FACEBOOK/谷歌/微美全息等AI深度学习+AR技术助力交互显示扩展应用场景

本篇文章4007字，读完约10分钟

通过ar，人们可以更好地理解数字对象互联带来的价值。空有许多可以想象的价值，如预测性维护、远程服务、远程诊断，包括基于云的众包产品研发系统等。一旦数字和物理世界被打开，将会出现越来越多的新应用场景。

虽然ar技术刚刚起步，但有迹象表明它将成为主流，ar将深刻影响各个行业的企业。在接下来的几年里，ar将改变我们学习、决策和与物质世界互动的方式。ar有什么用？说到这里，我不得不提到人工智能，它在最近几年已经被ar点燃了。

简单地说，所谓的虚拟现实就是身临其境，将自己置身于另一个虚拟的3D 空房间。虽然你看到的场景可能实际上存在于另一个空的房间里，但是你在你面前看到的都是假的。Ar(增强现实)是真与假，真实环境和虚拟物体实时叠加在同一张图片或空上。

据统计，到2020年，整个ar和vr市场将达到1500亿，但在整个市场中，ar和增强现实市场是1200亿，vr市场是300亿，ar市场将是vr市场的4倍。

Ar因其较强的实用性和广泛的应用而引起了各领域用户的关注。事实上，ar技术正逐步渗透到智能城市建设的各个方面，并已广泛应用于智能交通、智能教育、智能医疗、智能家居、智能旅游等诸多领域。它在推进以人为本、智能参与智慧城市建设中发挥着重要作用。了解增强现实技术如何帮助智能城市的发展。

深度学习是机器学习的一个子类，即软件试图模仿大脑中用于模式识别的部分，这已经对整个技术产业产生了巨大的影响，这是推动ar产业发展的一个关键因素。计算机以人类无法模仿的速度执行任务，但是计算机处理和分类信息的方式永远无法与人类相比。在增强现实领域，深度学习被用来解决基于摄像机跟踪的检测问题。这一点很重要，因为未来消费者将在智能手机之外的设备上追踪摄像头。因为增强对象在不同的观察条件下呈现，包括不同的方向、比例和光照条件，所以深度学习工具包有必要无缝集成来自多个制造商的传感器。

深度学习是训练实时图像识别和跟踪增强对象的关键，并为它们提供真实的位置数据和特征。深度学习的潜在用途远不止3d建模，3d建模是将虚拟数据叠加在智能手机屏幕上，就像我们在《神奇宝贝》中看到的场景一样。深度学习成为主流的原因在于slam(同步定位和绘图)，它来自一个高层次的概述，被认为是为苹果arkit提供动力的主要技术。具体来说，vio(视觉惯性测量)是一个简单的slam系统，使arkit功能更准确。Slam使用计算机视觉创建空之间的数字轮廓，并跟踪与物体相关的手机位置。随着加工技术变得越来越便宜，摩尔定律将继续生效，slam的能力也将提高。但秘密在于软件开发。在这方面，领先公司专注于提高绩效。

要成为世界级的人工智能力量，我们需要具备三个条件:最先进的算法、特殊的计算硬件和大量的数据，这是机器学习系统所依赖的原材料。人工智能、机器学习、深度学习和自然语言处理等先进技术带来了工业革命和生产力的全面释放。经过多年的创新和发展，人工智能已经使智能设备逐渐实现了从理解物理世界到登陆个性化场景的飞跃。

在构成人工智能行业主体的三类企业中，算法企业是推动核心底层技术发展的重要力量，其意义在于用算法突破行业红线，推动其真正实现行业应用的关键绩效指标。这种企业实际上是推动人工智能核心底层技术发展的根本力量。微软、谷歌、脸书等外国巨头。都深深地参与到超级计算中，国内的技术公司如Micro-Beauty全息摄影公司也在争先恐后地将超级计算能力和场景登陆结合起来。

脸谱网

类似的facebook研究发表在cvpr上。据了解，这项研究的特点是将物体(主要是人)叠加在现有的图片上，让它们通过更真实的视角和方式融合，使它们看起来更自然。

目前，各种基于神经网络模型的人像生成工具，一种是在给定的条件下生成图像，另一种是让算法从头开始，自由生成高清晰、逼真的人像。Facebook表示，这两者之间似乎有一种新的应用，即把给定图像中的肖像嵌入到包含其他肖像的图像中。

在此过程中，需要生成一幅肖像并将其嵌入到包含其他肖像的现有照片中，但无论是清晰度还是细节，生成的肖像与原始图像的质量差异并不明显。几个关键点是:脸、衣服和头发。

据了解，facebook通过三个GANs完成了整个过程:

第一种基于嵌入在现有图像中的字符之间以及字符与背景之间的上下文关系，生成一对目标人体姿态；第二个甘呈现新的人物细节，包括面部细节；第三个gan增强了生成图像的面部细节，以确保面部看起来足够逼真。经过测试，facebook表示，第一步生成的虚拟角色的姿势几乎与大多数自然任务的姿势相同，但角色之间的互动仍然是一个挑战。

这项研究的应用可以集成到未来的ar/vr社交(远程社交)或其他ar衍生的应用中。

微美全息图:

微美全息人工智能云服务在业界独一无二。在现有的云服务市场中，技术巨头占据了大多数，基于人工智能的云服务建设将成为巨头们的下一个主战场。人工智能是信息基础设施的升级，是未来工业发展的巨大引擎。巨头们希望抓住升级过程中出现的大量机会，增强整个行业的实力。第二，开源是一种开放的创新。开源深度学习平台不仅可以吸引大量的开发者，还可以为机器学习提供大量的数据支持和大量逼真的场景。

无论是针对软件开发人员的内容生成解决方案，还是针对不同硬件设备的增强现实功能和服务解决方案，梅玮全息始终致力于通过领先的人工智能技术增强客户和行业的能力，并与国内外领先的合作伙伴共同构建完整的增强现实内容和应用开发生态系统，共同推动增强现实应用的落地和发展。

梅玮全息技术整合了全息人工智能云移动软件开发商、服务提供商和运营商的身份，也成为中国全息人工智能领域领先的整合平台之一。就技术储备而言，有超过4654个全息内容知识产权储备，细分行业领先企业。各环节技术成熟，客户数量485家，全息ar专利224项，其中专利132项，待批专利92项，技术日趋成熟。其商业应用场景主要集中在五大专业领域，如家庭娱乐、灯光剧场、表演艺术系统、商业出版系统和广告展示系统。

凭借“地平线就是地平线”的使命，wimi.us建立了世界一流的深度学习平台和自主开发的超级计算中心，开发了一系列人工智能技术，包括人脸识别、图像识别、文本识别、医学图像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。全息三维人脸识别软件的开发基于微美女全息成像特征检测与识别技术、模板匹配全息成像检测技术以及基于深度学习和训练的视频处理与识别技术。传统的二维人脸识别技术是一种基于人脸特征的识别技术，它从人脸图像或人脸视频流中获取信息，并自动检测和跟踪目标人脸。微美全息三维人脸识别技术是全息成像捕捉和三维人像识别技术的结合。

全息ar行业是技术密集型的。全息增强现实体验只能通过软硬件技术的结合来实现，而与全息增强现实相关的技术进步将把全息增强现实体验带入下一阶段。例如，深度学习人工智能技术的突破将使全息增强现实设备能够以更无缝的方式集成摄像机捕获和计算机模拟的内容，从而为用户提供更身临其境的体验。此外，集成芯片的发展将使图像处理器以更低的成本生产，从而降低全息增强现实设备的销售价格。5g网络的广泛采用将使本地设备和互联网之间的实时数据传输成为可能，从而大大增强内容的多样性。

谷歌:

谷歌一直是支持使用深度学习技术的强大力量。深度学习在当今的前沿应用中非常流行，它几乎和人工智能一样。原因很简单——它的效果很明显。深度学习可以解决困扰数据科学家几十年的问题，例如语音和图像识别以及自然语言生成。

2011年，谷歌建立了谷歌大脑项目，这是他们第一次公开探索深度学习的潜力。第二年，谷歌宣布它已经建立了一个神经网络来模拟人类的认知过程。这个网络运行在16000台计算机上，在学习了大约1000万张图片后，它可以成功地识别猫。

2014年，谷歌收购了英国深度学习创业公司deepmind。Deepmind将现有的机器学习技术与神经科学的前沿研究相结合，创造了一种新的研究方法，使系统更加精确，就像大脑具有智能一样。

深度思维开发了阿尔法go。为了验证算法执行任务的能力，他们让系统玩视频游戏，然后让系统玩围棋。在这个过程中，他们发现系统的技术越来越高。

谷歌如何在邮件服务中运用深度学习？

在证明了深度学习在实验室和游戏竞赛中是有效的之后，谷歌已经悄悄地将这项技术推向了更多的服务领域。

第一个应用是图像识别，它可以用来对谷歌索引的互联网上的数百万张图像进行分类。这样做可以使图像分类更加准确，从而为用户提供更加准确的搜索结果。

谷歌在图像分析领域的最新突破是图像增强。这包括重建或填充图像的缺失部分，这是通过从现有数据推断并使用其他类似的图像来实现的。

谷歌云视频智能向用户开放视频分析。用户将视频发送到谷歌服务器后，该平台可以对视频内容进行分割和分析，并自动生成摘要。如果视频内容有可疑之处，人工智能甚至会发出安全警报。

语言处理是谷歌使用深度学习的另一个服务领域。谷歌人工智能语音识别助手使用深层神经网络来学习如何更好地理解语音命令和问题。谷歌大脑开发的技术已经用于这个项目。

最近，谷歌的翻译服务也使用了谷歌大脑开发的技术。在新的谷歌神经机器翻译系统上翻译可以把所有的任务转移到深层学习环境中。

此外，利用谷歌的大脑技术，你可以在youtube上提供更个性化的推荐。当我们在谷歌服务器上浏览内容时，它会监控并记录我们的浏览习惯。事实证明，向用户推荐他们想看的视频是提高用户保留率的关键。留住用户后，广告费将会源源不断。深层神经网络可以充分用来研究和学习用户的习惯和偏好，并不断推荐用户喜欢的内容。

总之，所有这些加起来就是一种真正的沉浸式虚拟体验，每个人都可以通过各种设备享受这些体验。虽然在整个行业中，我们需要取得更大的进步才能实现真正的ar未来，但许多伟大的公司和伟大的思想正在共同努力，使我们的梦想尽快实现。