01、AI：共生共长
关于VR的电影非常多，如果你小心，仔细的去看这些电影，会发现，当VR发生的时候，经常也会伴随着人工智能AI的事情。
比如说在虚拟世界里，会看到很多故事是关于人造人跟自然人之间的一些故事。VR跟AI，非常紧密关联的两个概念。基本上所有的科幻片，里面都会有VR的场景，VR的元素。
这个题材为什么长盛不衰呢？中间其实很大的一个原因是，VR跟AI涉及了人类两个非常深刻的问题。
第一个问题是，我们在哪里，我们是什么样一个世界，这是什么样一个世界。在之前，我们有两个工具，一个是物理学，一个是哲学，或者宗教，来研究这个世界。
在计算机诞生之后，我们有第三个工具，用计算的方式，来研究这个问题，VR就是从计算的角度思考“世界本源”。
在有人工智能之前，我们基本上通过生物学，通过哲学，通过宗教的方式，来研究人的精神，研究什么是人类智慧，而随着计算机科学的发展，人工智能其实就是我们通过一种计算、仿真的方式，来思考“智慧”，让我们反思人和机器的差别是什么。
VR跟AI两个都有非常长久的历史，经过了好几次的高峰、低谷，起起伏伏，有很大的进展。1950年到1960年这个阶段，相当于是VR跟AI的早期阶段。在VR这边，出现了很多非常简陋的机械的，或者电子的一些模拟器。在AI这边，出现了最早的感知算法。
到了1980年左右，VR开始应用在很多的飞行模拟器，帮助训练飞行员，包括产生一些新的游戏机，让人去玩VR的游戏。而在AI那边，出现了多层的感知网络。一直到2010年，VR跟AI都有非常非常大的突破。在VR这边，出现了很多普通消费者可以承受的，小型的VR头盔，可以让很多人去尝试什么是VR。在AI这边，因为深度学习的突破，使AI在很多领域开枝散叶。
所以会发现VR跟AI像是两个相互交织的一个波浪线，在过去的60年里起起伏伏。因为这两个话题有共生共长的土壤，第一它需要强的计算力，第二它们都需要海量的数据，第三它们需要很好的连接性。因此无论什么时候，计算力，数据量，跟连通性有提高的话，这两个领域，VR跟AI就会迅猛地发展。
02、VR到底是什么？又能干什么用？
VR到底是什么？
从某个角度来说，它是一个新的媒体。从最早用文字，到用图像，用视频，再到VR，人们对事情表达的表达力越来越强。
比如说用文字去描述北京很漂亮，就说“哇！北京好漂亮”，感觉就比较单薄。如果有图片，你可以拍一个非常漂亮的北京的图片，去讲北京好漂亮，然后如果可以拍视频的话，就能更加动态地描述更多的信息。那VR就相当于是直接把用户放到北京，让他自己去看。
如果从这个角度考虑，VR其实有很多的应用，比如说可以拍一个VR的电影，让人可以设身处地的，去看一下故事，会有一个新的用VR讲故事的方式。也可以在手术室里面，把整个手术的内容拍下来，对没有进手术室的人来说，他可以去尝试，去学习手术室里面发生什么样的事情。
对新闻来说，不再是让观众去看简单的画面，而是可以让用户真正到事件的现场，去看发生了什么事情。最后，有很多公司，会用它来做一些营销，来做一些品牌的建设。
其实也可以从另外一个方面去理解什么是VR
VR是一个新的人机界面，最早计算机发明的时候有打孔机，用来做输入输出。后面有了键盘，有了鼠标，有了显示器，到2010年左右出现了触摸屏，因此iPhone变得非常非常成功。
而现在很多人相信VR，会是下一个人机界面。
很多人认为VR是终极的人机界面，因为在VR里面，人是通过最自然的头部的转动，手势，前后走动，跟计算机做交流。它可以把人在不同的地方，连接在一起，甚至把不同时空的人连接一起，甚至可以把一个人，连接到一个虚拟的世界里面去。虽然现在在市场上，并没有很多人在做这件事情，但是这是很多做VR人的愿景。
03、VR是怎么工作的？难题在哪里？
但对于一个新的事物，很多人会有不同的理解，不同的期望，不同的判断。要做好更好的判断，首先要理解，VR是怎么工作的？VR的难题在什么地方？解法在哪里？
VR的工作原理，其实相当简单，人跟这个世界交流，是通过感官，人们经常会说五感，触觉、视觉、味觉、嗅觉、听觉，但其实人的感官，远远超出这五个，特别在VR里面，有另外的感官，叫做运动感知，它在人的内耳里面，内耳前庭，它可以感知身体的体位，运动的加速度。
所以如果围绕这六个感官来讲VR的话，其实是人接受这六个接口的信息，大脑处理了这个信息之后，产生了对这个世界的理解。所以如果改变这六个接口的输入，那就可以在人的脑子里，形成另外一个虚拟的世界。有些人听了，可能会觉得不舒服，这是在欺骗人的感官？但其实人们一直在做这件事情。
比如听觉，当戴耳机的时候，其实耳机给了一个虚拟的信号，它不是周围真正发生的，而是一个电子的信号传过来变成声音，传到耳朵里面。这跟现在的VR，其实是一模一样，只不过它对付的不是你的视觉，而是你的听觉。
但是为什么我们不把耳机当作虚拟现实呢？因为对人来说，人的大脑大部分信息，80%到90%都通过视觉来传入的。只有把视觉欺骗了之后，才能真正地做到虚拟现实的效果。所以说眼见为实，必须欺骗到人的眼睛。但欺骗人的眼睛非常难，人的眼睛非常精密、挑剔。
首先，人眼非常高清，正常的人的眼睛在视网膜的中心，每一度可以看到60个像素，就是说360度的话，大约是20K的分辨率。现在市场上可能买到的VR，分辨率大约是1080P，如果转换成视力表的话，大概就是0.1的视力，但正常人眼睛的视力是2.0，这中间的差距，何止十倍。
不仅如此，人眼睛有很多其他挑剔的地方，比如说人眼睛会有对焦，对焦有两种方式，一种通过晶状体来对焦，还有一种是两只眼睛的聚焦。那这两种对焦方式要一致，否则眼睛会觉得不舒服。
另外人的眼睛，对图片的失真非常敏感，配过近视眼镜的人都知道，就是第一次配完眼镜，会发现很不舒服，世界好像变形了，特别是眼角的地方，然后多戴一会儿可能就会头晕，这其实也是VR里面，头晕的来源之一，因为人的眼睛对图像的变形非常敏感。
人的眼睛对图像的刷新率，也非常敏感。如果刷新率不够高，转头后，发现图像会抖动，图像一旦抖动就会晕。所以晕眩，从一个非常直观的理解，就是人的大脑，觉得你给我东西太假了，它就有一个反应。
人脑其实是非常精密的一个仪器。随便改变它的输入的话，它会觉得输入不够真，会有些异常的反应出来。所以晕眩其实是现在VR发展最重要的一个问题。
那这个问题最终的解决是需要非常大的数据量，非常大的计算量，现在的很多平台，CPU，或者网络没法支撑这么大的计算量跟数据量，当然可以等这个CPU变得越来越快，摩尔定律说，基本上互联网的网速每年60%的速度增长，还有尼尔森定律是说，互联网的速度每年增长50%，听上去非常快，但是远远跟不上VR对数据跟计算量的要求。
所以答案只能在算法的设计上。做过算法优化的人可能会知道，一个优化好的算法，跟一个没有优化好，普通的算法，它之间的效率会差非常多。可以有一百倍，甚至一千倍的差别。在过去的三年里面，有很多新的算法被设计出来，让VR的系统，变得更高效。
04、不断推动VR从想象变为现实的黑科技
VR内容的产生，需要有两类工具，一类是通过3D建模的方式来做。还有一类是通过VR相机直接拍摄。VR相机一般来说，是由很多个相机构成，每个相机覆盖一个小的视场，然后再通过算法，把所有的相机拼接一起。比如说这个相机是谷歌的JUMP相机，它由16个相机组成，每个相机是2K乘2K的分辨率，差不多一秒钟，会有480帧的数据进来，每一帧是2K乘2K。
在算法优化之前，一小时的视频，它需要75天去处理。今天拍了一个节目，要过两个半月以后，才能看这个视频，但是经过算法的优化之后，它可以在十个小时里面，把一个小时的视频处理好，提高了将近150倍。但这个速度其实还是不够的，因为只有真正做到，一个小时的视频用一个小时处理完，才能真正做直播。所以在这个方面，技术还要进一步的提高。
VR的视频非常大，那就会导致，对互联网的传输，对客户端的播放，产生非常大的压力。这里就出现第二个非常重要的技术：视域选择性传输与渲染技术。
就是说对人的眼睛来说，在同一个时刻，虽然这个世界可能很精彩，有很多很多内容，但是你的眼睛在同一个时刻，你只能看到很小的一个区域，所以你只要把这一块区域处理好，把这一块区域传下来，渲染出来。如果这么做的话就可以省掉最多80%的数据，省掉可能有50%或更高的CPU的用量，可以把一个原来最多只能画4K的一个手机，变成可以画12K的手机。所以这是非常重要的一个技术。
VR内容的产生，还有一种方式，就是做3D的建模。
做过3D建模的人都知道，是非常花时间，非常费力的。
在VR的一个世界里，可能一个场景就有好几百个物体在里面。
怎么样可以非常高效的，把3D模型建出来，这是很重要的一个问题。
所以最近有一些新技术，比如说智能的图形设计，对一个物体，比如说花瓶，拍张照片，在这张照片之上可以做一些手描把它的轮廓画出来，在轮廓的基础上再画一些辅助线，然后把这个手描完的图片传给算法，算法可以按照画的线生成一个3D的模型。就这是一种新的智能的方式，来帮助人们更高效地建立3D模型。
另外，其实很多人已经在尝试，真正的去建一个虚拟的VR社交的平台，在这个平台上，跟其他的客户做一些交流。这么一个平台，其实是一个非常好的人工智能练习的一个平台，在这个平台上，有很多用户的输入，也可以加入人工智能的一些机器人在里面。所以人工智能可以让VR的世界变得非常丰富多彩。丰富多彩的VR的世界，可以提供大量的数据给AI。所以在科技史上，很多人会预测，就是强人工智能的机器人，其实最先会在VR的世界里出现。
对VR的未来，很多人有不同的想象，那到底这些美好的未来，离我们现在生活有多远？我们只是在非常非常早期的一个阶段，VR只是刚刚起步。如果考虑可能VR的应用的话，这个冰山才刚刚露出一个小的角，甚至在这些非常有限的应用里面，很多用户体验还不是非常好。大部分的美好的应用，都还在水底下，没有浮现出来。
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