從 iPhone X「瀏海」談擴增實境

2017.11.17 by
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涉身資訊產業,雙棲寫作與iOS App開發。

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這次是蘋果硬體的創新進展,才使得相關應用得以「水到渠成」,不再是跛腳應用。這種不因循的研發創新執著,逐步突破當代技術瓶頸的務實脈絡,才是我們都應該學習的。

擴增實境(Augmented Reality)被賦予了一些既定的想像。

現在有哪些AR應用?IKEA的傢俱能在家裡試擺了,還不錯;Pokemon Go裡的神奇寶貝終於能好好站在地上了,還可以;Snapchat支援更酷的面具自拍濾鏡,等等這不是好幾年前就有的功能嗎?甚至有AR業內記者批評,蘋果太低估了AR將帶來的新世界

但沒錯,AR根本不是新概念,也早就有各種實現——問題在於以往這些純軟體的實作,效果多半不甚理想。回想看看,過去有多少看似很酷炫的AR應用展示影片,但就是買不到(例如:第六感Magic Leap),或是買不下手(例如:Google Glass1500美元 但已轉往企業用戶、Microsoft Hololens3000美元 )。這麼一比,iPhone X的美金999似乎不算太貴,更何況蘋果是少數有能力一直讓消費者掏出更多錢的公司。

不要相信AR展示影片

從事AR產業多年的Matt Miesnieks先前發表了一篇深度文章「Why is ARKit better than the alternatives?」,特別強調「不要相信AR展示影片」,在影片上看起來效果驚艷,到實際用起來能有相同水準,有巨大的技術差距。

目前行動裝置能做出AR效果,基本原理是仰賴Visual Inertial Odometry (VIO)系統,亦即持續拍照加上偵測相機移動的距離,來推算出實際空間。

如何偵測相機移動的距離?以加速度感應器來說,對取得的加速度函數做二次積分就能得到位移,但也因此誤差會被放大,甚至可能高達30%誤差範圍,而蘋果在此竟能達到個位數的超低誤差。

再談iPhone X前置TrueDepth相機系統的技術

2014年蘋果收購了一間以色列公司PrimeSense,這間公司正是2010年Xbox Kinect體感操作的核心技術來源。當年的Kinect感應器,縮小進了iPhone X的瀏海

TrueDepth相機系統提供了精細的臉孔形狀資訊,再結合早已發展成熟的臉部辨識演算法,以及為這些計算而特製的Neural Engine硬體晶片,才得以打造出能持續、流暢、即時偵測臉孔的Face ID與相關應用。

可以說,這次是蘋果硬體的創新進展,才使得相關應用得以「水到渠成」,不再是跛腳應用,

ARKit則進一步降低了開發相關應用的門檻。隨著手機網頁瀏覽量持續成長,App則持續下滑,蘋果勢必要往更需要計算資源的AR應用,發展App生態圈。

但當前的AR應用真的值得一談,有其發展潛力嗎?

目前我們看到的成品或概念,都太缺想像力,只有少數幾種應用具有實用價值,並不吸引人。而且許多應用只是把虛擬物品放到現實視野中。

目前ARKit也只提供平面偵測與臉部形狀。只是把手機介面投影到現實視野中,也沒有什麼價值可言。

如果我起床時在手機螢幕上就能看到資訊,為何還需要透過手機去看投影在現實視野中的資訊介面呢?

你也許會說,所以我們需要的是AR眼鏡!但要達到這些效果非常耗電,而且需要相機元件,這樣的侵略性讓Google Glass曾經被拒於公眾場合外;假若退一步只在眼鏡上顯示固定式螢幕(Heads-Up-Display,HUD),那麼就會類似Apple Watch,作為一種延伸裝置而已。

更不用說迄今還沒有什麼創新的AR人機互動介面。誠如前Apple 資深副總裁Scott Forstall評論,我們還需等待一種合理有用的AR裝置出現,AR才可能成功

再究本質,當前的AR應用是奠基於「機器對環境的理解」,再將虛擬物品投影上去,這兩者技術結合,但更原始的AR定義當然不僅於此。

我們不妨忘記AR這種形而上的名詞框架,拋棄華而不實的既有想像,更仔細地去理解:目前機器對環境的觀測能做到什麼程度?想做或能做什麼應用?甚至進一步發展相關技術。

譬如,蘋果是收購了PrimeSense後,開始嘗試一些新穎體驗(譬如Animoji),同時發現用來做臉部辨識很有潛力,傾全力發展相關軟硬體,才將Face ID辨識率提升到比Touch ID更安全20倍的超高水準。這種不因循的研發創新執著,逐步突破當代技術瓶頸的務實脈絡,才是我們都應該學習的。

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