不做頭顯和內容的諾亦騰，想讓你「沉迷」在虛擬現實中 | 愛范兒

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碰一下就能著，現在 VR/AR 就是這麼火。

那麼現在市場中哪一類關於 VR 的產品實際數量最多呢？不是頭顯、不是內容，而是各種外觀、各種材質的手機 VR 眼鏡。

改一下外觀，提升一下 VR 眼鏡的佩戴感受，然後再開發一個相匹配的 App，往裡面填充滿內容。似乎就已經完成了「VR 創業」這一目標。實際的結果卻是，HMD（頭戴顯示器）的核心技術與傳統的液晶顯示技術其實無二，唯一佔據的是「頭部」這個位置。實現的也只有「更近」這一點，並不能真正滿足用戶的需求。

上周在愛范兒旗下產品社區 MindStore 中進行線上分享的諾亦騰就瞄準了隱藏在 VR 火爆發展背後的機遇，走出了一條內容和頭顯之外的 VR 領域的發展之路。

諾亦騰聯合創始人、CEO劉昊揚

作為 VR 設備長久以來的一個弱點：長時間使用帶來的眩暈一直沒有得到很好的解決。引起這個問題的關鍵，就在於人自身的動作感知和視覺感知不協調。如果只是坐著看靜態視頻，似乎又失去了使用 VR 設備的意義。

能否將現實和虛擬再次做一個良好的連接呢？沒錯，這就是諾亦騰一直以來在做的事情——動作捕捉技術。

Perception Neuron

它本來主要應用在科幻電影、動漫的製作中，能夠將人的實際動作轉化為數據，但是他們通常使用的都是純光學捕捉的解決方案，而諾亦騰選擇了從慣性感應器進行切入。

同時還將慣性感應器的數據和光學的進行了有效的結合，從而獲得了更好的性能表示，以及價值體現。

愛范兒之前也曾數次就諾亦騰極其產品進行報道（點擊查看），從最早的電影硬體、mySwing 高爾夫球揮杆寶、面向企業級市場的 Perception Legacy，14 年 9 月又在 Kickstrater 上眾籌了一款 2B 和 2C 之間的產品Perception Neuron，還創下了當時國內科技項目在 Kickstarter 上的眾籌記錄。

今年 1 月，諾亦騰又帶來了一款新產品，不過這次的產品是一套商用解決方案，名字叫做Project Alice。這一套解決方案中幾乎包括了商用虛擬現實場景所需的一切：

諾亦騰 CTO 戴若犁演示 Project Alice（騰訊視頻）

現場演示中，現實的物體都能夠顯示在頭戴顯示器中，你甚至可以只憑頭戴顯示器的內容去進行真實物體的操作。從東西到人的定位都分毫不差，可以說是現在「最精確」、「最低延遲」的一體化虛擬現實解決方案。

ProjectAlice 最重要的是代表了完全沉浸式虛擬現實的交互方式不僅僅包括人和虛擬世界的交互，也包括了人與人、人與物之間的交互。

諾亦騰聯合創始人、CEO劉昊揚在 MindStore 的 MindTalk 線場中點明了 Project Alice 中的重點。因為在虛擬實際裡面也能夠觸碰到真實的物件，讓虛擬世界的真實度上升了不止一個維度。

同時，諾亦騰還在 Project Alice 中採用了「光學+慣性」的混合捕捉技術，能夠結合光學捕捉精度高，以及慣性捕捉連續好、造價低的優點，形成一套綜合性能出色的捕捉技術。諾亦騰 CTO 戴若犁在之前接受愛范兒的採訪中就曾提到：

「光學動作捕捉能進行精準的、絕對的定位，但容易被遮擋。動作捕捉則不怕遮擋，提供光線被遮擋後的數據。只依靠動作捕捉的話，則達不到混合形式的精準程度。諾亦騰是第一家能把混合演算法做到這種程度、而且時延這麼低的團隊。」

同時 Project Alice 也已經有了實際應用案例，其中之一是我們曾經報道過的大型虛擬現實主題公園 The Void。由很多個 60 x 60 英尺的房間組成，再通過重定向行走創造出沒有邊界的理想虛擬世界。

雖然今天虛擬現實鋪天蓋地的宣傳看起來大紅大紫，但是從普及性來說真的還處於中早期，我們和其他很多創業者同樣還仍在為同一個目的奮鬥：推動整個虛擬現實行業發展。

現在很多人實際體驗過虛擬現實之後，未必會主動將這種東西推薦給朋友。新鮮感肯定有，但是不足以達到大家預期。

劉昊揚談談他對整個虛擬現實行業的看法，這也是諾亦騰的主要火力集中在 B 端而不是 C 端的原因之一。一套消費級的虛擬現實設備，實際上能夠教育的用戶可能只有寥寥幾個人，而一套商業的虛擬現實設備能夠教育的用戶數量則是成千上萬的。

Project Alice

一旦市面上擁有足夠多的虛擬現實商用設備以後，就會形成對虛擬現實的行業級教育，民眾也會對這樣行業的技術形成一個認知的普及。這樣一來就能打好虛擬現實技術爆發的一個群眾基礎。

同時像虛擬現實這樣技術含量比較高的行業，優質產品一開始的價格肯定不低，這肯定不會是普通消費者的菜，相比之下商用環境明顯適合得多。

作為目前虛擬現實領域動作捕捉技術的領頭羊，劉昊揚也已經想好了諾亦騰下一步的發展方向：

首先是技術維持動作捕捉領域的技術領先性，除了繼續在慣性動作捕捉技術水平方面下功夫，同時還會導入一些新的技術。比如在Project Alice 中使用的「光學+慣性」的混合捕捉技術。同時進一步把精度提高，並且降低成本。

另外一個是圍繞現在的技術優勢，在不同的行業應用中去進行垂直化的嘗試。

題圖來自 Pccexplorer