传统的界面交互通常是通过固化在图像上的文字和图表来完成。
这一点在VR中似乎并没有太大改变。
这种交互形式的继承甚至会让放在虚拟现实世界中的体验变得更差。
距离控制不佳的交互界面会让用户感觉文字像报纸一样贴在脸上，而那些附着在控制器上的圆形界面通常会因视角不同而扭曲，破坏 VR 的沉浸感。
让整个交互过程变得异常突兀。
VR交互方面还有很大的优化空间，眼动追踪技术和聊天机器人的引入或许会带来一些意想不到的帮助。
FOVE早在2016年就开始研究VR耳机中的眼动追踪技术，试图让眼睛与虚拟现实场景进行交互。
Oculus的Palmer Luckey还表示，眼动追踪可以纠正VR图像中存在的许多问题。
另一方面，微软CEO纳德拉曾表示，聊天机器人未来将把人类语言变成UI，并可以通过语音对话控制部分软件界面和表单。
总体而言，眼动追踪技术和聊天机器人将从VR的用户界面、视觉体验、操作方式等领域逐步改变VR的交互方式。
眼动追踪技术：增强场景反馈，实现画面局部渲染。
简单来说，眼动追踪是一种感知眼睛细微变化的技术。
根据我们观察的方向，眼睛会产生相应的特征。
通过这些特征的比较可以形成一套可以考虑的眼睛变化的参考，从而实现对眼睛变化的控制功能。
当用户与VR场景的模型进行交互时，往往需要通过控制器提供的指向UI来选择目标，然后使用相应的按钮来查看必要的信息。
这种交互方式极大地破坏了VR的沉浸感，会让体验者清楚地意识到触觉的缺失。
眼动追踪技术的使用可以有效避免这一缺点。
用户可以用眼球定位场景中的某个模块，以决定是否与其交互。
例如，利用眼球锁定房间模型，系统即可自动显示房间大小、建筑材料、住户信息等相关信息。
三星在过去几年中测试了这项技术。
他们的智能手机 Galaxy S4 配备了相对简单的眼控功能，可以暂停和恢复视频。
FOVE将眼球追踪技术转移到虚拟现实中，并开发了一种可以识别眼球运动的头戴式显示器，以提供更好的交互体验。
除了增强VR场景的交互体验之外，眼动追踪还可以实现与VR图片的交互。
这种交互不是形式上的硬交互，而是画面表现上的软交互。
当我们盯着画面中的某个区域时，实际上只能看清楚中间1到2度以内的物体，而其他部分就会“失焦”，变得模糊。
通过眼动追踪技术，VR耳机只能部分渲染中间部分，让VR画面主动适应人眼，一定程度上减少眩晕感。
这一解决方案一方面会让人们的虚拟现实体验更加舒适，另一方面也能有效节省硬件性能。
对周围场景进行模糊处理会大大减轻CPU、显卡、内存等部件的负载，降低整体舒适度。
配套PC和主机的制造成本。
Chatbot：取代固化的UI界面，增强人机交互。
聊天机器人在VR中最基本的应用就是取代固化的UI界面。
当我们需要查看房产、地图、社交手册等表单时，我们只需要通过简单的语音沟通即可，而无需点击屏幕上放置的浮动界面图标。
聊天机器人本身就是一个交互式界面，该技术在智能手机上最为人所知。
微软有两个著名的聊天机器人Cortana和小冰，两者都具有信息交互功能，并且Cortana已经扩展到定制行程、购物服务、软件调用等更高级别的应用。
Skype产品经理Lilian Rincon也表示：“Cortana就像一个秘书，时刻帮助你与第三方谈判。
”此外，Siri还深化了智能问答。
Stephen Wolfram 曾经创建了一个名为“Wolfram Alpha”的智能搜索引擎，而 Siri 正是基于这个引擎衍生出了回答问题的能力。
Siri的回答并不局限于文字描述，而是经常调用相关网页和流媒体视频来完成解释。
事实上，聊天机器人是人工智能的一个分支。
虽然人工智能还需要很长时间才能成熟，但这些现有的基础功能已经可以完全应用到VR交互中，为我们提供更方便的使用。
方式。
在虚拟现实的世界中，通过语音进行人机交互，聊天机器人可以大致理解我们想要表达的内容。
此外，VR中的虚拟人物、动物甚至机器都可以嵌入聊天机器人相关的特性来与我们互动，大大增强VR的真实性和沉浸感。
南加州大学的研究人员开发了一种名为“SimSensei”的机器学习工具，可以通过语言检测对话者的情绪变化。
目前，一些开发人员正在致力于在成人 VR 体验中使用聊天机器人。
相信使用“SimSensei”会让这种交互变得更加愉快。
两种技术的实施都存在困难，需要时间才能带来改变。
眼动追踪还没有我们想象的那么有用。
首先，当我们移动眼睛时，我们可以将其分为主观运动和无意识运动。
后者是身体的本能反应，几乎无法控制。
例如，当我们受到惊吓时，我们会不自觉地改变观看方向，而那个方向上的事物并不是用户想要交互的物体，因此眼动追踪很容易造成误操作。
目前的眼球追踪技术也很难区分主观操作和误操作，这会给我们的使用带来很大的麻烦。
在技??术投入初期，减少VR内容交互模块数量的唯一方法就是避免误操作。
除了眼动追踪技术的这一巨大缺点之外，还有一些小细节需要注意。
例如，在使用VR耳机时，不可避免地会伴随设备的振动，这会影响眼球追踪的准确性，需要不断优化硬件和算法。
每个人的眼球运动特征都不同，不同种族之间的差异就更大。
技术提供商可能需要为不同人群定制不同的设备。
对于VR中的聊天机器人，我们通常需要通过语音与他们进行交流，这就触及到了语音识别的缺点。
目前的语音识别只能在安静的环境下使用。
一旦涉及到本地化语音、噪声环境等问题，输入准确度就会大大降低，从而阻碍用户与聊天机器人之间的沟通。
语音操作还伴随着本地化问题。
不同语言需要提供不同版本的定制机器人。
每个虚拟现实内容所需的聊天机器人也具有不同的功能，因此很难形成通用的解决方案。
就聊天机器人本身而言，它无法完成像鼠标点击这样的连续操作，反馈周期的变化次数增多。
然而，改变需要时间。
对于VR来说，这些上层技术的进入需要以完整的硬件和内容为基础，而这个前提目前还没有达到。
但VR是一个很好的技术试验场，可以逐渐让这些技术进步。
虚拟现实的沉浸性要求我们摆脱手柄控制器等原始操作方式。
眼动追踪和聊天机器人无疑是交互形式的发展趋势。