Topp 2024 Enterprise AR-trender att titta på - AREA

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

När vi släpper den första månaden 2024 är vi nu fullt engagerade i det nya året. Under de senaste 30 dagarna har jag haft möjlighet att lära av mina kamrater, som t.ex Tom Emrich från Niantic (trendklockor på sitt nyhetsbrev) och medordförande för AREA Research Committee, Samuel Neblett från Boeingoch att reflektera över de projekt jag är involverad i.

Jag har komprimerat min vaga känsla av hopp och spänning till några företags-AR-trender som jag kommer att titta på under de kommande 11 månaderna. Dessa är inte förutsägelser utan betydande fokusområden som jag tror kommer att driva innovation och antagandet av företags-AR. Jag håller nu officiellt koll på dessa trender för att se var, hur och om de uppstår.

Dela dessa med dina kollegor och dina partners. Har du bevis som antingen bekräftar eller ifrågasätter någon av dessa trender i dina företag? Jag hoppas att du kommer att dela dina bevis, feedback och idéer med mig på .

Artificiell intelligens

Konvergensen av AI och AR är den mest betydelsefulla och minst överraskande av trenderna att se 2024. Tecknen finns överallt.

#1 Företag börjar internt testa Generativ AI (GenAI), inklusive LLM-sjöar och privata co-pilotlösningar. Tidiga användare kommer i allt högre grad att kombinera dessa funktioner med AR-verktyg. Det finns dussintals sätt som användningen av AI förbättrar arbetsflöden och minskar kostnaderna för företags-AR. Välpositionerad och programmerad AI kan extrahera relevant innehåll från företagsdatauppsättningar för visualisering. Här är några exempel på var och hur GenAI kan öka AR:

Genom att använda Digital Twins för baslinje och AI för att upptäcka och matcha funktioner i 3D-miljöer (sällsynt 2023), förväntar vi oss att företag utökar sitt intresse för och behov av rumsligt medvetna appar och tjänster. Till exempel kommer vi att se en spridning av AR-assisterade visuella positioneringstjänster för navigering och riskdetektering baserade på 3D-kartor.

Kombinerat med framsteg inom hårdvara (se nedan) kommer GenAI att tillåta automatisk generering av rikare AR-upplevelser för hundratals användningsfall, inklusive men inte nödvändigtvis begränsat till 3D rumsliga kartor. Multimodala LLM, en avancerad typ av AI som kan förstå och generera inte bara text utan andra typer av data, såsom bilder, ljud och möjligen även video, är på frammarsch. Dessa multimodala AI-modeller inkluderar tidigare tagna scener i nya instruktioner. De kommer att upptäcka ljud från omgivningen och förutsäga risker eller föreslå användaren att svara på specifika sätt utan att vara programmerade/kodade i förväg.

#2 Framsteg inom AI och datorseende skulle kunna hantera oro över integritet vid datainsamling och hantering. Sekretess och känslighet för säkerhetsrisker från användning av kameror och andra sensorer på arbetsplatsen fortsätter att vara hinder för storskaliga AR-utbyggnader. Med AI kan detektering av bilder och funktioner i realtid, suddighet och förvirring kombineras med AR-skärmar (eller deras tillhörande tjänster och programvara) med lägre kostnad och kraft. Enterprise AR-lösningar för att skydda sekretessen för saker, platser och människor (AR-enhetsanvändare och de runt omkring dem) med AI i slingan kommer att spridas som svar på behovet av efterlevnad av företagets integritetspolicyer såväl som nationella och internationella bestämmelser.

hårdvara

#3 Bortsett från några få roller (t.ex. arkitekter eller de som tittar på medicinska bilder), behöver kunskapsarbetare inte spendera sin tid eller pengar på stora, virtuella skärmar (alias Apple Vision Pro). Genomskinlighet av video är inte en lönsam ersättning för optisk genomskinlighet på arbetsplatsen, där anställdas uppgifter kräver handsfree AR och perifert seende. Videokvalitetsproblem, inklusive distorsion, fast kamera-IPD, hög ISO, lågt dynamiskt omfång, låg kameraupplösning och låg bildhastighet, är oerhört svåra (tänk: hög energianvändning) att övervinna. Men det kommer att investeras mycket pengar och marknadsföringskampanjer kommer att få folk att försöka. Försök om de vill, hela video-headsetets genomskinlighet kommer inte att göra en betydande buckla för att minska kravet på optisk genomskinlighet för företags AR-skärmar. Jag har upprepade gånger hört att alla riskhanterare som skulle godkänna användningen av genomskinliga XR-skärmar för användning i en produktionsmiljö där riskerna är höga riskerar sin anställning.

#4 Mindre, kraftfullare och mindre energikrävande sensorer kommer att vara mer ekonomiska att distribuera och hantera. Utöver de lägre kostnaderna för implementering och hantering av IoT, läggs alltmer till mer specialiserade halvledarlösningar, särskilt de som är specialiserade på datorseende men också för bearbetning av ljud och rörelse, till AR-displayenheter. Föreställ dig att sensorer på enheten upptäcker användarens behov av korrigerande linser och sedan genererar den korrigerade versionen av den verkliga världen (förbättrad med AR, förstås) utan att användaren är medveten om eller behöver bära två par glasögon. Förbättringarna i bildskärmskapacitet, i kombination med billigare hårdvara distribuerad i användarens miljö (tänk: intelligenta utrymmen) och kopplad till AI i displayen eller på kantberäkningshårdvara, gör sammanhangsmedvetenhet billigare att skaffa och mer tillförlitlig. En djupare förståelse av sammanhanget översätter till många av de andra trenderna som identifieras nedan.

#5 Fler företag kommer att introducera lätta, billigare (och mindre kapabla) AR-glasögon på marknaden. Alla användare behöver inte eller vill ha en komplett "dator" på huvudet. Det finns fler sätt att tillföra värde än en hjälm eller en tung och kraftfull bärbar AR-skärm. Vissa enheter laddar ner bearbetning till kopplade telefoner. Andra erbjuder trådlösa, monokulära AR-glasögon för att endast visa heads-up-meddelanden till användarna. Vi kommer också att se till att segmentet för AR-glasögon endast för ljud expanderar där röstmeddelanden och AI-aktiverade ljudsvar uppfyller kraven för användningsfall.

UX

#6 Nya interaktionssätt börjar komplettera/ersätta/förskjuta behovet av kontroller och virtuella tangentbord. Vi börjar redan se mer användning av ögonspårning, blick och naturliga gester (t.ex. peka med bättre handspårning) för inmatningar. Förbättringar av teknik för spårning av handgester kommer i många fall att leda till lägre kognitiva belastningar och lägre beräkningsbelastningar. Neurala ingångar med ett pannband eller muskulära signaler via ett armband tillåter användare att styra alla sina digitala enheter med naturliga mänskliga gränssnitt. Användarens tunga kan till och med bli en källa till input. Se också upp för hjärnavkänning med EMG.

#7 På samma sätt som #6, på grund av nya och annorlunda sensorer i enheter kommer det att ske utvecklingar i hur användarna tar emot/uppfattar den digitala datan i sitt sammanhang på arbetsplatsen. Förutom animationer, videoklipp, stillbilder och text kommer vi att se snabba experiment och spännande möjligheter att använda rumsligt ljud och att ge just-in-time instruktioner och information till användare som använder kombinationer med andra bärbara enheter (t.ex. klockor och smarta apparater). plagg).

Infrastruktur

#8 Privata 5G-nätverk, i kombination med 5G-kompatibel hårdvara och cloud and edge computing, kommer att möjliggöra rikare upplevelser utan tyngre eller strömförbrukande enheter. Medan domen fortfarande är ute om kostnadseffektiviteten för privata 5G-nätverk baserat på nuvarande implementeringar och användningsfall, förbättras de gradvis. Det kommer att finnas mer 5G-stöd i nästa generations AR-skärmar. Dessa kärntekniker kommer att leda till ökad användning av streaming av AR-upplevelser och samarbetande AR-upplevelser.

#9 Säkerhet för AR-upplevelser kan hanteras i nätverket med hjälp av förbättringar i off-device och automatisk autentisering av AR-användare och -enheter. Att säkerställa företagens cybersäkerhet är en enorm angelägenhet för alla IT-avdelningar, och de flesta AR-enheter är dåligt utrustade för att uppfylla alla krav. Expertis i att minska säkerhetsrisker är inte en kärnkompetens hos de flesta AR-leverantörer. Innovationer för att säkerställa högt företagsdataskydd, integritet och minska exponeringen från AR-användares avsiktliga eller oavsiktliga handlingar kommer från nätverksteknikleverantörer. De och deras tjänsteleverantörskunder har lösningar som kommer från forskning och kommer att testas inom en snar framtid.

Mjukvara

#10 Låg-kod/ingen kod kommer att fortsätta att vinna med hjälp av AI. Det finns nu dussintals lågkods/no-kodlösningar tillgängliga. Problemen är att ta reda på vilka som uppfyller företagskraven, inklusive men inte begränsat till säkerhetsproblem. Medan AI tär på behovet av att manuellt koda upplevelser, blir ämnesexperter författare till fler och fler anpassade upplevelser. Den största vinnaren från denna trend kommer att vara medelstora företag utan de nödvändiga tekniska resurserna för att möta alla deras behov av AR-användningsfall. När alternativen med låg kod/ingen kod når större mognad och enklare att använda, kommer behovet av dedikerade och högbetalda AR-upplevelseutvecklare och verktyg med branta inlärningskurvor att minska.

#11 Standarder blir allt mer relevanta och, i kombination med det utökade stödet för bibliotek med öppen källkod, minskar behovet av att utveckla och underhålla skärmspecifika appar och innehåll för att leverera upplevelser över en rad AR-enheter. Även om W3C WebXR fortsätter att utvecklas långsamt, uppfylls bearbetningskraven för webbaserade lösningar i allt högre grad av hårdvaran i ett bredare utbud av AR-displayenheter. Förbättringarna i nätverksinfrastruktur gör också mer kantbearbetning möjlig. Att använda webben för att tillhandahålla AR-upplevelseinnehåll är mycket skalbart och kan distribueras helt och hållet på ett företags intranät. Khronos Groups OpenXR är redan allmänt antagen på AR-hårdvara och, i kombination med stöd för glTF, förenklar utvecklingen av plattformar för innehållsskapande avsevärt (underblåsning av no-code/low-code-trenden). Vi förväntar oss att andra standarder kommer att antas för AR-upplevelser.

#12 AR-utvecklares färdigheter och verktyg blir mer specialiserade och inlärningskurvorna blir brantare. Å ena sidan förenklar och påskyndar AI och antagande av standarder skapandet av AR-upplevelser; de inför också nya risker. Det är gyllene möjligheter till specialisering. AR-utvecklare och de med expertis inom närliggande områden kommer i allt högre grad att få nya erbjudanden, såsom djupare integrationer med Learning Management-system, Enterprise Resource Planning och Product Lifecycle Management-plattformar. Redigering av AR-upplevelseinspelningar för att bevara kunskap och påskynda överföringen kommer att kombinera AR-expertis med AI-verktyg.