vivo“空间计算-机器人”生态落下关键一子

出品 | 何玺

排版 | 叶媛

不出所料,vivo Vision热度很高。

从21号下午发布到今天(22号),大众围绕vivo Vision探索版展开了多方面的讨论,十分热烈。从讨论来看,大家现在的共识是,MR行业目前还处于起步阶段,但“空间计算”就是未来。具体到vivo Vision探索版产品本身,大多认为这是一款亮点颇多的MR新品,虽然不颠覆,但很务实,对推动MR设备普及意义重大。

下面,笔者从当前MR行业的痛点和vivo Vision的产品力开始,聊聊这款火热的MR产品。

01

vivo Vision或成年轻人的首台高性价比MR设备

我们知道,当前MR设备的核心痛点之一是重量与佩戴舒适度。明星产品如苹果Vision Pro重达650克,佩戴一小时即产生明显“压面感”,让人非常难受,这也是制约MR设备普及的关键因素。事实上,当前市面上的主流MR设备,极少有用户佩戴超过半小时的,原因除了又笨又重,还在于用户佩戴长了容易“视觉疲劳”

为什么说vivo Vision或成年轻人的首台高性价比MR设备?我们先来看看用户比较关心的重量和体积问题。

vivo Vision探索版仅重398克,相较行业同类产品平均600-700g的重量,平均轻30%以上。除了更轻,vivo Vision探索版还更小,其高83mm、厚40mm的尺寸也比行业均值缩小了26%,方便用户轻松上头。

值得注意的是,为了让用户佩戴更加舒适,vivo人因实验室还联合国内顶尖高校共同研究,采集大量真实用户的数据,对vivo Vision做了人体工学适配:专为亚洲人脸型设计了4款遮光罩+8款泡棉组合,减少漏光与压迫感。还针对游戏用户设计了双环绑带,让用户即使在玩VR游戏时进行甩头、躲避等大幅动作时,也能稳定佩戴。

vivo Vision对近视人群也非常友好,其推出的磁吸式光学镜片套装,支持100-1000度近视调节,填补了苹果Vision Pro未覆盖的高度近视市场。镜片采用磁吸设计,拆卸便捷且不影响成像清晰度。不得不说,vivo对用户需求的洞察不仅深刻,还很体贴。这个设计虽然看似简单,却体现了对近视人群最深切的关怀。

实际体验中,有用户反馈,连续佩戴1.5小时无颈椎负担,但面部闷热感仍存——可见,轻量化是起点,但非终点。

再说“视觉疲劳”,这个备受用户吐槽的地方。用户使用MR设备容易视觉疲劳的原因主要有两个方面,一是人体自身有一些问题,比如人体感官信号不匹配引发的生理不适,它涉及视觉、前庭系统(平衡感知)、躯体感觉等多系统的协同失调,这里不多聊。另一个是硬件的问题,比如当前不少设备的分辨率仅为1080P/2K,画质太差。

为了带给用户更好的视觉体验,vivo Vision探索版这次直接上了两块Micro-OLED屏幕,实现了双目8K的超高清分辨率。支持DCI-P3色域标准,实现94%色域覆盖,逐台产线标定,色彩准确度做到了DeltaE<2。此外,vivo Vision探索版还进行了双眼亮色度一致性校准,双目亮度差异≤2nits,双目色度差异ΔE<2,以减少左右眼成像不一致带来的视觉不适。

内容匮乏与场景单一是MR生态的又一痛点,vivo Vision探索版以手机厂商基因打破MR生态壁垒,实现了生态破局。首先,vivo Vision探索版支持Steam PC VR游戏投屏、手机/电脑无线闪投(实测《原神》延迟可控),将成熟内容生态快速迁移至MR场景,实现了跨平台互联。其次,vivo还通过1.5°高精度眼动追踪+26自由度手势识别(垂直范围175°),实现“眼到、手到、光标到”的直觉操作设计,对MR设备的交互逻辑进行了革新,并由此带来了多种创新的差异化场景,比如120英寸虚拟屏+双目8K Micro-OLED(ΔE<2色准)还原影院级观影,X200 Ultra拍摄空间视频,头显立体回溯记忆等。

说vivo Vision或成年轻人的首台高性价比MR设备,还在于其在价格上的“突破”。苹果Vision Pro高达2.5万元的定价将大众拒之门外,而vivo以​“技术本分”​​ 重构成本逻辑,及可能掀起MR设备的价格革命。vivo高管胡柏山明确表示“价格有望落至1万元内,甚至更低”,相较苹果直接下探60%以上。若最终定价如预测,vivo Vision将击穿MR设备“极客玩具”的刻板印象,直指年轻消费群体“尝鲜阈值”。

目前来看,vivo Vision探索版或许尚未完美,但其以轻量化设计、开放生态与价格革命的组合拳,首次将高端MR体验拉至年轻人触手可及的区间。

02

vivo Vision,vivo在“空间计算-机器人”生态的关键落子

上面聊了vivo Vision在解决MR设备“痛点”上的努力和革新,以及它未来在消费市场的可能性。接下来,笔者聊聊vivo Vision对vivo的价值。

对vivo来说,vivo Vision除了是一款创新的MR产品,还是其在协同家庭服务机器人长远布局上的关键落子,是vivo未来机器人战略的“技术底座”。

vivo,这家全球智能手机出货量稳居前五的科技巨头,TA没有互联网基因的光环,却以“少押注但擅长押重注”的独特战略,在影像、音质、AI等领域持续突破,不仅改写了行业规则,更向全球展示了中国科技企业的另一种可能。

2025年,值企业成立30周年之际,vivo再绘新蓝图,正式官宣成立机器人Lab(实验室),进军家庭机器人赛道。

我们要明确的是,作为业内知名的稳健性企业,vivo“押注”机器人并非跟风,而是基于“能力匹配”与“用户刚需”的双重逻辑。

我们先来看vivo的“能力匹配”。首先,vivo在手机影像算法(如微云台防抖、V3影像芯片)和AI大模型(蓝心大模型)上有十多年积累,这些能力可直接迁移至机器人的环境感知(“眼睛”)与决策系统(“大脑”)。vivo执行副总裁、首席运营官,vivo中央研究院院长胡柏山说得挺清楚:"MR的空间感知能力非常强,MR做好以后,机器人空间感知能力不会出问题"。Vision头显就是在为vivo未来的机器人打造"眼睛"和空间感知能力。其次,vivo的机器人战略避开了工业机器人红海,直击家庭场景的养老、健康、教育痛点。例如,机器人需识别老人跌倒(中国60岁以上人口超3.1亿)、儿童情绪波动等复杂需求,这对“感知-决策”闭环提出极高要求。

vivo Vision的核心价值在于,它能为vivo的家庭机器人提供空间感知能力的预研平台。以其环境建模能力为例,它搭载6颗摄像头与vSLAM算法,每秒处理150万特征点,构建10m×10m动态空间地图,误差控制在毫米级。这种实时空间计算能力,正是机器人理解物理世界的基础。然后是人机交互,其1.5°高精度眼动追踪+26自由度手势识别,让机器人学习人类意图理解逻辑。例如,手势“捏合”指令可迁移至机器人抓取动作的决策模型。

此外,vivo Vision头显作为消费级产品,能快速收集家庭场景交互数据,反哺机器人算法优化。vivo实验室数据显示,机器人任务规划成功率因此提升至89.7%。

对vivo来说,这就是低成本试错的最好方式。

更为重要的是,vivo Vision与机器人并非孤立产品,而是构成“数据-算法-硬件”三角闭环的关键。例如,vivo Vision头显采集的空间建模数据(如家具布局、物体位置)可直接用于训练机器人的导航系统;而机器人在家庭中的长期交互数据,又能优化蓝心大模型的场景理解能力,这就实现了数据流的互通。与此类似的还有算力协同,后期用户可以将手机(如X200 Ultra)作为算力中枢,通过Wi-Fi 7(12Gbps速率)为头显与机器人提供实时AI支持。例如,手机处理复杂AI任务,头显专注图形渲染,机器人执行物理操作。

还有一点,就是vivo Vision和机器人都能复用手机供应链,如Micro-OLED屏、电池模块。这在未来将大大降低vivo机器人的BOM成本降低37%,突破消费级机器人的“高价瓶颈”。

用户刚需方面,vivo选择家庭机器人作为切入口,瞄准的是高潜力场景。比如针对老人健康监测方面,vivo Vision在MR环境中测试的毫米级动作捕捉技术,已应用于机器人肢体动作识别。未来,MR头显的沉浸式教学内容(如全景生物课)可同步至机器人,由其进行实体教具演示,实现“虚拟+实体”的教育闭环。

所以,对vivo来说,vivo Vision的价值不仅在于MR头显本身,更在于它充当了vivo机器人生态的感知能力孵化器——通过低成本、可量产的硬件收集场景数据,训练AI模型,最终反哺机器人的“大脑”与“眼睛”。

我们也可以说,在家庭机器人万亿级市场的角逐中,​vivo正以“空间计算”为支点,发起一场感知革命。未来,当机器人能像人类一样“看清”世界、“理解”意图时,物理与数字的边界将被彻底重构。

03

vivo Vision其实比苹果Vision Pro更重要

上面聊了vivo Vision对vivo的巨大价值,接下来,笔者聊聊vivo Vision目前遇到的一些问题,以及对MR现状的一些看法。

先说vivo Vision探索版目前遇到的一些问题。尽管vivo Vision探索版很优秀(个人观点),但发布后还是有人觉得它不够好,批评它高仿苹果Vision Pro,还是不够轻,不够实用等。这不能怪大众苛刻,毕竟追求更好的产品是每个有“要求”用户的权利。当然,这也不怪vivo,毕竟整个MR行业仍处于起步阶段,vivo能做出如此亮眼的产品,已经很了不起。

再看MR,vivo Vision探索版发布前,MR的状况可以用8个字概括,那就是“概念过热,落地过冷”。而导致这种情况跟根本,是技术理想与现实需求的错位。

2014年扎克伯格豪掷20亿美元收购Oculus,点燃了“下一代计算平台”的狂热想象。2023年元宇宙资本泡沫膨胀至千亿美元。2024年苹果Vision Pro以“空间计算革命”之名登场——MR行业十年间始终被技术乌托邦的宏大叙事裹挟​。然而现实数据却冰冷刺骨,看设备销量数据就知道了,2024年全球VR/MR设备出货量仅720万台,连续两年下滑;中国VR设备零售量暴跌34.4%,单季度不足6万台。Vision Pro年产量不足40万台,Meta数百亿美元投入难换生态繁荣。

而导致这种困局的原因,除了前文提到的几个问题,设备笨重、视觉疲劳、内容生态匮乏、使用场景单一、价格昂贵,就是上面的因素:巨头们一开始采用的科幻式炫技的宏大叙事,极大的拉高了市场和用户对MR设备的期待。

炫技叙事的好处是能够很好的调动市场和用户的情绪,但也容易被反噬。特别是技术理想和现实需求错位的情况下。

正是在这样的背景下,vivo Vision出现了。

和巨头们开始的宏大叙事不同,vivo Vision一开始就以务实的形象出现在大众面前。在笔者看来,在当前境况下,这种务实和“不同”其实比苹果们的宏大叙事更重要,堪称MR行业“概念过热,落地过冷”困局的一剂解药。

来看看vivo是怎么做的吧。

上面我们知道,vivo不仅对vivo Vision做了轻量化与佩戴优化、还自研了Android XR系统,还通过手机PC联动破局"内容荒。事实上,为了把用户对MR的认知拉回正轨,vivo还做了很多工作。

比如,vivo Vision采用的非市售、纯线下体验模式。当前,vivo在北京、上海、深圳等13城设置体验区,用户无需承担购买风险即可感受双目8K画质与26个自由度手势操控。这种“先尝后买”模式,本质是以用户反馈替代实验室假设,将真实场景中的佩戴舒适度、眩晕反馈纳入快速迭代体系。

再比如,vivo Vision发布会明确标注“支持部分手机拍摄的空间视频”,而非鼓吹万能沉浸体验。这种克制源于对MR技术现状的清醒认知——现阶段的核心价值在于场景适配,而非虚拟世界重建​。

还有在内容和场景打造上,vivo手机/电脑无线闪投(实测《原神》延迟可控)的差异化策略,将成熟内容生态快速迁移至MR场景,实现了跨平台互联。

然后是价格,如前文所言,若最终定价如预测,vivo Vision将击穿MR设备“极客玩具”的刻板印象,成为推动MR普及的强劲动力。

这就是vivo Vision,它或许不够“颠覆”,但它正在卸下MR行业长期背负的技术包袱,并通过产业“共研”,推动MR、机器人生态共荣。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/96485.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/diannao/96485.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Azure TTS Importer:一键导入,将微软TTS语音接入你的阅读软件!

Azure TTS Importer&#xff1a;一键导入&#xff0c;将微软TTS语音接入你的阅读软件&#xff01; 文章来源&#xff1a;Poixe AI 厌倦了机械、生硬的文本朗读&#xff1f;想让你的阅读软件拥有自然流畅的AI语音&#xff1f;今天&#xff0c;我们将为您介绍一款强大且安全的开…

用过redis哪些数据类型?Redis String 类型的底层实现是什么?

Redis 数据类型有哪些&#xff1f; 详细可以查看&#xff1a;数据类型及其应用场景 基本数据类型&#xff1a; String&#xff1a;最常用的一种数据类型&#xff0c;String类型的值可以是字符串、数字或者二进制&#xff0c;但值最大不能超过512MB。一般用于 缓存和计数器 Ha…

大视协作码垛机:颠覆传统制造,开启智能工厂新纪元

在东三省某食品厂的深夜生产线上&#xff0c;码垛作业正有序进行&#xff0c;却不见人影——这不是魔法&#xff0c;而是大视协作码垛机器人带来的现实变革。在工业4.0浪潮席卷全球的今天&#xff0c;智能制造已成为企业生存与发展的必由之路。智能码垛环节作为产线的关键步骤&…

c# 保姆级分析继承详见问题 父类有一个列表对象,子类继承这个列表对象并对其进行修改后,将子类对象赋值给父类对象,父类对象是否能包含子类新增的内容?

文章目录 深入解析:父类与子类列表继承关系的终极指南 一、问题背景:从实际开发困惑说起 二、基础知识回顾:必备概念理解 2.1 继承的本质 2.2 引用类型 vs 值类型 2.3 多态的实现方式 三、核心问题分析:列表继承场景 3.1 基础代码示例 3.2 关键问题分解 3.3 结论验证 四、深…

tensorflow-gpu 2.7下的tensorboard与profiler插件版本问题

可行版本&#xff1a; python3.9.23cuda12.0tensorflow-gpu2.7.0tensorboard2.20.0 tensorboard-plugin-profile 2.4.0 问题描述&#xff1a; 1. 安装tensorboard后运行tensorboard --logdirlogs在网页中打开&#xff0c;发现profile模块无法显示&#xff0c;报错如下&#x…

数据结构青铜到王者第一话---数据结构基本常识(1)

目录 一、集合框架 1、什么是集合框架 2、集合框架的重要性 2.1开发中的使用 2.2笔试及面试题 3、背后涉及的数据结构以及算法 3.1什么是数据结构 3.2容器背后对应的数据结构 3.3相关java知识 3.4什么是算法 3.5如何学好数据结构以及算法 二、时间和空间复杂度 1、…

【Verilog】延时和时序检查

Verilog中延时和时序检查1. 延时模型1.1 分布延迟1.2 集总延迟1.3 路径延迟2. specify 语法2.1 指定路径延时基本路径延时边沿敏感路径延时状态依赖路径延时2.2 时序检查$setup, $hold, $setuphold$recovery, $removal, $recrem$width, $periodnotifier1. 延时模型 真实的逻辑元…

DigitalOcean Gradient AI平台现已支持OpenAI gpt-oss

OpenAI 的首批开源 GPT 模型&#xff08;200 亿和 1200 亿参数&#xff09;现已登陆 Gradient AI 平台。此次发布让开发者在构建 AI 应用时拥有更高的灵活度和更多选择&#xff0c;无论是快速原型还是大规模生产级智能体&#xff0c;都能轻松上手。新特性开源 GPT 模型&#xf…

藏在 K8s 幕后的记忆中枢(etcd)

目录1&#xff09;etcd 基本架构2&#xff09;etcd 的读写流程总览a&#xff09;一个读流程b&#xff09;一个写流程3&#xff09;k8s存储数据过程源码解读4&#xff09;watch 机制Informer 机制etcd watch机制etcd的watchableStore源码解读5&#xff09; k8s大规模集群时会存在…

腾讯云EdgeOne安全防护:快速上手,全面抵御Web攻击

为什么需要专业的安全防护&#xff1f; 在当今数字化时代&#xff0c;网站面临的安全威胁日益增多。据统计&#xff0c;2023年全球Web应用程序攻击超7千亿次&#xff0c;持续快速增长。 其中最常见的包括&#xff1a; DDoS攻击&#xff1a;通过海量请求使服务器瘫痪Web应用攻…

SpringBoot中的条件注解

文章目录前言什么是条件注解核心原理常用条件注解详解1. ConditionalOnClass和ConditionalOnMissingClass2. ConditionalOnBean和ConditionalOnMissingBean3. ConditionalOnProperty应用场景&#xff1a;多数据源配置在SpringBoot自动配置中的核心作用自动配置的工作原理经典自…

LightGBM时序预测详解:从原理到 PSO 参数优化

前言 在时间序列预测领域&#xff0c;集成学习方法一直占据重要地位。此前我们介绍了基于传统集成思想的时序预测方法&#xff08;查看前文&#xff09;&#xff0c;而梯度提升树&#xff08;GBDT&#xff09;作为集成学习的佼佼者&#xff0c;在时序预测中表现尤为突出。本文…

django生成迁移文件,执行生成到数据库

当报错时 重新拉取git&#xff0c;重新生成迁移文件&#xff0c;重新执行 1、生成迁移文件 python manage.py makemigrations 子应用2、执行建表、建字段、修改字段 python manage.py migrate 子应用3、当手动已经在数据库创建字段时&#xff0c; 用 --fake 标记迁移为 “已应用…

2025软件供应链安全技术路线未来趋势预测

软件供应链安全已从一个技术圈的议题演变为全球企业的治理焦点。近几年&#xff0c;APT渗透、恶意包植入、开发者误操作等不同类型的供应链安全事件频发&#xff0c;使得“安全的代码来源”和“可信的交付链路”成为企业数字化转型的生命线。2025年的软件供应链安全&#xff0c…

用户登录Token缓存Redis实践:提升SpringBoot应用性能

前言在现代Web应用中&#xff0c;用户认证和授权是至关重要的功能。传统的基于数据库的Token存储方式虽然简单易用&#xff0c;但在高并发场景下容易成为性能瓶颈。本文将介绍如何将SpringBoot项目中的用户Token从数据库存储迁移到Redis缓存&#xff0c;显著提升系统性能。一、…

深度解析Structured Outputs:让AI输出严格遵循JSON Schema的结构化响应

深度解析Structured Outputs&#xff1a;让AI输出严格遵循JSON Schema的结构化响应 引言 在现代应用开发中&#xff0c;JSON 是最流行的数据交换格式之一。为了提升 API 接口的健壮性和数据一致性&#xff0c;结构化输出&#xff08;Structured Outputs&#xff09;成为了大模…

关于 微服务中服务注册与发现 的详细说明,涵盖主流框架/解决方案的对比、核心功能、配置示例及总结表格

以下是关于 微服务中服务注册与发现 的详细说明&#xff0c;涵盖主流框架/解决方案的对比、核心功能、配置示例及总结表格&#xff1a;1. 服务注册与发现的核心概念 服务注册与发现是微服务架构的基础能力&#xff0c;主要解决以下问题&#xff1a; 服务注册&#xff1a;服务实…

08高级语言逻辑结构到汇编语言之逻辑结构转换 continue break 完结汇编按逻辑结构

目录 &#x1f4da; 1. continue 语句的原理与实现 &#x1f6e0; 1.1 continue 语句的基本概念 ⚙️ 1.2 底层原理 &#x1f4d6; 1.3 案例分析&#xff1a;跳过偶数&#xff0c;累加奇数 &#x1f680; 2. break 语句的原理与实现 &#x1f6e0; 2.1 break 语句的基本概…

AI出题人给出的Java后端面经(二十二)(日更)

链接双端链表 前一篇&#xff1a;AI出题人给出的Java后端面经&#xff08;二十一&#xff09;&#xff08;日更&#xff09; 后一篇&#xff1a;null 目录 &#x1f535; 一、Java基础&#xff08;集合/流式/OOP&#xff09; 答案&#xff1a; 题目1&#xff1a;集合遍历性…

AI赋能体育训练突破:AI动作捕捉矫正精准、战术分析系统提效率,运动员破瓶颈新路径

传统体育训练长期受限于 “动作矫正依赖教练主观判断”“战术分析滞后于赛场变化”“运动员体能分配凭经验摸索” 的难题&#xff0c;而 AI 技术的深度介入&#xff0c;正让体育训练从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”&#xff0c;既能实时捕捉动作偏差&#xff0c;又能动态优化…