而从娱乐游戏中诞生的VR，如今更被一些人视为下一代的计算平台。但这个平台不会像现在VR头显(HDM)那样笨重，不会遮挡人的正常视线，而且应该时尚、便携。

　　高通展示了一款时尚轻便的XR概念眼镜。眼镜看上去和普通眼镜一样，但在镜架、镜框和镜片上，集成了多种传感器和芯片，例如骨传感器、定向扬声器、追踪与记录摄像头、健康传感器、惯性传感器、高敏感话筒、4G5G的多模连接芯片、许多被动和主动的使用鱼眼镜头和长焦镜头的相机、光电夜视和热成像传感器、眼球追踪相机以及耐用并且半透明显示的光学投影组件。这些组件的重量、集成度和性能，绝定了XR眼镜的佩带体验。

　　这种移动XR眼镜的好处是可靠，随时随地可以使用，无需设置，电池供电时长，超轻设计，而且可以利用移动生态系统的规模，实现低成本。而现在用得较多的是基于PC的HDM设备，虽然不受功率和热量限制，但高端体验昂贵，HDM与PC之间的电线限制了直观的操作和沉浸感，而且PC的HDM使用限于固定位置。

　　但目前移动XR的情况还远没有如此乐观。据赛迪集团发布的VR产业地图，其中对VR技术产业做了成熟度矩阵分析，有大量的基础技术需要长期等待，如透明显示器的成熟预计要用5到10年，这是XR眼镜的重要组件。

　　中国移动研究院副院长魏晨光认为，VR产业发展面临的挑战主要是VR设备的普及不够，PC VR虽然有更好的画质，但价格昂贵缺乏便携性;Mobile VR虽然价格低但比较重，而且计算能力有限。

　　需求是最好的推动力，当VR头显热度降低、移动XR方式日受重视，用于移动XR的技术将会加速成熟。在使用移动XR时，5G的低时延、大宽带和高可靠等特点可以为移动XR更好的使用体验和性能体现打下基础。

　　5G支撑边缘云渲染

　　使用移动XR，必然要分割渲染。分割渲染是将必须在XR眼镜上做的渲染处理和可以放在边缘云上做的渲染处理分开，但在最终呈现时两个渲染应该同步，这样我们才能看到完整的虚拟现实或者增强现实的画面。

　　清华大学与美国普渡大学展开的Furion项目是想解决手机VR的边缘计算问题，这虽然和移动XR需要的边缘云渲染不完全相同，但对研究分割渲染的特点有重要的借鉴作用。

　　Furion项目在无线VR的探索中开始用了两种方法，一种是云端渲染高质量VR画面发至手机，遇到的问题是移动网络带宽不足、帧率受带宽波动影响画面不稳;另一种是手机本地渲染VR应用，出现的问题是手机发烫、画面容易卡顿。手机VR的发展受电源、GPU/CPU资源的限制，针对移动VR，企业提出不同的解决办法。微软提出FlashBack，核心思想是预渲染+缓存预测。但VR需要预存50GB，以现在智能手机的存储无法支持实时交互的虚拟现实应用。

　　Furion项目将手机VR分出两层：一层内容是前景交互和背景环境，另一层是前景交互和背景环境有可预测性的渲染工作。手机上根据实时交互渲染前景，远端做预渲染背景并进行编码。将临近的编码数据预先传到手机上，根据实时交互，手机CPU解压并协同显示，以此实现手机与边缘云的协同渲染。清华大学教授崔勇说，手机上解码一个全景帧大约需要40ms的延时，我们采用了并行解码的方式，多核CPU并行解码后，延时降低到约13ms。通过Furion系统做的手机VR与边缘云协同渲染，效果还是比较满意的，原来本地渲染效果每秒5~7帧，使用后提高到每秒58帧左右。

　　无论是VR、AR、MR以及我们文中提到的XR，还是正在发展中的越来越逼真的3D全息显示，每帧图像的数据量在成倍地增长，每秒的帧数也从24向36、64、124的方向发展。VR高带宽、低延时、大计算量的特点，对通信网络提出了新的挑战。5G网络具有更高速率、更低时延、软件定义网络和移动边缘计算等5G网络新技术可以根据业务需求匹配网络和计算资源，将更好地满足VR业务需求，推动VR创新应用的发展，为用户带来更丰富的体验。

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