🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要
斯皮尔伯格之手，必出精品。无论是影片中对绿洲系统的描绘，打斗的场景，以及VR阿凡达的表情的描述，无一不是栩栩如生，很多人已经开始把这部片子和史上开创性的伟大影片比如阿凡达等相提并论。
看的过程中一直在想，片中的VR技术离现在有多远？
1.分辨率和FOV
人一生获得信息的70%-80%来自于眼睛，这是进化的结果，也是现有VR技术重点强调视觉的一个重要原因。
影片中有一个细节，当头号反角索伦托 从虚拟空间转到现实空间的时候，被主角们创建的房间所迷惑了，他甚至没有意识到自己是带着头盔的。这种情况只能发生在虚拟现实头盔的分辨率和FOV等参数几乎等于甚至大于人眼真实参数的情况下才会发生，按照微软的论文, 要达到如下表格中的级别。
显卡厂商nVidia和AMD也提到类似的数据，从图形渲染的角度看，大概需要达到单眼12K以上的分辨率才能骗过人眼。
2.交互技术
电影中的触感反馈可不止是手掌，而是达到了身体各个部位，索伦托裆部被电的场景，相信大家记忆犹新。而主角拿到第一笔奖金后做的第一件事情就是给自己买一身最新的触感套装，就有点像电竞选手给自己买几千块的鼠标和键盘。
前段时间扎克伯格在Facebook上展示的触感手套，除了可以画画，还能像蜘蛛侠一样从手中吐丝。Oculus在2016年申请的触感手套专利，引入“Tendons”概念（相当于人类肌肉的肌键），在拇指，食指和中指处植入加重器，用户触摸对象时，会生成阻力，感觉会更真实。
3.VR Avatar
Oculus首席科学家 Michael Abrash提到“我们要进入VR，不止我们的手，还有我们的身体”。我们在VR世界中的这个身体，就是VR阿凡达。这个Avatar可以是和你很像的卡通人物，比如阿尔忒弥斯的Avatar不仅和本人较像，连胎记都惟妙惟肖。也可以是和你完全相反的人，比如黑人小女孩Aech和VR世界中的大块头。
那么，如何让你的Avatar和你越来越像？首当其冲的技术是脸部表情识别和机器学习。当你正在VR世界中冲浪的时候，VR设备把你的表情记录下来，再送入机器学习的系统中；当你在网上晒自己照片或者视频的同时，也可以把相关的数据提交到VR系统中，该数据又被送到机器学习的系统中慢慢的，你的Avatar会和你本人越来越像未来谁有庞大的用户，又有高超的VR设计能力。Oculus很早就推出了VR Avatar SDK，而且用户在其平台上可以选择自己的阿凡达。进一步的，OculusSpace让你和朋友在VR世界中继续社交，一起打VR游戏，一起拍照拍视频，慢慢的，你的Avatar也就变成了你的样子。
当然，恐怖谷效应还是存在的，在影片中的VR游戏系统绿洲中，除了相关的视频资料，几乎没有出现过和用户本人一模一样的阿凡达。所以在影片的最后，当绿洲创始人哈迪斯的阿凡达和本人面貌完全一样的出现，让主角大吃一惊，感到非常的困惑和恐惧。
4.无限空间
影片中最大邪教IOI的员工其实挺惨，不是在小隔间中快跑，就是在狭长而又充满人的的过道上飞奔，还不能碰到人。尽管片中用户有跑步机来辅助实现奔跑，还是要解决狭小的现实空间映射到VR世界近乎无限空间的问题，还不能让用户觉察。
纽约州立大学石溪分校，英伟达和Adobe研究人员最近给出一份新的解决方案： 扫视重定向行走（saccadic redirected walking），通过改变用户在物理世界的行走方向，该方法能够创建一种幻觉：用户仿佛以直线行走在虚拟空间。下图中橙色的线就是用户在VR世界中的行走路线，而蓝色的线是在真实世界中的行走路线。
这种方案利用了扫视抑制（saccadic suppression）和眼球追踪。人眼从场景的一部分向另外一部分转移时，眼睛会发生扫视，也就是眼睛的快速移动。如果用户没在这一过程中一直追踪某个移动物体，扫视抑制将会发生：人在短时间内“失明”，直到眼睛达到新的聚焦点。这个“失明”的过程可能达到几十毫秒，借助头显的精确眼动追踪技术，研究人员能够检测并利用这种临时“失明”来隐藏用户场景的轻微旋转。
5.定位技术
空间定位是VR 市场中一个非常关键的技术，分为Outside-In和Inside-Out定位（简单的可以通过定位用Camera在头盔上还是在外部某个固定位置来区分）
当今排名前列的VR硬件设备厂商分别采用了不同的空间定位方案
Outside-In
Oculus CV1的 Constellation 系统红外摄像头定位
HTC/Valve，大朋VR的灯塔激光定位系统
PSVR的可见光定位系统
Inside-Out
微软的WMR定位系统
高通835/845参考平台/Oculus SantCruz 一体机
影片中描述的2047年，其定位技术看起来是insideout技术。影片中随处可见马路上一票人带着头盔狂跑，如果是outsidein技术的话，没有机会提前在各个角落放置灯塔或者放置摄像头。
不过，电影中有一个片段，主角最后阶段在一辆狂奔而又颠簸的汽车中完成了游戏最后的通关，也把钥匙插入锁缝。不管Outside-In还是Inside-Out，在做位置信息和IMU融合的时候，如果位置信息以及IMU数据本身都不可靠，现在应该没有太好的算法来输出稳定可靠的位置和姿态。
