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2023年元宇宙领域四大趋势

2022-12-06 23:05:47来源:互联网

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小字号 原标题:2023年元宇宙领域四大趋势 元宇宙可谓2022年科技界的“当红炸子鸡”,引多家科技巨头“竞折腰”。美国《福布斯》双周刊网站在近日的报道中指出,2030年全球元宇宙的市场 ...

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原标题:2023年元宇宙领域四大趋势

元宇宙可谓2022年科技界的“当红炸子鸡”,引多家科技巨头“竞折腰”。美国《福布斯》双周刊网站在近日的报道中指出,2030年全球元宇宙的市场规模有望高达5万亿美元,2023年可能是确定其发展方向的关键一年,并列出了明年元宇宙领域的四大发展趋势。

群雄逐鹿抢占高地

与搜索引擎和社交媒体分别是网络1.0和网络2.0背后的技术推手一样,营销和广告将成为推动元宇宙(网络3.0)“飞入寻常百姓家”的动力。

尽管这一概念尚未被完全认可,但从国际金融巨头到全球时尚巨头,都已经开始建立自己的元宇宙。这种模式的吸引力显而易见:元宇宙专注于客户体验和一对一联系,是另一种沟通渠道。

最重要的是,社交媒体和搜索引擎这两个渠道已经基本被谷歌和Meta这类公司掌控;而元宇宙仍是一个群雄竞逐、未知鹿死谁手的领域。

2023年企业将全力以赴,抢占虚拟高地——无论是通过构建自己的平台,还是占领现有平台。如元宇宙平台公司(Meta)创建了自己的虚拟现实社交平台Horizon,让人们在虚拟世界中创建自己的虚拟化身;《堡垒之夜》(Fortnite)已经从流行的多人游戏发展成为人们社交和大牌音乐家举办虚拟音乐会的在线空间;虚拟现实平台Decentraland作为区块链上完全去中心化、由用户所拥有的虚拟世界,每天都会有大量的活动,包括艺术展、音乐节、游戏竞赛、企业发布会等,去年美国80多位明星就以虚拟形象在Decentraland举办了一场演唱会。

没有人确切知道获胜策略是什么,但有一件事是肯定的——你必须参与其中。

与数字孪生巧妙联姻

《福布斯》双周刊网站指出,2023年,人们可以期待元宇宙与“数字孪生”(对现实世界中的产品、流程或操作的虚拟模拟)这两大趋势相互融合:从风力发电厂到F1赛车,设计师们正在虚拟世界中重新创建物理对象,并对其效率进行压力测试。

元宇宙技术在企业界的另一个用途是用于员工培训等任务。如咨询巨头埃森哲创建了一个名为“第N层”的元宇宙环境,具备真实办公室的主要特征,让员工可以在虚拟世界中执行许多与人力资源相关的任务。

元宇宙协作工作环境,如宝马的增强现实实验室,用于设计新产品并制造出模型,也将越来越受欢迎,因为团队在研究新的远程工作方法的同时,仍能与同事保持联系。

其实早在2021年,元宇宙平台公司负责人马克·扎克伯格就提出了“无限办公室”项目,这是一个利用元宇宙让远程办公更进一步地共享工作的空间。每个员工都有自己的头像,可以从世界的每个角落进入到虚拟办公场所,并且可以与同事的头像进行互动,这比单纯的远程办公更符合物理世界的体验。

虚拟和增强现实高歌猛进

元宇宙的核心是提供身临其境的体验,因此,人们与之互动的许多想法都涉及到沉浸式技术,如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合/扩展现实(MR/XR)。

巨头们也在这一方向铆足了劲,2023年该领域将出现大量新发展。如元宇宙平台公司将于2023年推出其广受欢迎的Quest虚拟现实头盔的新版本;苹果、谷歌和微软等公司也将发布新的VR/AR/MR头盔。

此外,全身触觉套装领域也将迎来新气象。虚拟现实场景的最终目的,就是给人们提供一个全真的虚拟世界,所以必须有五感的参与。随着视觉技术与听觉技术的不断升级,大众对数字嗅觉的“沉浸”需求也自然而然增加,目前已有多家初创公司正在实验能为人们的虚拟体验引入气味的技术。

如美国科技公司OVR Technology已开发出一种将气味融入虚拟现实的方法。该公司研制出了一种糖果盒子大小的产品,该产品被装在虚拟头盔上,当用户戴上头盔,就会进入一个虚拟世界,面前会出现一个装满玫瑰花的盒子,用户可以闻到真实的花香,该公司希望能通过嗅觉维度打造更加沉浸式的元宇宙。

更先进化身技术次第花开

要实现关于元宇宙的诸多想法和理念,都涉及人们在数字世界里的化身——用户在虚拟世界以及与其他用户互动时呈现的形象。这个化身可能看起来像我们本身,或像卡通人物,或像一些在现实世界中永远不可能存在的奇妙东西。

元宇宙平台公司最近开发出了几乎是照片级的技术,让用户在虚拟世界中看起来几乎与现实世界中一模一样。而Ready Player Me和Zepeto等技术则让人们可以创建化身,然后将其放入许多不同的虚拟世界和环境中,而非局限于特定平台。

2023年,我们将看到更多相关先进技术的出现和完善,比如动作捕捉技术,其能使我们的化身采用自己独特的手势和肢体语言。如今年9月发表的一份论文称,元宇宙平台公司提出了一种仅通过Quest虚拟现实眼镜实现全身动作捕捉的解决方案,其主要由人工智能的预测能力所驱动。


(责编:赵竹青、陈键)

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