虚拟现实属不属于人工智能
原标题：虚拟现实属不属于人工智能？虚拟现实和人工智能都是社会科技发展到现在的产物，都属于新型实用技术，虚拟现实就是我们常听说的VR，而人工智能是AI，两者不是一回事，也不是包含与被包含的关系，大家不要混为一谈。虽然虚拟现实和人工智能不是一种技术，却可以结合起来产生更大的作用，下面就来为大家详细介绍一下这两项全新的技术。
一、虚拟现实1、什么是虚拟现实？
虚拟现实，规范一点来讲，就是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，大家可以把虚拟现实简单的理解为一个模拟出来的环境、一个“假的”三维立体的图像，我们看得到，但碰不到、摸不着。
2、虚拟现实应用在哪些领域？
虽然大家对于虚拟现实技术并不了解，但实际上这一技术发展到目前为止已经取得了相当大的成果，并且在我们生活中的应用已经十分广泛了。
（1）医学领域
以往，医学专业的同学在学习人体构造时只能通过书本上的平面图或老师手中的模型来观察和记忆一些结构知识，但现在有了虚拟现实技术，学生则可以通过3D立体的图像来观察人体内部器官结构，帮助学生更好的记忆；在医学培训上，学生可以利用这一技术进行模拟训练，不必再反复的寻找替代品。包括医生动手术前，也可以通过这一技术来不断练习，寻找最佳手术方案。
（2）建筑领域
大家以前看到的室内设计图是2D平面图，就像现在我们走在大街上看到的房地产宣传单一样，你只能去想象他的空间位置和一些设计效果，对于一些立体感不强的人来说，看这种平面设计图效果并不大。但是现在我们去看室内设计图，设计师为我们展现出来的是一个3D立体可旋转的效果，就像你走进了真正的房间一样，清楚地看到房子的构造和设计效果，你可以随意改变桌椅的位置，知道设计出你满意的样子，大大提高了设计的效率并降低了设计的成本。
（3）娱乐休闲领域
虚拟现实技术同样应用在我们日常的游戏、购物等娱乐生活中，让我们能在游戏中体验到真实感，增强游戏体验。而且早在2016年天猫双十一购物节的时候，阿里巴巴就推出了全球首个虚拟现实购物商场，用户可以在所设的场景中随意走动，仿佛置身门店内挑选商品，让顾客体验到在家逛街的快乐。
二、人工智能1、什么是人工智能？
人工智能是通过计算机程序来城县人类智能的技术，也就是我们可以让机器去代替我们做一些事情，极大的减少了人工成本，并提高了时间效率。
人工智能是在计算机技术的发展下实现的，通过几十年的发展现在已经“自成一派”，理论和实践都比较系统化。人工智能不仅在我国受到重视，在世界上都是最先进的技术之一，被称为二十一世纪除了基因工程、纳米科学以外的第三大尖端技术。
2、人工智能对我们的生活有什么影响？
人工智能应用于各个领域、各行各业，现在很多技术性的工作都是由人工智能来完成，尤其是需要计算来解决的问题，人工智能带来的帮助是不言而喻的，这为很多企业和公司都带来了巨大的效益，并且降低了人工和时间的成本。
人工智能也为我们提供了新的生活方式，比如扫地机器人等，为我们的日常生活带来了相当大的便利。
三、虚拟现实和人工智能的结合
虚拟现实和人工智能让人们的生活更加便利和智能，如果将这两者结合起来，你能想象到会发生什么吗？我们不得而知，但我们却能预测到那将是一个更加高科技化的时代。小编突然想到了在某晚会上，节目制作方将邓丽君的影像通过一些技术手段投射到舞台上，让观众看到了歌手与邓丽君同台献唱的舞台，这应该就是用到了虚拟现实和人工智能技术，虽然还不成熟，但我们却看到了未来广阔的发展前景。
虚拟现实和人工智能都是当下非常火爆的技术，国家一直在大力投入这两个项目的研究，这是时代的潮流，我们只有跟上时代的潮流才能实现自身的发展。如果想找设有虚拟现实专业或人工智能专业的学校，可以通过私聊或评论的方式，向我们咨询。返回搜狐，查看更多
责任编辑：AR属不属于人工智能看完本文你就懂了
图.典型AR流程
这其中有几个关键点：
首先是3D环境理解。要理解看到的东西，主要依靠物体/场景的识别和定位技术。识别主要是用来触发AR响应，而定位则是知道在什么地方叠加AR内容。定位根据精度的不同也可以分为粗定位和细定位，粗定位就是给出一个大致的方位，比如区域和趋势。而细定位可能需要精确到点，比如3D坐标系下的XYZ坐标、物体的角度。根据应用环境的不同，两种维度的定位在AR中都有应用需求。在AR领域，常见的检测和识别任务有人脸检测、行人检测、车辆检测、手势识别、生物识别、情感识别、自然场景识别等。
在感知现实3D世界并和虚拟内容融合后，需要以一定方式将这种虚实融合信息呈现出来，这里面需要的就是AR中的第二个关键技术：显示技术，目前大多数的AR系统采用透视式头盔显示器，这其中又分为视频透视和光学透视，其他的代表有光场技术（主要因MagicLeap而显名）、全息投影（在科幻影视剧作品中常出现）等。
AR中的第三个关键技术在于人机交互，用以让人和叠加后的虚拟信息互动，AR追求在触摸按键之外自然的人机交互方式，比如语音、手势、姿态、人脸等，用的比较多的语音跟手势。
人工智能和AR的技术关联
在人工智能领域有几个概念常被提及，如深度学习（DL）、机器学习（ML），在学术领域包括人工智能（AI）在内几大领域均有自己的研究界限，而在普遍意义上，我们常说的是泛意的人工智能，涵括所有“让机器像人一样”的技术的应用方向。
从这张图也可以简单一窥三者的关系，深度学习是实现机器学习的一种技术方式，而机器学习是为了让机器变得智能，去达到人工智能。可以说人工智能是最终目标，而机器学习是为了实现这个目标延伸出的一个技术方向。在这其中，还有另一个重要概念为计算机视觉（CV），主要来研究如何让机器像人去“看”，是目前人工智能概念中的一个重要分支，这也是因为人类获取信息最主要的方式之一就是视觉，目前计算机视觉已经在商业市场发挥价值，比如人脸识别；自动驾驶中读取交通信号和注意行人以导航；工业机器人用来检测问题控制过程；三维环境的重建图像的处理等等。这些概念既有区分也有一定范围的重叠。
其中，２００６年开始，Hinton引发的深度学习热潮开始蔓延，在一定程度上带动了AI的又一次崛起，十年中，在包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理在内的多个领域取得重大突破，并向应用领域延伸，正发展的如火如荼。
在ＡＲ的核心技术中，3D环境理解、3D交互理解和计算机视觉、深度学习都有着紧密的联系。3D环境理解在学术界里主要对应的是计算机视觉领域，而近年来深度学习在计算机视觉中得到广泛应用。交互方面，更趋自然的交互方式如手势和语音在硬件终端的使用，得益于近几年深度学习在相关领域的突破。也可以说，深度学习在ＡＲ中应用主要在视觉关键技术。
目前，ＡＲ最常见的形式是２Ｄ图片扫描识别，如腾讯QQ-AR火炬活动、支付宝五福等多数AR营销中所见，用手机扫描识别图出现叠加的内容，但主要的研发方向还在3D物体识别和3D场景建模。
现实的物体是以3D形态存在的，有不同的角度和空间方位。所以一个自然的扩展就是从2D图片识别到3D物体识别，识别物体的类别和姿态，深度学习可以用在这里。以水果识别为例，识别不同类别的水果，并且给出定位区域，即集成了物体识别与检测的功能。
3D场景建模，从识别3D物体扩大到更大更复杂的3D区域。比如识别场景里面有哪些东西、它们的空间位置和相互关系等等，这就是3D场景建模，是AR比较核心的技术。这其中涉及目前热门的SLAM（实时定位与地图构建）。通过扫描某个场景，然后在上面叠加虚拟战场等三维虚拟内容。如果只是基于普通2D图像识别就需要有特定的图片，而在图片不可见时会识别失败。而在SLAM技术里面，即使特定平面不存在，但是空间定位依然非常精确，就是因为有周围3D环境的帮助。
这里想探讨下深度学习和SLAM技术的融合，计算机视觉大体上可以分两个流派，一种基于学习的思路，例如特征提取-特征分析-分类，目前深度学习技术在这一路线上取得了主导性的地位。另外一种路线是基于几何的视觉，从线条、边缘、3D形状推出物体的空间结构信息，代表性的技术就是SFM/SLAM。基于学习的方向上深度学习基本上一统天下，但是在基于几何视觉的领域，目前相关的进展还很少。从学术界而言，深度学习技术的研究进展可以说日新月异，而SLAM技术最新十年的进展相对较少。在国际视觉顶级会议ICCV2015年度组织的SLAM技术专题讨论会上，基于近年深度学习在视觉其它领域的快速发展，有与会专家曾提出SLAM中采用深度学习的可能性，但是目前还没有成熟的思路。总体而言，短期内将深度学习和SLAM融合是一个值得研究的方向，长远来看联合语义和几何信息是一个非常有价值的趋势。因此，SLAM+DL值得期待。
在交互方式方面，主要的包括语音识别和手势识别，语音识别在目前已经取得了较大进展，国内如百度、科大讯飞、云知声等都是其中的佼佼者，AR公司更想突破的是手势识别的成熟商业化。
“亮风台展示过的一款基于深度学习的手势识别系统，主要定义了上下左右、顺时针、逆时针六种手势”亮风台工作人员告诉青亭网，先实现人手的检测和定位，然后通过识别相应的手势轨迹来实现对人手势的识别。虽然人脸识别等其他人工智能热门领域在AR中也有使用，但不是AR公司重要的研发方向。
以上不难看出，AR的底层技术或者说基础部分是计算机视觉以及关联领域的融合，而当下热门的深度学习和AR的结合，也是算法工程师们的努力方向。这也是AR为计算机视觉与人机交互的交叉学科，AR的基础是人工智能和计算机视觉等说法的依据。
图：计算机视觉与AR流程关联
在去年今日头条发布的《人工智能影响力报告》中也简单统计了人工智能科学家的分布情况，这其中包括人脸识别、语音识别、机器人、AR、芯片等领域的公司与大型研发机构，高端研发人员的分布也说明了AI领域的细分方向。
那AR究竟是不是人工智能？
对AR从业者来说，理想的状态是用更智能的AR终端去取代智能手机，所以对于用户来说接触使用AR首先受影响的是内容，其次是终端，AR产业链可以粗略划分为技术提供商、智能终端研发公司，以及AR内容提供商。在这其中，AR设备提供商不可避免关注硬件技术，如底层的芯片、电池、光学镜片等，以及硬件本身的性能优化，而内容提供商更倾向于在现有技术基础上优化内容及表现。所以我们可以说AR技术提供商，或者说在底层算法研发上有一定成绩的AR公司是人工智能公司。
对公司来说，特别是创企会把底层技术转化为成熟的产品或服务，这可能是如无人机、AR智能终端、机器人等，也可能是行业解决方案，以达到商业目的，并且这已经成为在沸腾声音之后，媒体、企业以及大众对AI企业的期待和要求。近期，人工智能产业发展联盟（AIIA）出版的图书《人工智能浪潮：科技改变生活的100个前沿AI应用》将对外发布，以及涵括了目前巨头公司以及创企在商业化上的前沿成果，也直接反映了AI目前的主要商业化方向。
作为技术驱动的商业领域，无论是AR还是人工智能的其他多数方向，技术距离完全成熟还有很长的路程要走，在整个产业链逐渐繁荣，关注商业化实现的同时，也需要有更多公司机构去不断拓展技术边界，建立核心竞争力，让行业爆发更大的价值与潜力，如此，AI时代中国弯道超车当可期。
来源：青亭网返回搜狐，查看更多