讲者1：我现在能看到吗？ 可以，这个是我自己简单列一下，就是我们自己接触到的一些东西，就是有些是我们自己在做的，但是比如说那个伙伴他们在做。 其实你看一些大家听得最多的其实还是说我们游戏、社交这样的东西对吧，大家可以看这个。 如大家应该了解， HR 这个人家不陌生对吧，已经活了好多年，但依旧说这个还没有完全发放的这个游戏还不够。 所以这个就是未来说我们今年领域一定是最广泛的。 包括现在在国内也有一些游戏厂商其实在做 AR 类的游戏，社交就不用讲了，其实像社交在当前的技术手段来讲，其实 VR 层面的反而会更成熟一点。 我觉得等一下。 如果有 VR 框架的同学，原来单纯模式才可以去介绍。 然后我们这边比如说我们早期这个技术，因为比方说现在技术没有那么成熟，但只能在小空间去做，我们是一些切入点是跟国外有点相似的。 比如说平台配合飞书可能做了一些。
讲者2：OK 也看到了。
讲者1：咱们配置对，大家可以吃一下就好了。 就是如果后续有需要的话，大家也可以在网上直接去搜一下，我觉得方法这件事直接漏掉。 那这就是一个非常局部的营销 AR 领域，因为它技术导致的没有那么成熟，但是大家有这个中心的非常新兴的一个概念，那在营销里边营销它就是一个非常好的这个应用产品。
讲者1：伴随着比方说这个 lam 技术的参数对吧空间到客户空间再到大型空间，到如今，我们的应用产品能够变得更大。 对大家社会教育这一块大家早期其实看到的也比较多了，因为是这种比如说少儿教育对吧，基于这种现有的用户同样的设备元素，做菜类，做视频上面去做一些这种 3D 内容的分享呈现。 还有一种比方说是这种专业教育或者职业教育。 那右边这张图就是我们在医学领域的一些培训，比如说你这个身体里面的内部结构结构哪里有问题，其实它很难说表面的形式。 那这个是我们目前在大龄空间的一个活动，大家可以直观地感受一下。
讲者2：看一下要不对，就是刚刚刚刚凯伟他有介绍就是 AR AR 0 这一块的一些工作，然后目前是掉线了。  OK 然后我们要不先就是请帮我讲一下，因为你最近都一直在做薇娅这块的想法，你可以介绍一下薇娅这一块的一些行业和应用。
讲者3：现在大家应该能看到这是我们最新出的一个 VIP 我们成为 yvr 第二的它是一个这个投流，要看这个机器，那目前来说应该是据我所知应该是这个全世界第一款这个高转交的 VR 投流的 VR 1 比1，之前应该是有问题的音浪一个很乱的一个应用。 其实那我们目前向我们完成这个像我们玩梦想集团，这个业务本本身它是我们本身是在全世界有万家门店。 那么我们的行动的一个目标是将这个 VR 一起落地于这个游戏场景。 一开始就像普通的这个网吧里面的，就像玩游戏一样，你只是跟 pue 只是跟电脑玩那个很重要的地方，就是结合技术功能之后，开发出线下的多人联机的这种乌鸦游戏。 那这也是我们即将要布局的一个方面。 那从这个角度来说，那么就是结合的这种跟现实互动的这种 3D 游戏，我觉得是 A 两秒的主要的落地方向之一。 对。
讲者1：我刚才给大家放视频的时候，然后不知道什么那个视频就封掉了。 这样我就再给大家介绍一下，就是最后我来看一个我们在。
讲者2：对没事，你直接分享一下就可以。 然后你加这个，然后我切换到直接把。
讲者1：好的，好的，我就给大家看一下一个工业领域的这个应用。
讲者2：现在还有，你可以点第二个对，这里面我们现在做什么事，然后以及行。
讲者1：那这个其实是一个远程的这个标注过程。 就比方说现场的工程师没关掉现场的工程师，比方说跟远程的专家他是一个互动的过程，现场远程他能够同时的感受到现场。
讲者1：对，我就是最后一个视频，给大家回放一下。
讲者2：对。 然后今天好像我们是在这种商业化，就是比如一些品牌广告，然后就这种娱乐，然后还有工业教育各方面都有应用。 对。 OK 好吧。 然后那文案基础其实在 AML 中。 我还是比较好奇，就是它它会面临一个什么样的这种基础管理的挑战，就比如说奥奇之类的，说明他们在这一块。 也有不少的一些研究，包括一些东西的经验。
讲者4：肯定是有办法把北王派的。 这是。 另一方面我觉得是在公号的。 那这个办公号我觉得这个永远都是应用设备的一个刚需，不管现在手机还是未来的严禁，这个功耗是没有上限的。 就如果比如说同样大小的电池，别人能跑一个小时，你能跑 40 分钟，那一定是足够的。
讲者4：工单配置也不止取决于算法，还跟你的应用设计是有关系的。 你用什么样的声色调，用什么样的声线这个其实需要这个要做一个非常好的结合，把这个工号降高重置，然后把这个有功能性对那我觉得目前的这些方案都还是有不小的一个空间这个我觉得是我的一个看法。 那我我我之前也介绍一下我们的一些工作。
讲者4：好，但是我们现在很大一部分工作就是通过这种关于结合的方式来解决其中的一部分问题。 就比如说你可以把那个一部分的计算上云来减少你观测的功耗你也可以结合这个云上已经建好的这种高级地图来控制你的误差的 1 或者是给你这个利用更多的空间的信息，比如说你这个你可以知道在一个非常大的空间里面去坐标，不只是通过你端上面可能只能知道一些相对的应用。
讲者4：非常多新的挑战比如说那个网络它是一定会有延迟的，那 AR VR 又是一个需要机制交互的一个应用。 那你怎么样去形成这两方面？ 比如说那个人对于这个医疗来说也是一个非植入的品牌。 好一点对宣扬来说它又是一个凹陷地以及看到的现实世界。 那这样的话可能对于这个延时就会有非常大的一个需求。 然后另外就比如说你这个有了一个地图，那你要进一步做自己的定位。 那现在其实。
讲者4：一张卡，你可以覆盖多大的范围，可以支持多少的并发，这个 QPS 能做到多少等等的。 就是你如果没有办法把那些指标控制下来，你就没有办法大规模的商用。 那这个我觉得也是技术上肯定是需要解决的一些关键问题。 对，刚才只是举了一些一小部分人理的，实际上那个只要是关系到我觉得关系到功耗，关系到成本，那这些优化都是没有指定的，那这些需求也是没有指定的，所以我是觉得还是有非常强的一个路要走的。 那这是我的观点。
讲者2：拜拜。 那其实你之前有过很多这种端上面的一个指导对吧，你觉得这一块的就是按你这个方向应该有哪一些模块，还有哪些挑战不行的。 然后就我们作为一个同学人员，这个应该要把一些根据人。
讲者4：端上面。 我觉得你是不是问了两个问题，一个是在端上面，我们还需要去解决哪些问题？ 另外一个是作为从业人员需要第四个就是这个基本的一些技能？ 对好对。 那我两个问题回答一下。
讲者4：第一个在端上面，其实我刚才大致也说过，我觉得主要还是两方面的挑战的。 一个是功能配置，你需要解决各种各样的。 现在我觉得这个在端上面你哪怕是做得最好的一些厂商，我觉得也没有解决 100% 的问题了。 对各种方面 case 我觉得非常非常的多。 那另外一方面就是在功耗上，功耗其实是跟荷兰直接相关的。 我刚才指的是往上的例子，往年上的例子。 然后另外一方面就是现在也很多人在做往下的往这个经线下谈论的一个例子，就这样的一方面工作，我觉得这个两方面都是必要的。 这个我觉得是在端上面需要必须要个别问题。 对，然后另外一方面你刚才问第二个问题是从业人员需要具备哪些的技能，我觉得对，我自己觉得是这样的，就是这个基础还是非常重要的，你知道基础就我我我自己是感觉。 现在虽然是这几年做实验的人是越来越多了。 戴老师，我觉得这个基础足够扎实的候选人是越来越早了。 我觉得对，主要是其实介绍就是这个样子。 那我觉得字节因为各种各样的系统也好，或者是这个深度学习的框架就各种的开源的东西是越来越多了，我自己感觉这个是一个集中的原因。 我觉得这个这个方案我觉得。
讲者4：对我记得我在读书的时候，其实连那个最底层的线性带入的线，那个线带度的那些东西都要你自己来写，更多用户再往上什么数值优化，横向处理这些的。 那这个其实当时来看，经常推理，你们要做一个论文，你需要写可能甚至是上万行的代码可能还不止。 但是反而现在来看，这个就告密你要把那些 co 0 数学那些东西也打得非常的扎实。 那现在的情况是说你可能就找一个开源的评论系统，然后或者是找一个开源的框架，基本上代码你可能就可以发一个工作。 那虽然这样的这个做一个工作是比较容易的。 但是其实我觉得这个对行业是比较有伤害的，你现在反而是一些对创新的一些东西，你可以落地的越来越早了。 那你的负责量没有这么来的。 那你肯定是就说那个你高龄的能力是一年特别好。
讲者4：你的问题的理解也不可能说得太深。 那你就来去解决实际的问题，因为我们这几年应该看到那些一些那个抽检的人，我就觉得可能真正可以解决问题的人反而是越来越少的。 我觉得那个对这种情况并且比你糟糕对我，我因为我想这个会可能一些那个学生可能积多了，我还是想要再提醒一下。
讲者4：就大部分的人想要拿更好的 offer 可能很多人觉得说这次发一些顶会这个是可以有帮助的。 那所以像我这几年我看到拿到最好管的那些人了，往往都不是你会发的最多的那些人，而是基础最佳值的。 真的是这样的。 所以我还是建议大家多花一些时间把基础打牢，多写太慢，多花一些时间在里程的数据源里，能对你们今后的发展是有帮助的。 对 OK 来。
讲者2：来看我们的这个你比较 look 的一个意义就可以吧。 然后对，然后对于关系技术这一块，其实 where 里面它可能跟 AR 它是有一些不同的。 需求的挑战。 然后你可以介绍一下，就是在文案里面，我们的这一个 client 就是它有一个什么样的挑战，或者说它的 client 满减代码可以介绍一下吗？ 可以的，这个。
讲者3：在 VR 里面，其实对实时性的要求，对资源占用的要求其实乌牙是是有非常是有非常苛刻的。 这就是他们的比如说他可能不仅仅是说超出后者的这个声誉，可能并不是一个像那样里面可能就是 30 赫兹是这样。 他实际上可能是希望超时时的这个 bot 输出，也希望尽可能地占用奖励的 CTO 的。
讲者3：为什么呢？ 因为和其他的因素不同的，在第二里面可能 CPU 有大量的资源，其实是要给应用关键帧的。 然后我们目前的 CPU 其实并没有把文案这个方面和上门应用全部的生产。 所以实际上对文案的资源降低了，这个压榨其实是非常严重的。 那这是一点有关对善用和执行方面。 那第二方面像医药如果都有一些米可原阿里的一些需求，那么实际上它对金路要求是非常变态的。 那么个性之间的稳定是不是真实事件呢？ 所谓的号那其实是需要提高精度的。 那一般来说，可能一般意义下我们了解的一些这种开源的方法，它可能只能在很有限的几个，这是一方面。 那另外一方面就是其实无论是对于或者说对这个这种几何状态的一个预测也是非常重要的。 那么这样我可能和这种以图像灯为单位的或者输入的这种衡量应用环境还是有些不同的。 在 VR 里面它可能需要做渲染，渲染是需要对将来时刻或进行一个预测的，能预测的原因特别重要。 那是第二个方面。
讲者3：对。 那第三个方面就是其实同样的它在量医药里面有一点是其实在这种端上是起的这个至至关重要的一个作用。 那就是为什么它其实是要为 motion to picture 这个上门时间负责的。 那么实际上往往办公司也起了在这个链路上做了一个辅导的作用。 你可能要分析，这一个那个啥设备，它的这个为什么带起来你看起来就是有很大的一个延迟，或者是突然有一下有一个 leader 那么他可能要分析这一个链路到底在哪里是吧一个问题。 那么作为 12 年的民生，那实际上实在实际上它也有很多一个单纯的一些算法或者是一些应用，包括比如说这种差生剂我们叫HW。
讲者3：或者功能也好，或者算法也好。 那么这一点上和应该说是这种。 手机上这个分享来说是有一些区别的。 那实际上对的上访工程师来说，有提出了有广度的知识的要求。 那么基本上在医疗里面啊。 啊目前来看整体来说有他的一些特殊的一面，那刚才就是刚才我描述的这些就是特这些特殊的一差不多就这些。 OK 好。
讲者2：那感谢你的一个接受。 然后对其实我们做LR ，除了说把这个 plan 不用解决之外，然后我们是不是需要这个环境作为一个开录屏感觉或者说一个交互，那在当成，这其实也是一个很重要的一个环节。 所以说而且可能你在这个方向其实有非常可以分享一下，就是他们接着一块你的一些学习途径和电影。
讲者5：对三次空间的一个交互。 那三次空间表示这个时候我们可能会需要三个空间，把对应的环境变成数据的话，然后没有网格或是一些其他的形式，然后在在干嘛？ 在这个系统里面可以进行一个交互。 然后那对于项目同学来说的话，可能 AR AR 应用来说，目前可能大家看比较多的是一种在线性的一个形式。 那但是不管是在线的同学或是线上同学，他的基本的基石都是比较拟合。 当然如果是对于一线同学来说，他可能还会牵扯到一些网络重点或者是配合你相关的一些执行者的一些知识。 那么因为在线承接来说，比如说在 amvr 里面，我们看到更多的就是我怎么在实时的进行一个遮挡或者碰撞这个功能的实践。
讲者5：对于终端来说的话，我就要首先要提供的是第一个痛点从哪来？ 那就是我可能希望我第二个深度从哪来？ 那深度的话如果 VR VR 平台上没有这个相机的话，目前来说确实是比较少见了考虑的功耗，那接下来就是桌上的人需要自己决定。 那除了这两个之外，我们接下来就要考虑的是休息，因为那他的难度就是我怎么能够号表低的一个算力以及跑低的一个选择，以及从你刚进上面，我能够彻底比较高效的精品的数据流。 你好，但是整个过程来说，其实在终端上实现使用的是真的这样的操蛋。 同时如果我在这个时候给我的回款，那就是说我共同会有一个变化，那就说我需要对模型进行一个比较大的调整。 那她又涉及到了一个如何在线的对模型进行一个调整。 那最近这几年的话，我们确实有一些帮优秀的开源的文章和代码，比如发出去会拉进去，大家可以参考。 当然我说的这些可能在线的一些人体的空间或者是人脸的空间，它是所有的一些 handler 所以这个就不再细说这样子呈现出现。 那现在普遍的话，比如他选择的是离了三天内生成，那我可能对周围的场景统建完了，我可以做一些虚拟的拍摄，或者是说我们一线暂停经验的方式对小物体生成了一个小物体，然后可以把它当成是一个游戏的资产。
讲者5：然后那这里面的话，因为一线的产业空间它是有一个非常多的一个 head count 的，比如我有 FM 然后我们算空，接下来的话就是我的深度的统一化，然后接下来是网络生成，网络处理。 然后如果我们需要是一个非常高清的话，有一个 match 规范网格的文优化，起码还有一些文艺的生成。 同时如果我们是一个非常大的一个环境，比如可能是习惯性的一个环境的重建的话，如果我们要放在一个终端的系统，要对它进行一个在线的交互的话，我们需要对网格对管理进行一个网管理，所得进行一个 LV 也就是对我们的网络进行一个新的查款。
讲者5：然后那这里面来说的话，因为这个理论其实是答案可能更加成熟，因为他在很少。 首先他是一个视觉来做一个非常终极的一个问题。 所以他是有非常优秀的一些开源的项目，一个 open 危机，那他可能更多的是一个原因相关的一个开源代码。 然后第二个是控 map 就是从视觉的，它的一个是 Alice Lily 那它是能达 load matching 开发的一套整个项目现在组件的开源的项目。 同样，对，对于软件方面的话，你现在体现在策略里面，它是有非常明确的落地方案的。 所以我们可以找到一些非常行业的一个标杆。
讲者5：并且你现在逐渐从理论到实践上来说，其实因为整个看模块相多，其实如果你从理论到实验上完全能掌握的话，它真的是非常有挑战。 你的任务并且真的非常，同时五个人就对他非常的感动。 那同样的话，因为三个组件可能一开的就是之前可能有三个大耳说就是基于英国子女的一套，那它打通的是三维体验和三维体验的产量漂亮，因为你刚刚说的三维体验它可能是一个存在非常的多。
讲者5：那我们是不是可以利用一个你们核实一下的框架，把所有的流程整合到一个误判甲方有关的数据？ 那当然确实有很多一些要做的模我们生成的模型，我们怎么能够把它放在一个现有的工具上面进行使用。 所以现在帽子可能出来的是一个影视的表达，我怎么能够接待直接放到我们现有一些网络处理或者是渲染的一些当优秀的一些比如因子或者是所有这样的这样子一个工具上面去使用。 所以那当然这是第一个就是我们可以调的一些非常丰富的一些资料和看待。
讲者5：第二个就是团队和平台就额外来打广告，我们的 people 的话可能是 VR 行业市场党，所以在光学意识点算法这两方面就是有上路的不停地深耕。 然后内容方面的话大家可能最近能看到就是有很多演唱会，关于摇滚的一些明星的演唱会后面有更多的一些内容可以给你讲。 那现在的话可能大家可能看到如果我是一个年轻人，所以比较喜欢杀 B 站，我 B 站上面时不时就可以收到这个妙山的一些推送。 所以可以大家批准中药餐其实在线下也是证明门店，大家可以看一看。
讲者5：那为什么玩手机我是因为就是说这个平台还是比较不错的一个平台。 所以就是说如果对一个刚刚进入一个行业来说，对 arvr 想要从事 AR VR 行业来做的话，这样的一个比较靠谱的一个。 因为那其实是一些相，就是可以相直观的一些视频，因为它可以整个团队来说你的基础也很不错，然后基础想法也是比较合理的。 同时在工程上面，因为工单上面有一些算法的应用，所以我们对工程方面是要求较高的，我所以在这个时候我们这个工程是一定要有耐心，那整个来说对他的品牌都是一个不错的选择。 所以如果大家真的想进入 AR VR 行业的话，那其实大家都可以看一下。
讲者2：OK 好。 然后其实这个嘉宾他们你们在做这个方向的时候，都对行业这个技术其实有很强的要求。 然后我相信你们各位嘉宾知道的，这个平台和我们组的应该都还很不错。 对。  OK 然后我有一个问题，就是你们刚刚都有介绍我们的行业平台，包括一些这种低俗的一些返点。 那对那另外一个问题就是更多的一些算法需求。 那因为你们肯定都是一些面试官对吧，就是刚刚后面遇到一些对科学的一些要求，就是其他的一些嘉宾，就是你们对这些对一些抽检人，包括他们在这个方法能力，比如他们需要什么样的品质，然后他们的能力到底是要广，还是说要干嘛？ 要么深入？ 就这一块你们有些什么样的经营，或者说一些想法。
讲者1：行。 那我先说说，就是我还是现在看不太好。 提到那个点，就是我们希望候选人其实核心点确实是80，这个 80 因为影响吗？ 那么也好，或者是项目创建也好对吧，因为技术其实理论上来讲很多时候对基础的要求非常高，那涉及到数学，然后机器人学对吧，比如说动力学，然后包括 dv 包括我们就是就比如说你还要了解一下那个代码怎么加速是吧，那就是他的基础要求非常高，那怎么去做到达成呢？ 就是我觉得现在的学生很多时候面临很多的压力，那我觉得这个路径上面可能商家要低热度诱惑吧，就是我自己输出的时候，我们老板跟我们说到反动一个十年的对吧？ 那其实十年虽然有点夸张，但正常情况下，我们还是希望这个会的人能够在某些点上面能够经营业务，把这个点好好的研究深入。
讲者1：那你在你这个点上面研究了深入了之后，其实你发不发这个我们作为面试方面的，你去很好地去聊一聊，能够很快发现你到底记住扎实不扎实，我们很少去看说你那个 paper 发的有多牛逼。 那有的时候就是按照上午大家讲的发people ，有的时候是要一些花活的，但是我们作为企业来讲，很多时候其实更多的让你实打实的这个东西能运用到产品当中去。
讲者1：就是我觉得能够给到大家的，尤其是学生的平时的这个建议就是你们要经营业务，因为现在对他人判断很多，然后这个这个判断但是他也很多，但在我们这个基础里来讲，其实要的东西还是那些就是在一些点上面做一些核心点上的一些突破。 那这个因为如果说你觉得去走技术专家的路线，其实这是比较好的路。
讲者1：另外一条路的。 如果说你觉得自己对综合能力非常强对吧，那你希望是走一些这个偏寡的路线，而不是在某一个点上面做得非常非常深，我觉得也是可以的。 这种两种人跟对企业来讲都是需要他们并不是一个 2.1 的过程。 那单纯说你要对自己的定位比较清楚，只要做得更清楚，知道自己想要的是什么，那我觉得就可以了。 那这个可能就是我给大家的一些建议。
讲者3：就是觉得刚才听到韩伟说感觉他把我想说的就是扩展了80%。 那我就补充一下。 那其实我觉得，对于候选人来说，除了一些技术扎实的等这种显性的技术功底来说，我们可能看中的有什么分为几个方面，一个是他确实有技术上的热情和技术上的耐心。 那其实喜欢这个技术的其实很多，但是如果这个热情不能。
讲者3：他在某一个方向上的登录，而不是网络。 那么如果一个人他能坐在路上，我更圆一些，那么之后可能在网络上面也能走得更远一些。 这个都是我一家人。 那另外一点就是其实我从学校出来之后，一直以来就是比较喜欢体育团队，进行一些原创性的一些工作不仅仅是说 follow 这些这种比较荒谬的一些工作。 那我觉得如果有个性独立搭建系统，然后完全哪怕是一些比较小的一些那种抗联的型的的判断型的这种工作来说，我觉得对于投资来说也是一个很大的加分项的。 但我觉得主要是这么经验的。
讲者2：然后你把这里面的。
讲者2：来大家。 第一个是吧。
讲者2：为什么这个工作好。 然后对这里就是稍微一个方向提问，就是他们可能是想往报名下，就是浏览平平这一块，不知道你有没有一些这种接触。 对，然后浏览平平比如他有一些什么样的发展怎么样？ 或者说他的一些基础拦截之类的。 这一块有有有有有接触吗？
讲者4：本身要非常的了解。 因为这个不是比如说你把一些难度或者说一些功能把它变化就完事了。
讲者4：那所以就是说因为我们自己也做过这样的一些层次，它本身如果你 BPO 跟那个专用机器的 overhead 是非常非常高的。 所以你不是说把一些那个比如说我们现在觉得有一些。
讲者4：就是说那个就是他他总之还是就定向本身，其实他的那个不是特别的难，但是你需要对整个这个这个这个系统，整个的这个功能算力你要有非常深的这个非常扎实的这个功底能去做哪些事情？
讲者2：然后要不我们就最后一个一起。 然后因为这个 HR 哪些另外一个早期的过程中。 然后我就很想听到。 你们作为一个咨询的行业的对这个 HR 的未来有一个什么样的判断，就比较理想的 HR 是什么样子的以及你们对他这个行业的一个直接的判断。
讲者1：好的，好的，那行我先不满意了，因为这个预测未来是一件风险很高的事情。 我觉得从两个层面去讲。 第一个是来看技术的一套路线，其实大家刚才没有提到，比方说豁免模式写到这里面，你说双离结合对吧？ 因为现在的双向摩尔订阅的这种完全推进已经不能满足我们在 x2 领域，对于这种理解，并咱们要做和大家简单然后单独营销创意结合那种方式，把一些竞争性要求非常高的一些点放在方向。 那对于这个性能要求高，但是仍旧容忍那个延时的这个放在云端。 云端的话意味着其实理论上不可限量的范围对吧？ 那很多问题，其实通过这种方式，我们在 HR 的技术层面是可选。
讲者1：明白，那这个其实我们现在产业链虽然那我自己去做这块，简单给大家分享一下，就是这一块其实目前来讲在八五年之内，其实还是有一些这个技术规划的，大家可以去有个迭代，那所有的未来的产品也好，就是说基于你这个技术发展到什么程度了，到底能有够不够足够成熟，让大家比如你付款 B 端用户也好还是 C 端用户好，最后能够接受对吧？ 所以这是两个前提。 但是两个都统计之后的话，我觉得大家的现在的 HR 领域的终极那么强，不管是 VR 模式也好，还是 AR 模式也好，那在 10 年左右，我觉得是能够到现在消费者是一个走下去的，在那个时候可能只能够做到一个初步普及的一个阶段。 那从现在团队的。
讲者1：这个 AI 模式大家可以去看一下他这个我觉得可能十年内的产品，但是产品暂时可以去看一下，这是我对未来的一个可以说是吧，家里的大家必须得好。
讲者2：好，然后后面你有什么要，就是你的一些干嘛。
讲者4：我能看完。 对，我也是觉得这个我也不做具体的时间判断。 我觉得这个现在这时间判断打脸的情况太多了。 对，我也只能说一下行业的共识。 我觉得那个这几年肯定那个 AR 眼镜是没有办法迭代手机的，然后这个 PR 眼镜我觉得可能也就是一个征集的游戏第一版，我觉得那个跟我们最终的那个目标还是有一定差距的。 但他肯定不会是一直都是这样的一个状态。 我觉得因为我自己还是坚信新的交互方式肯定会有新的这个就巨大的一个监控能力，但是目前的这种技术现状我觉得局限了它的接触能力，所以我们现在看不到。 那这也就是我觉得我们需要不断去努力的去这个解决技术问题的一个原因的。 那如果现在技术问题如何都已经解决完了，大家也都没有机会了，我们也不用去说这么一个 workshop 对吧，所以我自己是觉得说大家都还是有机会，这也这个也是我自己会在这个行业去持续投入的一个原因的。 我觉得。
讲者3：好的其实我觉得一年之内，就是像刚才浩敏和海伟都已经介绍过的一些软件上访类型的一些这种迭代的，包括 l0 这些。 另外我这里可能就换一个视角来说，那我觉得可能避免之类的，可能在这个 HR 技术的主要落地的还是 VR 1 比 1 里面。 那我真的可能在将来这个两三年以内的 VR 1 比 1 可能还是属于这种换一个方式，我们是结合了更多的，包括 L 云呐地图这种商城店呐、投资识别面部识别，动画可能都这些，但可能在就是里面的里面，这些技术可能抖音在某一个政策上你就去了，聊得还不错，还是一个大型的一个这一点，但是这一点可能要其实这已经是很多人的。 然后可能在五年之后，如果在光学方面有一个比较大的一个进展，那么 X 他可能在这种可穿戴式设备上面有些卧底将会有一个革命性的一个进步。 但这个时间可能已经是可能已经不是今天能够说得很清楚了。 那从目前来看，就是这么几年之内，可能一个这个 X 房我觉得一个主要的动力算法研究的格式的地方的一个比较比较有意思的一个机器落到落实到硬件上面，可能是。
讲者3：食べるの大好き、よくわからない。
讲者3：那可能差远的也不好说。 但是近期的两三年以内的可能是这样的一个情况。
讲者2：OK 好，那今天我们就是就 AR 这个行业，包括这个行业的一些发展和基础拦截，就是今天的探讨，非常感谢各位的一个时间和这个信息的分享。 也感谢大家对就是河南从业者带来两个方向的一个职业规划，进行了很忠诚的一些记忆。 要不我们今天的这个有所讨论就进行到这。 辛苦大家。  OK 然后我们好 OK 拜拜。 然后我们后面这段时间就交给这个值班吗？ 然后会有一个关于整个文案论坛的一个那个技术的总结后面对，然后把整个格案它的一个就是总结一些具体的分享。 然后我们就。
讲者6：能听到吗？ 好可以了。 好的，谢谢一下。 好。 各位伙伴大家好，我是全国财务教材城南麻平台学院的工作人员。 那么第三届论坛，随着我们 XR 技术圆融论坛的结束，也已经接近尾声了。 那么在这两天起购的一个日程中，来自职位和企业界的 22 位嘉宾跟大家分享了近几年 live 的业务发展以及行业落地的情况。
讲者6：大家可能也会发现地区相比于 2 的自然视野，3m0相关的三维方向，还有一个是我们的产特别高，然后产出成果更难的一个领域。 这太大其实是今天挑战夯实的人原本他的数学基础以及自家家居固定的能力，而这些基础和能力我认为是各大企业就候选人所具备的基础素质。 当然听我真的很难。
讲者6：之后你可能被报告嘉宾查 PPT 中展示的复杂的一些数学公式、抽象的这种三维集合给劝退了。 或许你经过嘉宾们他分享的技术思路之后，你能受到启发意识到原来看似成熟的这种技术背后还有主播可以去探索，还有很多解决的这些方向，进而激发了你能跟整个领域的这种斗志。 但是不管怎样，我都希望这份论坛能够给大家带来结局的收获。 那么最后其实想跟大家说，人生在世不过百年，或许我们终极一生都务已经能够企及我们论坛嘉宾现在所取得的一些成就。 但是我认为人生的价值和意义差不大，就在于我们自我的不断迭代和机遇成长。 因那不管在哪个领域，不管我们从事什么岗位，我都希望大家能够坚定目标，全力以赴。
讲者6：最后再次感谢各位抽出宝贵的时间，能够能一起参与本次论坛。 那么关于论坛的嘉宾的 PPT 以及对应的视频回放，我们也会尽快跟嘉宾沟通，然后及时地去更新出来会更新在中国成长知识学会它的公众号以及还是我们本次直播的安全的 B 站。 最后还是感谢论坛的值班方中国参加同学协会以及承办方中国怎么样能学协会三维视觉专业委员会的指导和组织，感谢了组织的未来和知名科技能量的支持，也感谢我的同事们这段时间的一个付出，更要感谢其实我们这次论坛嘉宾的交集人，主旨报告嘉宾是浙江大学张国峰教授，然后邀请的嘉宾。 而我们昨天下午的咱们在经纪人和动驾驶的专场的交接人执行率这个老师和我们今天下午 x2 专场的科学家博士。 好。 那么我们期待下一次论坛我们再见。 当然到时候我们也是希望我们能够线下面击。 好，再次感谢。 大家好，再见。

Answer: 会议确定了AR及VR落地于游戏场景，应用于工业化感受远程现场，包括品牌广告，娱乐，工业教育，公号提供设备刚需，结合声色声线，交互机制明确定位等场景，交互环节在三次空间中进行，在没有网格或其他形式的系统中可以把对应环境转变为数据以网格形式进行交互，过程中面临功能配置多样化，功耗，创新落地之后的负责量，理解问题的深度，解决问题的难度等挑战，在光学意识算法中不断深耕，提高基础要求，明确定位，实现核心突破，预期在未来VR及AR领域能实现初级普及，VR眼镜实现征集游戏第一版本，交互方式突破新的监控能力，未来VR会更换方式，结合更多商店，实现面部识别，动画等功能，探索更多未知领域。