，但這所有的這一切表明我們需要8K分辨率去渲染VR！

　　現(xiàn)在，我們遇到一個有趣的技術(shù)問題，即如何利用人類視覺系統(tǒng)的局限性來優(yōu)化帶寬和計算能力。 （例如，我們的周邊視覺比我們的中心視野更糟 - 那么為什么不嘗試焦點式渲染？）

　　VR不僅僅適用于游戲玩家

　　是的，用VR拍攝機器人很有趣。

　　但VR也能提供身臨其境的音樂會、博物館、演唱會以及球場上的體育賽事。 使用VR，視頻會議的質(zhì)量將得到改善，因為它能更好地進行視覺接觸，并提供微妙的非語言提示。同時，培訓(xùn)費用將下降，因為不再需要像建筑業(yè)或制造業(yè)這種行業(yè)的人力培訓(xùn)師。同時，可重復(fù)的動手訓(xùn)練的效果會增加。學(xué)者將以更多的重復(fù)性、多樣化的樣本量和日常性重現(xiàn)現(xiàn)實來進行社會心理學(xué)研究，因此人類聯(lián)盟也將不復(fù)存在。此外，VR會以其靈活性將真正的體驗式學(xué)習(xí)引入教育。

　　就個人而言，我對VR之于醫(yī)療和醫(yī)藥的影響感到非常興奮。VR在人員培訓(xùn)和教育體驗中的優(yōu)勢也適用于臨床醫(yī)生。在患者護理方面，VR可用于治療疼痛、戰(zhàn)斗成癮（combat addicTIon）和精神健康方面的問題。

　　VR不存在成熟之說

　　這個領(lǐng)域內(nèi)的景觀是熾熱的。—Morgan Sinko（NullSpace VR）

　　沒有標(biāo)準(zhǔn)，沒有最佳范例。每個人都可以嘗試不同的東西。

　　以下是一些和VR相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，以及每個領(lǐng)域內(nèi)所涉及的具體問題：

　　•人機交互：我們?nèi)绾螌崿F(xiàn)有情境的用戶界面（non-diegeTIc UI）？

　　•光學(xué)：我們該如何適應(yīng)一個小型投影儀，并讓眼睛適應(yīng)眼鏡的形狀？

　　•電子產(chǎn)品：如何優(yōu)化臉部設(shè)備的電池、壓力和尺寸？

　　•硬件：如何建立觸覺以便更好地跟蹤和反饋我們的行動？

　　•計算機視覺：如何通過3D重建技術(shù)和場景再現(xiàn)來彌合VR與現(xiàn)實世界的不同？

　　•人工智能/自然語言處理：我們?nèi)绾卧赩R中創(chuàng)建與我們進行互動的虛擬現(xiàn)實？

　　即使在非技術(shù)領(lǐng)域，也存在許多仍未得到解答的問題：

　　•心理學(xué)：VR對成癮有什么影響？ 虛擬現(xiàn)實對真實人格的影響是什么？

　　•社會學(xué)：改變社會互動（TSI）的方式意味著什么（想想眼神接觸）？

　　我們正在接近早期形態(tài)的AR，

　　但離成熟期的AR還很遠(yuǎn)

　　許多情況下，在AR中體驗的場景原型比在VR中更易于接近。使用手機、GPS和相機提供的信息可以增強我們與世界各地的連接（想想Pokémon GO）。

　　然而，AR面臨著許多對于VR來說并不存在的挑戰(zhàn)。根據(jù)經(jīng)驗來看，AR技術(shù)受益于無阻礙，因此我們可以充分利用周圍的空間。而一旦我們不能在后臺運行高配游戲機，相應(yīng)的資源計算會是一個很大的問題。

　　其他之于AR的挑戰(zhàn)在于硬件和HCI（人機交互） - 我們?nèi)绾蝿?chuàng)建具有大視野的透視顯示？ 我們?nèi)绾卧O(shè)計出一款人們能夠在公共場合穿戴的設(shè)備？（提示：記得Google Glass？）

　　現(xiàn)在，你可以開始涉入其中

　　下載一個游戲引擎，如Unity或Unreal Engine，并開始黑客式攻擊。如果你以前開發(fā)過游戲，就會注意到這個過程非常熟悉，除了你的耳機被安裝到與游戲機相應(yīng)的攝像機之處（in-game camera）。

　　更普遍地說，這些游戲引擎的設(shè)計非常直觀且容易學(xué)習(xí)。它們只需要基本的腳本，并且可以使用淺層次學(xué)習(xí)曲線接口（例如：拖放可視化腳本）。

　　以下是一些有用的入門資源：

　　•FusedVR的教程和現(xiàn)場直播：包括從建模到游戲引擎所能實現(xiàn)的內(nèi)容創(chuàng)作的的演練，非常棒。

　　•Udacity的VR開發(fā)者Nanodegree：涵蓋VR的應(yīng)用程序開發(fā)、設(shè)計和優(yōu)化的完整程序。

　　•Unity和Unreal的教程。

　　•工具包：

　　○VR：VRTK

　　○AR：Vuforia、Hololens

　　•有用的教程（threads）：

　　○Reddit：如何開始制作VR游戲

　　○Quora：我從哪里開始？ 什么是VR學(xué)習(xí)的最好資料？

　　了解圖形流水線（the Graphics Pipeline）將幫助你欣賞VR的限制性和可能性

　　從根本上說，VR是用頭部跟蹤在你眼前展現(xiàn)出的場景并進行渲染的酷炫應(yīng)用。了解3D幾何以及呈現(xiàn)方式，你將更好地了解VR的限制性和可能性。

　　這里有一些很好的在線資源：

　　•伯克利學(xué)院的CS184教程：計算機圖形學(xué)

　　•Scratchpixel：從圖形數(shù)學(xué)和物理中學(xué)習(xí)先進的現(xiàn)代技術(shù)

　　•Song Ho An 的OpenGL筆記：介紹OpenGL的教程和概念

　　視域和影像領(lǐng)域正在推動VR前沿發(fā)展

　　對于促進計算機視覺、光學(xué)、成像及相關(guān)主題的認(rèn)識的投資可能會有巨大的回報。

　　•計算機視覺：我們對于深度如何追蹤和理解？

　　○斯坦福大學(xué)CS231N課程：Phenomenally clear resource with modern CV techniques，由Andrej Karpahty（現(xiàn)為OpenAI的研究科學(xué)家）所寫

　　○計算機視覺：模型、學(xué)習(xí)和推論：幻燈片、練習(xí)和代碼示例

　　•計算成像/攝影：光線如何進入相機并成像？類似地，我們?nèi)绾文軐⑻摂M圖像的重點呈現(xiàn)在視網(wǎng)膜上？

　　○計算機攝影（Raskar、Tumblin）：麻省理工學(xué)院和西北大學(xué)的教授的教科書

　　○Udacity的計算機攝影課程

　　在學(xué)習(xí)過程中：“用菜鳥心態(tài)學(xué)習(xí)VR”。—Aashna Mago（RabbitHole VR）

　　當(dāng)然，天花亂墜般地炒作是真實存在的，但這也為我們遠(yuǎn)離所有的干擾提供了更多的理由。嘗試接納初學(xué)者的觀點：愿意學(xué)習(xí)和吸收。不要因為自己認(rèn)為有必要就開始做某些事情?，F(xiàn)在處于學(xué)習(xí)、實驗、失敗并取得驚人進展的好時機。如果你認(rèn)為你遲到了，那說明我在這篇文章中講的很雞肋！