ABIResearch预计，到2026年，将有超过2亿活跃用户以某种形式利用人工智能(AI)应用程序参与增强现实(AR)。这可能包括基本的AR技术，例如机器视觉和同步定位与映射(SLAM)跟踪，以及增值应用，例如图像和对象识别、语义标记和专家系统分析。“人工智能、机器学习(ML)和AR的结合是一种非常有效的组合，”ABIResearch增强和虚拟现实研究主管EricAbbruzzese说。“本质上，随着可用数据的增加，增强现实变得更加强大。这些数据来自位置数据、传感器数据、环境动态和集成系统，例如物联网(IoT)。将AI融入这些领域可以为市场带来高价值且通常是关键的AR功能。”AR对视觉和空间数据的需求通常依赖于支持AI的技术来捕获、处理和关联这些数据。因此，这两个市场继续重叠并创造大量机会。根据ABIResearch的说法，虽然AR本身不需要机器视觉——就辅助现实硬件和应用程序而言——它正日益成为大多数用例的必需品。具有SLAM跟踪功能的机器视觉可以在空间中进行精确的用户跟踪，还可以捕获空间数据供以后使用。ABIResearch预计，到2026年，搭载本土AI芯片组的AR智能眼镜出货量将接近2000万片，占当年智能眼镜总出货量的70%。人工智能的本地处理在今天最为普遍，但对于某些类型的人工智能处理，处理位置越来越多地转移到云端。例如，SLAM跟踪可以保留在设备上以获得可靠性和低延迟，但语义标签可以驻留在云端，从而在非延迟敏感场景中牺牲此类数据的延迟。云计算和混合计算场景可实现最佳的AI处理性能，而设备性能和电池寿命、灵活性取决于应用程序和环境。多年来，AR领域的许多公司一直在以各种方式利用AI，而且这种使用在公司数量和范围上都在增长。在硬件层面，高通在其XR芯片组系列中加入了AR和VR特定的AI增强功能——例如，以提高跟踪准确性和性能。NVIDIA正在其CloudXR产品以及Omniverse中利用AI，Omniverse最近宣布将AI用于自动化模拟和内容创建元素。PTC和Teamviewer等企业参与者使用机器视觉进行设备跟踪以及后端处理、分析、预测过程等。这些元素汇总成一种有价值的支持技术，与整个增强现实价值链相协调。“指出人工智能已经被利用的用例、应用程序、服务或垂直领域，其作用将在未来5到10年内发生重大变化。人工智能增强了增强现实的通常附加值，包括提高工作效率和安全性以及新颖的协作和远程支持能力。更准确和可预测的跟踪和数据收集、自动化和有针对性的内容交付、新发现的数据和使用趋势都将做出贡献，”Abbruzzese总结道。
