เทรนด์ AR ระดับองค์กรที่น่าจับตามองประจำปี 2024

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

เทรนด์ AR ระดับองค์กรที่น่าจับตามองประจำปี 2024 - AREA PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ขณะที่เราผ่อนคลายจากเดือนแรกของปี 2024 เราก็มีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ในปีใหม่ ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา ฉันมีโอกาสเรียนรู้จากเพื่อนๆ เช่น ทอม เอ็มริช แห่ง Niantic (ดูเทรนด์ในจดหมายข่าวของเขา) และประธานร่วมของคณะกรรมการวิจัยพื้นที่ ซามูเอล เนเบลตต์ แห่งโบอิ้งและเพื่อไตร่ตรองถึงโครงการที่ฉันมีส่วนร่วม

ฉันได้รวบรวมความหวังและความตื่นเต้นที่คลุมเครือลงในเทรนด์ AR ระดับองค์กรบางส่วนที่ฉันจะรับชมในอีก 11 เดือนข้างหน้า สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การคาดการณ์ แต่เป็นประเด็นสำคัญที่ฉันเชื่อว่าจะขับเคลื่อนนวัตกรรมและการนำ AR ขององค์กรไปใช้ ตอนนี้ฉันกำลังติดตามแนวโน้มเหล่านี้อย่างเป็นทางการเพื่อดูว่าเกิดขึ้นที่ไหน อย่างไร และเกิดขึ้นหรือไม่

โปรดแบ่งปันสิ่งเหล่านี้กับเพื่อนร่วมงานและคู่ค้าของคุณ คุณมีหลักฐานที่ยืนยันหรือตั้งคำถามเกี่ยวกับแนวโน้มเหล่านี้ในบริษัทของคุณหรือไม่? ฉันหวังว่าคุณจะแบ่งปันหลักฐาน ข้อเสนอแนะ และความคิดของคุณกับฉันที่ .

ปัญญาประดิษฐ์

การบรรจบกันของ AI และ AR ถือเป็นเทรนด์ที่น่าจับตามองในปี 2024 ที่สำคัญและน่าประหลาดใจน้อยที่สุด สัญญาณมีอยู่ทั่วไป

#1 องค์กรต่างๆ กำลังเริ่มทดสอบ Generative AI (GenAI) ภายใน รวมถึง LLM Lakes และโซลูชัน Co-Pilot ส่วนตัว ผู้ใช้ในช่วงแรกจะรวมความสามารถเหล่านี้เข้ากับเครื่องมือ AR มากขึ้น มีหลายวิธีที่การใช้ AI ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานและลดต้นทุนของ AR ขององค์กร AI ที่มีตำแหน่งที่ดีและตั้งโปรแกรมไว้สามารถดึงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลองค์กรเพื่อสร้างภาพได้. ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนว่า GenAI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ AR ได้ที่ไหนและอย่างไร:

การใช้ Digital Twins สำหรับพื้นฐานและ AI สำหรับการตรวจจับและจับคู่คุณสมบัติในสภาพแวดล้อม 3 มิติ (ซึ่งพบได้ยากในปี 2023) เราคาดหวังว่าองค์กรต่างๆ จะขยายความสนใจและความต้องการแอปและบริการที่ตระหนักรู้เชิงพื้นที่ ตัวอย่างเช่น เราจะเห็นการแพร่กระจายของบริการระบุตำแหน่งด้วยภาพที่ใช้ AR ช่วยสำหรับการนำทางและการตรวจจับความเสี่ยงตามแผนที่ 3 มิติ

เมื่อรวมกับความก้าวหน้าด้านฮาร์ดแวร์ (ดูด้านล่าง) GenAI จะอนุญาตให้สร้างประสบการณ์ AR ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นโดยอัตโนมัติสำหรับกรณีการใช้งานหลายร้อยกรณี ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงแผนที่เชิงพื้นที่ 3 มิติ LLM แบบหลายรูปแบบ ซึ่งเป็น AI ขั้นสูงประเภทหนึ่งที่สามารถเข้าใจและสร้างได้ไม่เพียงแค่ข้อความเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลประเภทอื่นๆ เช่น รูปภาพ เสียง และแม้กระทั่งวิดีโอ กำลังมีจำนวนเพิ่มมากขึ้น โมเดล AI หลายรูปแบบเหล่านี้รวมฉากที่บันทึกไว้ก่อนหน้านี้เข้าไว้ในคำสั่งใหม่ พวกเขาจะตรวจจับเสียงจากสภาพแวดล้อมและคาดการณ์ความเสี่ยงหรือเสนอให้ผู้ใช้ตอบสนองในรูปแบบเฉพาะโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรม/เขียนโค้ดล่วงหน้า

#2 ความก้าวหน้าด้าน AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์สามารถแก้ไขความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวในการเก็บรวบรวมและการจัดการข้อมูลได้ ความเป็นส่วนตัวและความอ่อนไหวต่อความเสี่ยงด้านความปลอดภัยจากการใช้กล้องและเซ็นเซอร์อื่นๆ ในที่ทำงานยังคงเป็นอุปสรรคต่อการปรับใช้ AR ขนาดใหญ่ ด้วย AI การตรวจจับรูปภาพและฟีเจอร์แบบเรียลไทม์ การเบลอ และวิธีการสร้างความสับสนสามารถใช้ร่วมกับจอแสดงผล AR (หรือบริการและซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้อง) โดยมีต้นทุนและพลังงานที่ต่ำกว่า โซลูชัน AR ระดับองค์กรสำหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัวของสิ่งของ สถานที่ และผู้คน (ผู้ใช้อุปกรณ์ AR และคนรอบข้าง) โดยมี AI อยู่ในลูปจะแพร่หลายเพื่อตอบสนองความจำเป็นในการปฏิบัติตามนโยบายความเป็นส่วนตัวขององค์กรตลอดจนกฎระเบียบระดับชาติและนานาชาติ

ฮาร์ดแวร์

#3 นอกเหนือจากบทบาทบางอย่าง (เช่น สถาปนิกหรือผู้ที่ดูภาพทางการแพทย์) ผู้ปฏิบัติงานที่มีความรู้ไม่จำเป็นต้องใช้เวลาหรือเงินบนหน้าจอเสมือนจริงขนาดใหญ่ (หรือที่เรียกว่า Apple Vision Pro) การมองผ่านผ่านวิดีโอไม่สามารถทดแทนการมองผ่านด้วยแสงในที่ทำงานได้ ซึ่งงานของพนักงานต้องใช้ AR แบบแฮนด์ฟรีและอุปกรณ์ต่อพ่วง ปัญหาคุณภาพวิดีโอ รวมถึงการบิดเบือน IPD ของกล้องคงที่ ISO สูง ช่วงไดนามิกต่ำ ความละเอียดของกล้องต่ำ และอัตราเฟรมต่ำ เป็นเรื่องยากอย่างยิ่งที่จะเอาชนะ (คิดว่าเป็นการใช้พลังงานสูง) อย่างไรก็ตาม จะต้องลงทุนเป็นจำนวนมาก และแคมเปญการตลาดจะทำให้ผู้คนพยายาม ลองพยายามดู การดันชุดหูฟังแบบมองผ่านวิดีโอทั้งหมดจะไม่สร้างความเสียหายอย่างมีนัยสำคัญในการลดข้อกำหนดการมองผ่านแบบออปติคอลสำหรับจอแสดงผล AR ระดับองค์กร ฉันได้ยินมาหลายครั้งว่าผู้จัดการความเสี่ยงที่จะอนุมัติการใช้จอแสดงผล XR แบบซีทรูแบบวิดีโอเพื่อใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีความเสี่ยงสูงกำลังเสี่ยงต่อการจ้างงานของพวกเขา

#4 เซ็นเซอร์ที่มีขนาดเล็กลง มีประสิทธิภาพมากขึ้น และใช้พลังงานน้อยลง จะช่วยประหยัดมากขึ้นในการปรับใช้และการจัดการ นอกเหนือจากต้นทุนที่ต่ำกว่าในการใช้งานและการจัดการ IoT แล้ว โซลูชันเซมิคอนดักเตอร์เฉพาะทางมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้เชี่ยวชาญด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์ แต่ยังรวมถึงการประมวลผลเสียงและการเคลื่อนไหว กำลังถูกเพิ่มเข้าไปในอุปกรณ์แสดงผล AR มากขึ้น ลองจินตนาการถึงเซ็นเซอร์บนอุปกรณ์ที่ตรวจจับความต้องการของผู้ใช้สำหรับเลนส์ปรับสายตา จากนั้นจึงสร้างเวอร์ชันที่แก้ไขแล้วของโลกแห่งความเป็นจริง (แน่นอนว่าปรับปรุงด้วย AR) โดยที่ผู้ใช้ไม่ได้รับรู้หรือจำเป็นต้องสวมแว่นตาสองคู่ การปรับปรุงความสามารถในการแสดงผล รวมกับฮาร์ดแวร์ราคาถูกที่กระจายอยู่ในสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ (คิดว่า: พื้นที่อัจฉริยะ) และการเชื่อมต่อกับ AI ในจอแสดงผลหรือฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์บนขอบ กำลังทำให้การรับรู้บริบทมีราคาถูกลงในการรับและเชื่อถือได้มากขึ้น ความเข้าใจบริบทที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นแปลไปสู่แนวโน้มอื่นๆ มากมายที่ระบุด้านล่าง

#5 บริษัทต่างๆ จำนวนมากขึ้นจะแนะนำแว่นตา AR น้ำหนักเบา ราคาถูกกว่า (และมีความสามารถน้อยกว่า) ออกสู่ตลาด ผู้ใช้บางคนไม่ต้องการหรือต้องการ "คอมพิวเตอร์" เต็มรูปแบบ มีวิธีเพิ่มมูลค่าได้หลายวิธีมากกว่าหมวกกันน็อคหรือจอแสดงผล AR ที่สวมใส่ได้หนักและทรงพลัง อุปกรณ์บางตัวกำลังถ่ายโอนข้อมูลไปยังโทรศัพท์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต บางรายเสนอแว่นตา AR ตาข้างเดียวแบบไร้สายเพื่อแสดงเฉพาะข้อความแจ้งเตือนล่วงหน้าแก่ผู้ใช้ นอกจากนี้เรายังจะเฝ้าดูส่วนแว่นตา AR แบบเสียงเท่านั้นเพื่อขยายขอบเขตที่การสั่งงานด้วยเสียงและการตอบกลับด้วยเสียงที่เปิดใช้งาน AI ตอบสนองความต้องการของกรณีการใช้งาน

UX

#6 โหมดการโต้ตอบใหม่เริ่มที่จะเสริม/แทนที่/แทนที่ความต้องการคอนโทรลเลอร์และคีย์บอร์ดเสมือน เราเริ่มเห็นการใช้การติดตามการมอง การจ้องมอง และท่าทางที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น (เช่น การชี้ด้วยการติดตามมือที่ดีขึ้น) สำหรับการป้อนข้อมูล การปรับปรุงเทคโนโลยีการติดตามท่าทางมือในหลายกรณีจะส่งผลให้ภาระการรับรู้ลดลงและภาระในการคำนวณลดลง อินพุตประสาทเทียมโดยใช้แถบคาดศีรษะหรือสัญญาณของกล้ามเนื้อผ่านสายรัดข้อมือช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมอุปกรณ์ดิจิทัลทั้งหมดของตนโดยใช้อินเทอร์เฟซของมนุษย์ตามธรรมชาติ ลิ้นของผู้ใช้อาจกลายเป็นแหล่งข้อมูลได้ นอกจากนี้ ให้มองหาการตรวจจับสมองด้วย EMG

#7 เช่นเดียวกับ #6, เนื่องจากเซ็นเซอร์ในอุปกรณ์ใหม่และแตกต่างกัน จะมีการพัฒนาวิธีที่ผู้ใช้รับ/รับรู้ข้อมูลดิจิทัลในบริบทในสถานที่ทำงาน นอกเหนือจากแอนิเมชั่น คลิปวิดีโอ ภาพนิ่ง และข้อความแล้ว เราจะเห็นการทดลองที่รวดเร็วและโอกาสที่น่าตื่นเต้นในการใช้เสียงเชิงพื้นที่ และเพื่อให้คำแนะนำและข้อมูลในเวลาที่เหมาะสมแก่ผู้ใช้โดยใช้การผสมผสานกับอุปกรณ์สวมใส่อื่นๆ (เช่น นาฬิกาและสมาร์ท เสื้อผ้า)

โครงสร้างพื้นฐาน

#8 เครือข่าย 5G ส่วนตัว รวมกับฮาร์ดแวร์ที่รองรับ 5G และการประมวลผลแบบคลาวด์และเอดจ์ จะทำให้ได้รับประสบการณ์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นโดยไม่ต้องใช้อุปกรณ์ที่หนักหรือสิ้นเปลืองพลังงานมากนัก แม้ว่าคำตัดสินจะยังคงอยู่เกี่ยวกับความคุ้มทุนของเครือข่าย 5G ส่วนตัวโดยพิจารณาจากการใช้งานและกรณีการใช้งานในปัจจุบัน แต่เครือข่ายเหล่านั้นก็ค่อยๆ ดีขึ้น จะมีการรองรับ 5G มากขึ้นในจอแสดงผล AR รุ่นต่อไป เทคโนโลยีการเปิดใช้งานหลักเหล่านี้จะนำไปสู่การปรับใช้การสตรีมประสบการณ์ AR และประสบการณ์ AR ที่ทำงานร่วมกันเพิ่มมากขึ้น

#9 การรักษาความปลอดภัยสำหรับประสบการณ์ AR อาจได้รับการแก้ไขในเครือข่ายโดยใช้การปรับปรุงการตรวจสอบสิทธิ์นอกอุปกรณ์และอัตโนมัติของผู้ใช้และอุปกรณ์ AR การรับรองความปลอดภัยทางไซเบอร์ขององค์กรถือเป็นข้อกังวลอย่างมากสำหรับแผนกไอทีทั้งหมด และอุปกรณ์ AR ส่วนใหญ่ไม่สามารถตอบสนองความต้องการทั้งหมดได้ ความเชี่ยวชาญในการลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยไม่ใช่ความสามารถหลักของผู้ให้บริการ AR ส่วนใหญ่ นวัตกรรมเพื่อให้มั่นใจถึงการปกป้องข้อมูลองค์กรในระดับสูง ความเป็นส่วนตัว และการลดความเสี่ยงจากการกระทำของผู้ใช้ AR โดยตั้งใจหรือไม่ตั้งใจจะมาจากผู้ให้บริการเทคโนโลยีเครือข่าย พวกเขาและลูกค้าผู้ให้บริการมีโซลูชั่นที่เกิดขึ้นจากการวิจัยและจะได้รับการทดสอบในอนาคตอันใกล้นี้

ซอฟต์แวร์

#10 Low-code/no-code จะยังคงได้รับความช่วยเหลือจาก AI ขณะนี้มีโซลูชันที่ใช้โค้ดน้อย/ไม่มีโค้ดมากมายให้เลือกใช้ ปัญหาคือการหาคำตอบว่าอันไหนตรงตามข้อกำหนดขององค์กร ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงข้อกังวลด้านความปลอดภัย ในขณะที่ AI ลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดประสบการณ์ด้วยตนเอง ผู้เชี่ยวชาญในเนื้อหาจะกลายเป็นผู้เขียนประสบการณ์ที่กำหนดเองมากขึ้นเรื่อยๆ ผู้ชนะที่ใหญ่ที่สุดจากเทรนด์นี้คือบริษัทขนาดกลางที่ไม่มีทรัพยากรด้านวิศวกรรมที่จำเป็นในการตอบสนองความต้องการกรณีการใช้งาน AR ทั้งหมด ด้วยตัวเลือกแบบเขียนโค้ดน้อย/ไม่ต้องเขียนโค้ดที่มีความเป็นผู้ใหญ่มากขึ้นและใช้งานง่าย ความต้องการนักพัฒนาและเครื่องมือประสบการณ์ AR ที่ทุ่มเทและได้รับค่าตอบแทนสูงพร้อมเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันจะลดลง

#11 มาตรฐานมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น และเมื่อรวมกับการสนับสนุนที่ขยายมากขึ้นของไลบรารีโอเพ่นซอร์ส ช่วยลดความจำเป็นในการพัฒนาและบำรุงรักษาแอพและเนื้อหาเฉพาะจอแสดงผลเพื่อมอบประสบการณ์ผ่านอุปกรณ์ AR หลากหลายประเภท. แม้ว่า W3C WebXR จะยังคงพัฒนาอย่างช้าๆ แต่ฮาร์ดแวร์ในอุปกรณ์แสดงผล AR ที่หลากหลายมากขึ้นจะตอบสนองความต้องการการประมวลผลสำหรับโซลูชันบนเว็บได้มากขึ้น การปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายยังช่วยให้สามารถประมวลผล Edge ได้มากขึ้น การใช้เว็บเพื่อมอบเนื้อหาประสบการณ์ AR นั้นสามารถปรับขนาดได้สูงและสามารถนำมาใช้งานทั้งหมดในอินทราเน็ตของบริษัทได้ OpenXR ของ Khronos Group ได้รับการปรับใช้อย่างกว้างขวางบนฮาร์ดแวร์ AR แล้ว และเมื่อรวมกับการรองรับ glTF ก็ทำให้การพัฒนาแพลตฟอร์มการสร้างเนื้อหาง่ายขึ้นอย่างมาก (กระตุ้นให้เกิดเทรนด์ที่ไม่ต้องเขียนโค้ด/ใช้โค้ดน้อย) เราคาดหวังว่ามาตรฐานอื่นๆ จะถูกนำมาใช้สำหรับประสบการณ์ AR

#12 ชุดทักษะและเครื่องมือของนักพัฒนา AR มีความเชี่ยวชาญมากขึ้น และเส้นโค้งการเรียนรู้ก็ชันขึ้น ในด้านหนึ่ง AI และการนำมาตรฐานมาใช้ช่วยลดความยุ่งยากและเร่งการสร้างประสบการณ์ AR; และยังทำให้เกิดความเสี่ยงใหม่ๆ อีกด้วย นี่เป็นโอกาสทองสำหรับความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง นักพัฒนา AR และผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในสาขาที่อยู่ติดกันจะมีข้อเสนอใหม่ๆ เพิ่มมากขึ้น เช่น การบูรณาการที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับระบบการจัดการการเรียนรู้ การวางแผนทรัพยากรองค์กร และแพลตฟอร์มการจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ การแก้ไขการบันทึกประสบการณ์ AR เพื่อรักษาความรู้และเร่งการถ่ายโอนจะรวมความเชี่ยวชาญด้าน AR เข้ากับเครื่องมือ AI