本文转自:中国电子报VR/AR和元宇宙的“火”|全息通信在5G中爆发?( 二 )
全息通信是一个信息采集、压缩、传输然后再复原、再渲染的过程 。 再复原和再渲染的过程如果是在终端上实现 , 需要终端具备较高的算力 。 5G可以减轻对终端算力的需求 。 “5G有对算力的实时智能调配能力 , 5G还有边缘计算能力 , 可以在离用户很近的地方做算力支撑 。 ”王浩博说 。
此外 , 5G还可以为全息通信的应用做体验保障 , 5G具备网络切片的功能 , 可以针对全息通信做资源预留 。
全息通信当解决捕获技术短板
“全息通信作为未来的一个杀手级应用 , 需要的是整个产业链的充分配合 。 ”唐海说 , “整个产业链的发展水平都到了一定的阶段 , 才有可能在像手机或者AR眼镜这样的小尺寸设备里面 , 提供足以满足全息通信的传输、算力、呈现 , 包括非常稳定的空间感知、视角 , 以及非常好的人像建模 , 届时才能带来比较好的用户体验、真正可使用的全息通信 , 我相信这一天会很快到来 。 ”
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谈到全产业链的支撑 , 呼显龙认为 , 目前全息通信比较明显的短板是信息采集 。 “在全息通信发展的第一阶段 , 全息信息的采集是很重要的 , 我们希望有一个更加高效而低成本的全息模型的采集端 。 ”呼显龙说 。
目前Intel、微软、iPhone已经有相关的采集功能 , 国内企业在这方面还需要共同努力 。 唐海说 , 目前全息通信的信息采信用的是高精度的3D深度摄像头 , 这种摄像头对于算力处理能力要求非常高 。
也有专家将采集功能称为捕获技术 , 全息捕获是创建物体、人或环境的可测量的3D显示的过程 , 包括采集、深度估算、数据融合、后期处理四个步骤 。 采集是利用视觉传感器捕获各种有用信息 。 3D捕获目前最常见的是使用ToF(飞行时间传感器) , 通过计算光脉冲到达目的地并返回的时间测量距离 。
在深度估算中 , ToF可以直接提供深度信息 , 而立体摄像头和多摄像头是通过不同角度捕捉到的信息来估算深度 。 数据融合是将不同视角的深度信息融合为单个3D点数据流 。 后期处理要通过清除冗余点、噪声和异常值来减少3D点数据流的数据量 , 3D可以生成点云或网格的视觉媒体格式 。 与虚拟形象相比 , 由深度摄像机捕获的实时数据需要更多的算力才能渲染 。
“4G是视频时代 , 人人都可以拍短视频 , 这在过去是很难想像的 , 因为PC时代制作一个视频 , 需要专业的摄像机以及编辑软件等各种条件才能实现 。 ”呼显龙说 , “未来 , 如果一个几岁孩子能够通过简单的工具就能获取全息的模型或者视频 , 实现比现在更好的显示效果 , 全息通信的爆发就会到来 , 我觉得这很快就能实现 。 ”
【本文转自:中国电子报VR/AR和元宇宙的“火”|全息通信在5G中爆发?】行业应用加速落地 , 5G+AI催化物联网蝶变
市场爆发前夜 , AR产业链“卡位战”开启
增加VR用户黏性 , 一个系统工程
作者丨刘晶编辑丨诸玲珍
美编丨马利亚监制丨赵晨
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