🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要
如今，2017年已经过半。两年前的这个时候，VR作为一个炙手可热的极品风口曾经倍受资本追逐，狂热一时。然而自从2016年4月开始，受二级市场跨界定增限制的影响，虚拟现实开始进入人们口中的“遇冷期”，直到2016年底，进一步趋冷。
近日，智东西对数家国内最具代表性的VR内容公司的CEO进行了系列深入采访，发现VR行业的现状其实另有洞天，智东西发现，许多VR公司不仅仍然活着，而且产品开发也已经走上了体系化、深入之路，随着技术和硬件性能的大幅提升，在垂直领域趟出一条商业化之路，公司的前景也在蒸蒸日上，透过这几家公司可以窥见国内VR行业在应用落地方面的最新进展。
眼球追踪技术自医疗研发而始，经过数十年漫长的技术积累以后，已经开始逐渐升温，进入商业化应用阶段，被陆续用在了电脑、手机、VR、甚至汽车等不同设备上；作为一项和视觉图像息息相关的产业，眼动追踪将成为影响VR行业发展的又一关键技术。今天，智东西与国内眼动追踪技术企业七鑫易维的CEO黄通兵坐下来聊了聊眼动VR的发展现状。
（七鑫易维CEO黄通兵）
一、七鑫易维的前世今生
根据黄通兵介绍，七鑫易维于2009年3月成立，目前团队规模约70人，早年聚焦研发的医疗领域的眼动追踪技术，后期逐渐将业务延伸到VR眼球追踪配件领域。公司另外两位联合创始人分别为负责市场的彭凡与负责销售的徐筱。
此前，七鑫易维曾于2014年12月获高通创投Pre-A/A轮融资，同时也是2014年高通红杉移动互联网创业大赛中第2名，2016年获得高通创投、中兴创投等的数千万融资，目前正在启动新一轮融资中。与此同时，七鑫易维还是英伟达“创始计划(Inception)”的公司之一。
2016年年底，七鑫易维推出了HTC Vive的VR眼控模组配件aGlass DK1，众筹价3000元人民币，配有有摄像头和计算模块，可以采集人眼数据，计算出注视点位置，进行注视点渲染、注意力数据采集等。现在小批量量产的DK1已经全部售罄，aGlass DK2正在预售当中，售价1699元，预计8月底开始发货。
（aGlass DK2）
二、注视点渲染与营销数据采集
目前各家公司的眼动追踪技术原理相差不大，常见的有：1、主动投射红外线等光束到虹膜来提取特征，进而进行眼球参数推算，计算出注视点方向；2、根据眼球和眼球周边的特征变化进行跟踪；3、根据虹膜角度变化进行跟踪这三大类，七鑫易维使用的就是第一种。
眼动追踪技术允许用户使用眼球控制输入，但是由于人眼视觉轨迹较为跳跃，目光分散，所以在精准度方面还是有待加强。不过由眼球追踪衍生出的注视点渲染技术（Foveated Rendering，又称视网膜中心渲染技术）对VR来说意义重大。
人眼观看世界时是选择性聚焦的，即眼神聚焦中心是清晰的，其他地方则逐渐模糊。全局清晰渲染会浪费许多清晰像素，给计算机运算带来很大的压力，用户需要配备极高性能的GPU才能得到画面优秀的VR系统。注视点渲染技术模拟人眼成像效果进行逐层模糊，降低了GPU的负载，节省了运算资源，使得中低等配置的电脑也能得到很好的渲染效果。
值得一提的是，七鑫易维的技术只负责追踪人眼的动作，在计算出来的人眼注视点后，将坐标传给负责渲染的GPU，由GPU负责对渲染进行优化。黄通兵表示，在VR中使用注视点渲染技术能够节省50%-90％像素，相当于以前两块GPU才够用，现在只需要一块。
（七鑫易维注视点渲染技术在英伟达Fun House VR展示中的应用）
作为合作伙伴与Inception项目企业的七鑫易维与英伟达有着密切的合作，黄通兵表示，自从两年前两家公司首次“触电”后，英伟达便一直在加强注视点渲染底层GPU技术的研发，通过VRWorks的方式为七鑫易维提供注视点渲染技术的底层API支持，未来还将提供更加专业、更加强大的API。
VRWorks是英伟达推出的一套综合性SDK，专门为VR开发者打造，包括了一系列基于英伟达显卡搭建的API与引擎，对VR的视觉、听觉、触觉、以及交互作用进行了针对性的优化。
此外，这项技术还能应用在营销数据采集方面，以热力图形式反馈用户目光关注重心，分析观众在关注广告的什么地方、刺激点在哪里、以什么顺序观看。目前，七鑫易维已和指挥家合作开发了VR看房项目，可记录用户视觉关注重点区域。
三、眼动追踪的难点与挑战
正如上文所说，眼动追踪技术经过了数十年漫长的研究技术积累，已经在医疗、教育、培训等不同领域得到了应用。但黄通兵表示，目前眼动追踪虽然有着越来越多的应用，但同时也面临着很多难题：
1）千人有千眼：
这是眼动追踪技术中最大的难题，由于人眼的特征纷繁复杂，从瞳孔到角膜再到眼球形状等等，每个人的人眼特征不同，有些特征甚至的在几千几万个人里面只有一例（黄通兵就遇到过这样的客户）。
因此，想要完成对一个人的眼动追踪很容易，但让同一个套完成对所有人的眼动追踪很难。国内外的眼动追踪公司通常都有至少五到十年甚至以上的数据积累，才能达到不错的兼容性与适配性。
黄通兵表示，在以前的注视点计算中，需要人工建立算法与特征库，再一项项往里头加特征。如今随着深度学习、机器学习的兴起，现在只需要构建合适的神经网络，就能训练机器自己识别出不同特征加入，同时还能在数据本身通过计算机视觉衍生出更多数据，构建鲁棒、稳定的眼球追踪算法。
值得一提的是，七鑫易维拥有一台英伟达的超级计算机DGX-1，能够将研发、训练等过程提升100倍的速度。
2）遮挡与干扰：
手机、电脑上的眼动追踪通常因为距离由眼球较远，很容易受光影、头部活动等外界因素印象，在VR中这一问题能够得到很好解决，不过仍旧存在眼镜、美瞳遮挡、以及不同品牌VR使用的镜片不同等问题。为了进一步减少干扰，七鑫易维的aGlass套件配备了近视度数镜片，避免了眼镜的干扰。
黄通兵表示，七鑫易维下一步的研究方向是把VR产品上眼球追踪做到完美、适用率更高、兼容不同视力、同时降低使用门槛、并且最终做到不需要校准就能使用。
结语、大厂布局，等风来
黄通兵认为，目前VR显示屏只能达到2-4k，远没有达到人眼的理想分辨率。而如果屏幕真的做到了比如16K，以现在GPU根本跑不起来，未来可能配合高端显卡＋注视点渲染才能满足需求。
目前，国内外的眼动追踪公司还很不多，涉足VR的则更少，从数据门槛到技术门槛都处在一般创企难以达到的水平。无论是苹果收购SMI、还是Google收购Eyefluence、Oculus收购The Eye Tribe，目前都还仅处在大厂布局阶段。等这些大公司也开始推出消费级眼动追踪产品的时候，才是眼动追踪技术迎来爆发的一天。
