上個月，索尼發(fā)布了SteamVR驅(qū)動和大多數(shù)顯卡所需的PC適配器，使PS VR2正式支持PC VR。但在PC上，這款頭戴設(shè)備缺少其突出的功能，包括眼動追蹤、高動態(tài)范圍（HDR）和手柄自適應(yīng)觸發(fā)。

而自適應(yīng)觸發(fā)器讓開發(fā)者可以動態(tài)設(shè)置觸發(fā)器的阻力級別，根據(jù)玩家所持的虛擬物體，以模擬逼真阻力感，這是其他VR手柄所不具備的獨特觸感效果。

VR游戲「Cactus Cowboy – Desert Warfare」開發(fā)商Cactus VR Studios與DSX開發(fā)者達(dá)成合作，DSX是一款付費工具，可讓PlayStation手柄用戶在PC上訪問其設(shè)備的全部功能集，包括自適應(yīng)觸發(fā)器，以增加對 PS VR2 Sense手柄的支持。

我通過游戲和DSX封閉測試版測試了該設(shè)置，以確認(rèn)其有效。目前，該方案需要與游戲一起保持DSX開放，但Cactus VR Studios計劃在未來添加本機(jī)支持，將訪問自適應(yīng)觸發(fā)器的代碼直接實現(xiàn)到游戲中，而無需購買DSX。

另外Cactus VR Studios還計劃向其他開發(fā)者免費提供此原生代碼，以便他們也可以在游戲中添加對PS VR2自適應(yīng)觸發(fā)器的支持。

由于目前僅有0.35%的SteamVR用戶使用PS VR2，我們不太可能看到自適應(yīng)觸發(fā)器通過 Cactus VR Studios的代碼進(jìn)行廣泛集成。但一些熱情的VR開發(fā)者會這樣做，這應(yīng)該會為PC PS VR2用戶帶來逼真觸感體驗。

在未來固件更新后，PS VR2游戲?qū)⑼ㄟ^PS5 Pro進(jìn)行升級。

與PC上的NVIDIA DLSS（深度學(xué)習(xí)超級采樣）一樣，PS5 Pro的PlayStation光譜超分辨率（PSSR） 功能使用經(jīng)過游戲畫面訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來升級游戲，其效果比傳統(tǒng)圖像升級技術(shù)高得多。

索尼在接受CNET采訪時稱，PSSR將自動與整個平面PlayStation游戲庫兼容。采訪還透露，PSSR在發(fā)布時不會支持VR游戲，但會在未來固件更新中“兼容所有VR游戲”——盡管沒有給出具體時間表。

一些VR開發(fā)者可能會選擇使用PS5 Pro速度提高45%的GPU，將圖形密集型PS VR2游戲的幀速率從60提高到90。這將避免重新投影令人不快的雙重成像偽影（PS VR2在60 FPS模式下重新投影到120Hz），但可能不會提供原始的分辨率提升。

不過，當(dāng)PSSR更新為支持VR時，這些游戲在PS5 Pro上的視覺和體驗都會更好，因為游戲會升級并以更高的分辨率運行。對于一些PS VR2玩家來說，該解決方案可以證明這款游戲主機(jī)創(chuàng)紀(jì)錄的699美元售價是合理的。

蘋果面向Apple Vision Pro開發(fā)者發(fā)布了visionOS 2 beta 9測試版，該測試版比beta 8推出晚了一周。

Vision Pro注冊開發(fā)者可通過“設(shè)置”應(yīng)用，轉(zhuǎn)到“軟件更新”，點擊“Beta 更新”選項，然后切換到“開發(fā)者Beta”以選擇Beta版本。請注意，下載和安裝Beta版需要與開發(fā)者賬戶關(guān)聯(lián)的Apple ID 。

visionOS 2可從2D照片中獲取深度信息，并使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)將其轉(zhuǎn)換為3D照片。蘋果表示，該功能旨在為照片增加深度，讓回憶更加身臨其境。

基于新手勢開發(fā)者可激活Home View和控制中心，Home View也可自定義，重新排列應(yīng)用程序。visionOS 2旅行模式現(xiàn)在包括了對火車模式的支持，訪客用戶資料可保存30天，因此訪客不必在每次試用頭顯時都進(jìn)行設(shè)置。

今年晚些時候，Mac Virtual Display將支持更高分辨率和更大尺寸的虛擬顯示器，蘋果表示這相當(dāng)于并排放置兩個4K顯示器。通過AirPlay更新，Vision Pro可充當(dāng)?AirPlay?接收器，因此可以將iPhone、iPad或Mac上的內(nèi)容共享到頭顯上。

Mindfulness應(yīng)用支持?jǐn)z像頭追蹤和響應(yīng)呼吸模式，以改善冥想體驗，并且Vision Pro支持visionOS 2藍(lán)牙鼠標(biāo)。

Sensitron隸屬于Halma集團(tuán)，已運營36年，是全球公認(rèn)的氣體檢測領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)。這家創(chuàng)新型公司采用了增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）等尖端數(shù)字技術(shù)，為客戶和最終用戶提供身臨其境的互動體驗。

基于增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)賦予了Sensitron產(chǎn)品沉浸式三維視圖以增強(qiáng)客戶體驗；客戶現(xiàn)在可以從各個角度詳細(xì)檢查探測器。除了產(chǎn)品，還可通過信息圖表添加信息和技術(shù)數(shù)據(jù)，這允許最終用戶采用增強(qiáng)現(xiàn)實作為培訓(xùn)工具，只需打開Instagram即可使用AR氣體探測器。

Sensitron借助元宇宙，通過創(chuàng)建虛擬空間進(jìn)入數(shù)字化的未來。在元宇宙中，用戶將找到“Sensitron HUB”，這是一個全面的虛擬環(huán)境，其中包含了有關(guān) Sensitron的詳細(xì)信息。在這里，訪客可以探索產(chǎn)品信息、認(rèn)證和氣體檢測等內(nèi)容，這是一個全面而互動的信息中心，代表了 Sensitron對產(chǎn)品透明度和知識共享的承諾。

不僅如此，Sensitron還創(chuàng)建了代表氣體探測器應(yīng)用的應(yīng)用空間。氣體是一種用途廣泛的元素，無論是工業(yè)、商業(yè)、海洋還是建筑都需要氣體檢測……而這些虛擬空間是根據(jù)現(xiàn)實世界環(huán)境重建的，包括停車場和已經(jīng)可以探索的制藥化學(xué)環(huán)境，在其中用戶可以閱讀有關(guān)產(chǎn)品使用方式的更多具體信息。

Sensitron決心緊跟數(shù)字革命的步伐，并基于增強(qiáng)現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實來改善與客戶、合作伙伴的溝通。

人工神經(jīng)元是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分，現(xiàn)有的人工神經(jīng)元用于GPT4等大型語言模型，其工作原理是接收大量輸入，將它們相加，然后使用神經(jīng)元內(nèi)部的另一個數(shù)學(xué)運算將總和轉(zhuǎn)換為輸出。這些神經(jīng)元的組合構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們的組合工作可能難以解碼。

但這種組合神經(jīng)元的新方法略有不同?，F(xiàn)有神經(jīng)元的一些復(fù)雜性被簡化，并轉(zhuǎn)移到神經(jīng)元之外。在神經(jīng)元內(nèi)部，新神經(jīng)元只需將其輸入相加并產(chǎn)生輸出，而無需額外的隱藏操作。這種神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)被稱為柯爾莫哥洛夫-阿諾德網(wǎng)絡(luò)（KAN）。

麻省理工學(xué)院研究人員領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊詳細(xì)研究了這種簡化方法，該方法可以讓我們更容易理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生特定輸出的原因，幫助驗證其決策，甚至探測偏差。初步證據(jù)還表明，隨著KAN變得更大，其準(zhǔn)確率的提高速度比由傳統(tǒng)神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)更快。

KAN的基本要素實際上是在20世紀(jì)90年代提出的，研究人員一直在構(gòu)建此類網(wǎng)絡(luò)的簡單版本。但麻省理工學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊進(jìn)一步推進(jìn)了這一想法，展示了如何構(gòu)建和訓(xùn)練更大的KAN，對它們進(jìn)行實證測試，并分析了一些KAN，以證明人類可以如何解釋它們的解決問題的能力?！拔覀冎匦录ぐl(fā)了這個想法，”團(tuán)隊成員、麻省理工學(xué)院Max Tegmark實驗室博士生Ziming Liu說。“并且，希望隨著可解釋性的出現(xiàn)……我們 [可能] 不再 [必須] 認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是黑匣子。”

雖然還處于早期階段，但該團(tuán)隊在KAN方面的工作已引起人們的關(guān)注。GitHub頁面已紛紛涌現(xiàn)，展示了如何將KAN用于各種應(yīng)用，例如圖像識別和解決流體動力學(xué)問題。

如今，幾乎所有類型的人工智能，包括用于構(gòu)建大型語言模型和圖像識別系統(tǒng)的人工智能，都包含稱為多層感知器（MLP）的子網(wǎng)絡(luò)。在MLP中，人工神經(jīng)元排列成密集、相互連接的“層”。每個神經(jīng)元內(nèi)部都有一個稱為“激活函數(shù)”的東西——一種數(shù)學(xué)運算，它接收一堆輸入并以某種預(yù)先指定的方式將它們轉(zhuǎn)換為輸出。

在MLP中，每個人工神經(jīng)元都會接收來自上一層所有神經(jīng)元的輸入，并將每個輸入與相應(yīng)的“權(quán)重”（表示該輸入重要性的數(shù)字）相乘。這些加權(quán)輸入被加在一起，并饋送到神經(jīng)元內(nèi)部的激活函數(shù)以生成輸出，然后將其傳遞給下一層中的神經(jīng)元。例如，MLP通過為所有神經(jīng)元的輸入選擇正確的權(quán)重值來學(xué)習(xí)區(qū)分貓和狗的圖像。至關(guān)重要的是，激活函數(shù)是固定的，在訓(xùn)練期間不會改變。

經(jīng)過訓(xùn)練后，MLP的所有神經(jīng)元及其連接加在一起，本質(zhì)上就像另一個函數(shù)，接受輸入（例如，圖像中的數(shù)萬個像素）并產(chǎn)生所需的輸出（例如，0表示貓，1表示狗）。了解該函數(shù)是什么樣子，也就是它的數(shù)學(xué)形式，是理解它為什么會產(chǎn)生某些輸出的重要部分。例如，為什么它會根據(jù)某人的財務(wù)狀況將其標(biāo)記為有信譽(yù)？但MLP是黑匣子。對于圖像識別等復(fù)雜任務(wù)，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逆向工程幾乎是不可能的。

“如果我們甚至無法解釋來自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這些合成數(shù)據(jù)集，那么處理真實世界的數(shù)據(jù)集就毫無希望，”Ziming Liu表示，“我們發(fā)現(xiàn)很難理解這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們想改變架構(gòu)?！?/p>

主要的變化是刪除固定的激活函數(shù)并引入一個更簡單的可學(xué)習(xí)函數(shù)來在每個輸入進(jìn)入神經(jīng)元之前對其進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

與MLP神經(jīng)元中的激活函數(shù)接收大量輸入不同，KAN神經(jīng)元外部的每個簡單函數(shù)接收一個數(shù)字并輸出另一個數(shù)字?，F(xiàn)在，在訓(xùn)練過程中，KAN不會像MLP中那樣學(xué)習(xí)單個權(quán)重，而是學(xué)習(xí)如何表示每個簡單函數(shù)。在今年發(fā)表在預(yù)印本服務(wù)器ArXiv上的一篇論文中，Liu和同事們表明，這些神經(jīng)元外部的簡單函數(shù)更容易解釋，從而可以重建整個KAN正在學(xué)習(xí)的函數(shù)的數(shù)學(xué)形式。

Liu及其同事還表明，隨著規(guī)模的擴(kuò)大，KAN比MLP更快完成任務(wù)并變得更加準(zhǔn)確。該團(tuán)隊從理論上證明了這一結(jié)果，并在科學(xué)相關(guān)任務(wù)（例如學(xué)習(xí)近似與物理相關(guān)的函數(shù)）中進(jìn)行了實證研究?！澳壳吧胁磺宄@一觀察結(jié)果是否會擴(kuò)展到標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，但至少對于科學(xué)相關(guān)任務(wù)而言，它似乎很有前景?！?/p>

01 研究背景

隨著虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）的快速發(fā)中，高質(zhì)量的三維重建和三維渲染顯得尤為重要。3D Gaussian Splatting的出現(xiàn)最近在神經(jīng)渲染領(lǐng)域引起了一場革命，該技術(shù)將點云表示為3D高斯函數(shù)，使用可微分的光柵化進(jìn)行渲染和優(yōu)化，進(jìn)而實現(xiàn)了高質(zhì)量的新視角實時渲染。然而，與成熟的基于網(wǎng)格的渲染管線相比，GS在生成復(fù)雜的陰影和動態(tài)照明效果方面仍面臨挑戰(zhàn)。為了解決該問題，火山引擎研究團(tuán)隊提出了一種幾何增強(qiáng)的3D Gaussian Splatting的重建算法，用于對場景進(jìn)行高質(zhì)量的幾何與外觀重建，并實現(xiàn)了基于高斯光柵化的延遲渲染管線從而支持重光照、陰影、Mesh混合渲染并支持實時渲染，并實際應(yīng)用在虛擬直播等VR/AR/XR應(yīng)用中（如圖1、2）。通過該項技術(shù)，提升了GS建模的視覺渲染效果和編輯能力，拓寬了3D GS的實際應(yīng)用場景。

02 方法介紹

本文介紹的方法如下：

1.幾何增強(qiáng)3D高斯方法

為了進(jìn)一步提升3D GS的幾何表達(dá)能力，團(tuán)隊提出了一種幾何增強(qiáng)的3D高斯方法，增強(qiáng)了GS對幾何深度和法線渲染能力。具體來說，這項工作為每個3D高斯引入了一個法線屬性n，在訓(xùn)練過程中，使用Alpha-blending為指定視點渲染深度和法線圖，并使用深度圖計算偽法線來監(jiān)督法線屬性及高斯點位置的優(yōu)化。其中，直接使用深度梯度產(chǎn)生的偽法線對噪聲非常敏感，導(dǎo)致偽法線非常嘈雜，并且具有多視角不一致的問題，為此，該方法為深度、法線添加正則化項約束，并使用Appearance Embdeeing的方式為每個圖像id編碼一個外觀因子作用于渲染圖像，緩解多視角拍攝的外觀不一致問題。使用該方法，可以實現(xiàn)高質(zhì)量的場景外觀渲染和幾何重建。算法pipeline如圖3所示。

對比原始的3D GS，該方法在不需要其他額外輸入的情況下，可以為場景重建出高質(zhì)量的深度及法線（如圖4）。

2.高斯延遲渲染

進(jìn)一步地，團(tuán)隊實現(xiàn)了基于高斯光柵化的延遲渲染管線（如圖5），兼容主流的光源類型、實時陰影的渲染，以及與傳統(tǒng)Mesh模型混合渲染。整個渲染管線包含包括兩個階段：首先是G-buffer渲染，著色器從指定的攝像機(jī)視點渲染GS場景，使用光柵化創(chuàng)建G-buffer Texture，包括顏色、法線、shadow map和深度；其次，延遲照明和合成階段，渲染器根據(jù)G-buffer中的信息計算每個像素的照明和陰影，以確定其在照明影響下的最終顏色。其中，為了處理平行光源，該技術(shù)為光柵化管線引入了正交投影模型，從而，3D 高斯分布通過計算相機(jī)空間協(xié)方差矩陣Σ′ 實現(xiàn)到2D空間的正交投影：

以上展示了通過延遲渲染管線，可以使3D GS支持復(fù)雜光效的渲染。第一個內(nèi)容展示了點光源照明效果，第二個內(nèi)容展示了平行光源的打光及陰影渲染。

03 技術(shù)應(yīng)用? ?

研究團(tuán)隊將該渲染系統(tǒng)集成到了廣泛使用的Unity和Unreal Engine（UE）平臺，開發(fā)了一套3D高斯渲染插件。允許用戶將Unity/UE支持的各種復(fù)雜光源（包括點光源、定向光源、體積光源和環(huán)境光源）集成到生成的3D高斯中。系統(tǒng)還支持在不同照明環(huán)境中實時渲染動態(tài)陰影，并能夠與其他網(wǎng)格資產(chǎn)一起渲染。該系統(tǒng)可以無縫集成到現(xiàn)有工作流程中，有效地將3D高斯散射技術(shù)引入XR/MR應(yīng)用。這種集成顯著增強(qiáng)了與3D高斯相關(guān)的創(chuàng)意和編輯能力，使其更加多樣化和實用。

使用該系統(tǒng)，團(tuán)隊開發(fā)了一套虛擬直播應(yīng)用。結(jié)合其他AI技術(shù)，可以將任意場景人物實拍直播與虛擬場景進(jìn)行融合，以極低成本完成直播布景，并支持二次編輯創(chuàng)作，豐富直播創(chuàng)意。

同時，可以支持對AIGC Video生成的素材進(jìn)行3D資產(chǎn)的創(chuàng)建及二次編輯，如下所示。

多媒體實驗室介紹? ?

火山引擎多媒體實驗室是字節(jié)跳動旗下的研究團(tuán)隊，致力于探索多媒體領(lǐng)域的前沿技術(shù)，參與國際標(biāo)準(zhǔn)化工作，其眾多創(chuàng)新算法及軟硬件解決方案已經(jīng)廣泛應(yīng)用在抖音、西瓜視頻等產(chǎn)品的多媒體業(yè)務(wù)，并向火山引擎的企業(yè)級客戶提供技術(shù)服務(wù)。實驗室成立以來，多篇論文入選國際頂會和旗艦期刊，并獲得數(shù)項國際級技術(shù)賽事冠軍、行業(yè)創(chuàng)新獎及最佳論文獎。

火山引擎是字節(jié)跳動旗下的云服務(wù)平臺，將字節(jié)跳動快速發(fā)展過程中積累的增長方法、技術(shù)能力和工具開放給外部企業(yè)，提供云基礎(chǔ)、視頻與內(nèi)容分發(fā)、大數(shù)據(jù)、人工智能、開發(fā)與運維等服務(wù)，幫助企業(yè)在數(shù)字化升級中實現(xiàn)持續(xù)增長。

加拿大多倫多大學(xué)研究人員發(fā)現(xiàn)，使用虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實（VR和AR）可暫時改變?nèi)藗兏兄团c現(xiàn)實世界互動的方式——這對于越來越多使用這些技術(shù)進(jìn)行培訓(xùn)目的的行業(yè)具有潛在影響。

這項研究最近發(fā)表在《科學(xué)報告》雜志上，不僅發(fā)現(xiàn)人們在VR和AR中的運動方式不同，而且這些變化還會導(dǎo)致現(xiàn)實世界中的運動出現(xiàn)暫時性錯誤。特別是，采用VR的參與者往往會因為伸手不夠遠(yuǎn)而無法達(dá)到目標(biāo)，而采用AR的參與者往往會因為伸手太遠(yuǎn)而超出目標(biāo)。

這種效果在使用VR或AR后立即顯現(xiàn)出來，但隨著參與者重新適應(yīng)現(xiàn)實世界的條件而逐漸消失。

“我們的研究探索了如何使用混合現(xiàn)實 技術(shù)來影響我們回到現(xiàn)實世界后執(zhí)行日常身體任務(wù)的能力，”運動機(jī)能學(xué)與體育教育學(xué)院研究員Xiaoye Michael Wang說道，他與Tim Welsh教授共同撰寫了這項研究。

“具體來說，我們想了解大腦和身體適應(yīng)這些數(shù)字環(huán)境的方式是否會改變使用VR和AR后我們移動和與真實物體互動的準(zhǔn)確度?！?/p>

研究人員表示，有兩項發(fā)現(xiàn)令他們感到驚訝：首先，VR和AR中的運動模式可以轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實世界的運動；其次，與VR相比，AR的效果消失得更快，研究參與者在使用AR后能更快重新適應(yīng)現(xiàn)實世界的狀況。

研究人員認(rèn)為，VR和AR之間的區(qū)別可能在于，AR中的人們?nèi)匀豢梢钥吹讲⑴c實際周圍環(huán)境進(jìn)行互動，這有助于他們保持更準(zhǔn)確的深度感和距離感。

“這些發(fā)現(xiàn)至關(guān)重要，因為它們凸顯了將在VR或AR中學(xué)到的技能轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實世界中的潛在挑戰(zhàn)，隨著越來越多的行業(yè)和培訓(xùn)項目采用這些技術(shù)來發(fā)展技能，了解它們?nèi)绾斡绊懍F(xiàn)實世界的表現(xiàn)非常重要?！?/p>

“例如，這可能與培訓(xùn)外科醫(yī)生、飛行員甚至駕駛等日常技能有關(guān)。了解VR和AR的局限性和效果有助于確保這些技術(shù)得到有效和安全的使用?！?/p>

研究人員接下來將探索不同類型的VR和AR體驗（例如涉及更復(fù)雜或沉浸式場景的體驗）如何影響現(xiàn)實世界的表現(xiàn)。他們還有興趣了解訓(xùn)練時間和個人差異（例如之前使用這些技術(shù)的經(jīng)驗）如何影響適應(yīng)和重新調(diào)整。

“這項研究將幫助我們更好了解如何設(shè)計VR和AR系統(tǒng)，以最大限度減少負(fù)面后果并最大限度發(fā)揮在培訓(xùn)和技能開發(fā)方面的潛力?！?/p>

像Raspberry Pi 400這樣內(nèi)置有鍵盤但沒有顯示器的PC，在最流行的VR一體機(jī)上運行Meta Quest HDMI Link開始變得非常有意義。

Raspberry Pi 400是一款售價約為70-100美元的鍵盤，內(nèi)置Raspberry Pi 4 PC。該鍵盤PC具有一對用于顯示的Micro HDMI端口、一個用于電源輸入的USB-C端口和三個用于連接設(shè)備的USB-A端口。

與Quest 3等VR頭顯搭配使用時，我使用了可伸縮USB-C線纜，使鍵盤、電源和頭顯之間的連接更易于管理。設(shè)置由一堆USB集線器、微型HDMI轉(zhuǎn)HDMI適配器和Shadowcast 2采集卡完成。

我的特定系統(tǒng)還配備了一個1TB的MicroSD卡，為標(biāo)準(zhǔn)的Raspberry Pi Linux發(fā)行版供電。當(dāng)然，你可以使用Steam Deck實現(xiàn)這一切，甚至還可以使用Decktop鍵盤實現(xiàn)更多功能，你可以在大屏幕上欣賞所有經(jīng)過 Steam Deck 驗證的精彩游戲，而Steam Deck桌面的Discover應(yīng)用是實現(xiàn)開源社區(qū)不斷添加的眾多功能的便捷途徑。

帶有集成采集卡的優(yōu)化鍵盤PC將成為VR一體機(jī)的絕妙補(bǔ)充，其可以至少有一個HDMI輸出和一個HDMI輸入，通過USB-C電纜傳輸?shù)饺魏芜B接的顯示設(shè)備，包括帶有Meta Quest HDMI Link的Quest 3。

集成觸控板對于這種便攜式計算機(jī)來說是一個很好的補(bǔ)充，可選的藍(lán)牙控制其他附近的設(shè)備，或可選的無線投射和AirPlay也是如此。在鍵盤PC桌面、VR頭顯和捕獲的HDMI設(shè)備（如充電底座Steam Deck）之間切換應(yīng)該就像按一下按鈕一樣簡單。

一個或兩個額外的USB輸入用于連接更多存儲、鼠標(biāo)或其他設(shè)備也非常有用。Raspberry Pi 400提供三個可用的USB-A端口和4 GB RAM。

假設(shè)在較新型號計算機(jī)上構(gòu)建的Raspberry Pi 500可以通過一個集成的高速NVMe存儲插槽為整個想法提供強(qiáng)大支持。

HTC部分頭顯已經(jīng)支持HDMI一段時間了，但隨著Meta Horizon OS和Quest HDMI Link和 Steam Link等應(yīng)用程序的最新更新，Quest VR一體機(jī)現(xiàn)已真正成為通用便攜式個人電腦。用戶已開始使用集成顯示系統(tǒng)來控制無人機(jī)、遙控車以及附近的其他計算機(jī)，同時無需離開 VR體驗。

鍵盤式PC結(jié)合即將推出的Quest 3S預(yù)期的較低價格，以及Meta計劃推出更多軟件更新以跟上蘋果和其他公司的步伐，顯示出了巨大的潛力。鍵盤式PC可以將你的文件引入到想要顯示的任何顯示設(shè)備上。如果將這個想法與通用VR一體機(jī)結(jié)合，那么，人們便能更便捷在咖啡館或圖書館等地方使用頭顯。