ABI Research 預計，到 2026 年，將有超過 2 億活躍用戶參與以某種形式利用人工智能 (AI) 的增強現實 (AR) 應用程序。這可能包括基礎 AR 技術，如機器視覺和同步定位和映射 (SLAM) 跟蹤，以及增值應用程序，如圖像和對象識別、語義標記和專家系統分析。
“人工智能、機器學習 (ML) 和 AR 的結合是一種非常有效的結合，”ABI Research 增強和虛擬現實研究主管 Eric Abbruzzese 說。 “從本質上講，隨著可用數據的增加，增強現實的功能會變得更強大。這些數據來自位置數據、傳感器數據、環境動態以及物聯網 (IoT) 等集成系統。 AR 還可以作為這些數據類型的數據收集推動者。將 AI 融入這些領域，可為市場帶來高價值且通常是關鍵的 AR 功能?！?
AR 對視覺和空間數據的需求通常依賴于 AI 支持技術，以可操作的方式捕獲、處理和背景化該數據。因此，這兩個市場繼續重疊并創造大量機會。
根據 ABI Research 的說法，雖然 AR 本身并不需要機器視覺——在輔助現實硬件和應用程序的情況下——但它越來越成為大多數用例的必需品。支持 SLAM 跟蹤的機器視覺允許在空間中進行精確的用戶跟蹤，還可以捕獲空間數據供以后使用。
ABI Research 預計，到2026 年配備本地端 AI 芯片組的 AR 智能眼鏡出貨量將接近 2000 萬部，占當年智能眼鏡總出貨量的 70%。 AI 的本地處理在當今最為常見，但對于某些 AI 處理類型，處理位置正越來越多地轉移到云端。例如，SLAM 跟蹤可以留在設備上以獲得可靠性和低延遲，但語義標簽可以位于云上，在非敏感延遲場景中為該類型的數據犧牲延遲。云計算和混合計算方案可實現最佳 AI 處理性能，而設備性能和電池壽命、靈活性取決于應用程序和環境。
多年來，AR 領域的許多公司一直在以多種方式利用 AI，而且這種使用在公司數量和使用范圍方面都在增長。在硬件層面，高通在他們的 XR 芯片組系列中加入了專門針對 AR 和 VR 的 AI 增強功能——例如，以提高跟蹤精度和性能。 NVIDIA 正在其 CloudXR 產品以及 Omniverse 中利用 AI，后者最近宣布使用 AI 進行自動化模擬和內容創建元素。 PTC 和 Teamviewer 等企業玩家使用機器視覺進行設備跟蹤以及后端處理、分析、預測流程等。
這些元素總結為一種與整個增強現實價值鏈相協調的有價值的使能技術。
“指向用例、應用程序、服務或垂直領域，人工智能已經被利用，其作用將在未來 5 到 10 年內發生重大變化。 AI 增強了增強現實的常見附加價值，包括提高員工效率和安全性以及新穎的協作和遠程啟用功能。更準確和可預測的跟蹤和數據收集、自動化和有針對性的內容交付、新發現的數據和使用趨勢都會有所貢獻，”Abbruzzese 總結道。
