按：在云計算、大數據、AI、物聯網技術時代，數字孿生技術已經全面滲透到我國城市發展進程中。VR/AR（虛擬現實、增強現實）技術的發展，使虛實交融的沉浸式應用場景成為可能，并通過搭載視頻、游戲、娛樂、電子商務、本地信息服務等多元化應用，營造全方位、立體化的感官體驗和消費服務，激發更多信息消費潛力。

    作為納斯達克上市企業“微美全息WIMI.US”旗下研究機構“微美全息科學院”的科學家們認為，5G、人工智能、大數據等信息技術將加速與個人穿戴、家居生活、交通出行、健康健身等消費需求集成融合，會改變著整個社會和經濟運行模式，并推動民生服務基礎設施智能化升級。以下是微美全息科學院的科學與技術的融合性觀點，對“智慧交通新基建”具有前沿性指導意義。

    2020年11月18日，Realize Medical公司宣布在其醫療虛擬現實（VR）平臺“ Elucis”中發布其新的集成遠程網絡協作功能。醫療保健和教育領域的用戶現在可以在Elucis協作VR環境中與他們的同齡人會面——而Elucis環境提供了一種安全的解決方案，讓人們可以在新冠病毒大流行的封城期間傳輸、分享3D內容。借助Elucis，不同用戶可以一起接入虛擬共享環境，并同時創建和編輯醫學圖像中的3D模型。通過將項目數據庫存儲在網絡驅動器或機構認可的云存儲驅動器上，只需單擊一下鼠標，便可以實現內部遠程協作。Elucis還允許導出項目，從而使用戶可以與外部進行協作并安全地共享工作[1]（如Figure 1所示）。

    Figure 1: 工作人員通過Elucis接入虛擬共享環境，共同實施病理器官手術

    虛擬現實平臺Elucis反映了AR技術在“遠程協作”功能上的一個典型應用。事實上，由于無法讓消費者埋單，AR設備從2017年起，開始轉向需求更為明確的企業市場。經過數年的產品迭代和市場教育，AR設備在教育、工業、安防等垂直行業逐漸站穩腳跟，吸引到越來越多的政府和企業客戶。而在2018年之后，行業對AR需求在工業領域慢慢收斂到兩個核心場景：一是遠程協作，二是可視化指導培訓。在安防、旅游等領域，AR的作用也類似，主要通過圖像識別，給使用者提供額外的信息，包括人的身份信息、博物館展品的介紹等。AR技術在行業領域的穩健發展反襯出AR技術在消費領域的弱勢：

    （1）第一代谷歌眼鏡1500美元的售價、極為有限的功能和過短的續航時間等，使其在2014年量產進軍消費市場時出師不利，迅速成為行業“先烈”。

    （2）獲谷歌和阿里巴巴投資的明星AR企業Magic Leap成立七年、燒掉20多億美元之后，才在2018年拿出首款面向消費者的AR眼鏡Magic Leap One。這款售價2295美元的產品在上市之初就遭到媒體惡評，導致產品積壓，公司融資受阻，創始人下臺。

    造成兩個應用場景中AR技術發展趨勢此消彼長的根源，（1）內因在于AR技術的發展成熟度，（2）外因則是行業領域、消費領域有著完全不同的底層邏輯。

    首先，是AR技術發展成熟度問題�，F階段的電池技術、芯片能耗、穿戴體驗等方面，會限制AR設備使用的范圍，使其難以普及。在中國發展高層論壇2017年會上，蘋果CEO庫克表示“AR技術的成熟有賴于傳感器、顯示、電池等領域的共同演進，AR當時處在起步階段（Phase 0），還看不到巨大的突破”。也正是由于這些關鍵系統組件的不成熟，導致當前的消費級AR設備多為分體式設計：眼鏡負責顯示AR影像和視頻采集，并通過數據線與外置的電池和計算模塊相連。這種分體式設計顯然限制了AR設備的便攜性，注定了它短期內無法在消費領域普及。

    其次，消費領域、行業應用領域各自不同的底層邏輯，造成了AR技術在兩個市場分別采取了不同的產品計劃路線。

    （1）消費領域產品的底層邏輯側重于“用戶體驗”�？墒怯捎诋斍半A段的電池技術、芯片能耗、穿戴體驗等方面的短板，致使消費級別的AR設備存在如下缺陷：沒法長時間佩戴，還會遇到出汗、難以更換電池等問題。在手勢識別方面，多安裝一個3D攝像頭不僅增加數千元成本，還會增加耗電和用戶的學習成本。因此在消費領域內，傳統科技巨頭蘋果、谷歌等近年悄然將AR技術的重心轉向軟件以待風起。

    （2）而行業領域產品的底層邏輯則在于“降本增效”：如果你是一家制造企業，這個設備可以提升你產量的1%，就是1000套HoloLens，你也會買。而且側重于行業應用的產品基本上多為專用性產品，只需滿足特定場景的具體任務，因此在功能選擇、硬件配置、工業設計上要專注、取舍、克制。也就是說行業應用“降本增效”的底層邏輯關注的是性價比，雖然方案可能不完美，但只要整體方案可以節省成本，帶來效益成倍的提升，企業就愿意去列裝。而這也是為什么AR設備在教育、工業、安防等垂直行業逐漸站穩腳跟，吸引到越來越多的政府和企業客戶的原因。

    行業應用領域的底層邏輯，恰好為AR技術在其它新興行業的應用指出了一個潛在的方向，譬如智慧交通的新基建方面。

    智慧交通領域存在以下四個核心訴求[2]：

    （1）安全。在安全方面，在人工智能系統的協調控制下，人、車、路將會進行實時交互，交通事故概率將會顯著降低；而且無人駕駛時代來臨后，酒駕、路怒癥、闖紅燈、疲勞駕駛等問題將得到根本解決。

    （2）便捷。在便捷方面，現行交通系統缺乏系統性、協調性，不同交通方式未能發揮聯動作用。以換乘為例，地鐵站和公交站設置不合理，導致人們換乘需要付出較高的時間成本；而應用人工智能技術后，將通過對各類交通數據的整合與分析，對城市交通流量變化進行預測，幫助交通運輸運營企業更好地設置公交及地鐵站點，合理安排路線等，給人們的生產、生活帶來諸多便利。

    （3）高效。智慧交通系統可以實施整體性優化，通過“智慧交通大腦”協調各方資源，幫助人們制訂更為科學合理的出行方案，提高交通路網承載能力及交通運行效率。

    （4）以人為本�！耙匀藶楸尽�為民服務”是智慧交通創造價值的根本途徑，滿足人民日益增長的美好生活需要是建設中國特色社會主義的必然選擇；而交通作為一個高頻剛需需求，會對人們的生活水平與質量產生直接影響。在智慧交通系統中，人的需求將會得到充分尊重，系統會從城市整個交通生態角度上配置資源，以人為本，實現人、車、路之間的高度和諧。

    圍繞智慧交通領域的上述四點核心訴求，秉持著行業應用以“生產效率”為核心的“降本增效”的底層產品邏輯，AR技術將有望通過更加高效便捷的人機交互方式，將智慧交通智能基礎設施的路網全域感知信息，導入到智能駕倉，直接提升司乘人員的駕駛體驗。

    在《碟中諜4》中，寶馬i8概念車的車前擋風玻璃上的影像不僅可以顯示導航信息，還能在肉眼未見前，超視距地顯示出前方路面出現的行人和障礙物，而觸控操作更是令人炫目（如Figure 2所示）。事實上，倒車可視、HUD、全景影像等都是AR技術在汽車領域的成熟應用。

Figure 2: 寶馬i8概念車的ARHUD，車前擋風玻璃上可以現實導航信息

    可即便是《碟中諜4》中近似于科幻的ARHUD（基于增強現實技術的抬頭現實設備），在我國正在大力發展的智能網聯汽車面前仍然保守的像個小弟弟：因為智慧交通新型基礎設施建設能提供路網的全域智能感知信息，這將使汽車操作的自動化程度、安全程度提升到一個嶄新的高度。自動駕駛目前需要有三大基礎設施：

    一是智能網聯汽車，是指搭載了先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，實現車與車、車與路、車與人、車與云端（就是服務器）、智能信息的交換、共享，具備復雜環境的感知、智能決策、協同控制等功能，可實現安全、高效、舒適、節能行駛，并最終實現替代人來操作汽車的新一代汽車。

    二是要給智能網聯汽車提供各種各樣的信息，通過“5G+北斗”構建的車聯網，來實現V2車路、車與周邊環境協同，對智能網聯汽車提供精準時空位置服務的一種泛在的信息網絡，車聯網是這樣一種信息網絡。

    三是自動駕駛高精地圖。地圖也是基礎設施嗎？是的，我們國家將來變成智慧的地球、智慧的區域管理等等都是要依賴地圖的。對自動駕駛地圖來說，高精地圖含靜態信息就跟現在的地圖一樣，如道路的形狀和它的類型，可以控制彎道的車速，而進入高架橋下面或者隧道里面就會自動啟用慣性導航系統來彌補北斗這個導航系統的不足。

    借助智慧交通新基建帶來的路網全域智能感知信息，能極大滿足智慧交通領域四個核心訴求中的“安全”、“便捷”、“高效”，唯獨缺少了“以人為本”這個關鍵因素——因為如果路網全域智能感知信息只能在車載操作系統后臺參與汽車自動駕駛的話，雖然默默無聞的提高了交通的運行效率，但用戶是無感的。為了讓用戶能有效的感覺到智慧交通帶來的便利體驗，智慧交通新基建所提供的智能信息必須介入到人機交互的過程中，必須沖擊到用戶的“眼睛”和“耳朵”中去，這就需要一個有效的人機交互媒介——而ARHUD就是這樣一種非常恰當的人機交互設備。從這個意義上來說，ARHUD可以有效助力智慧交通新基建。而在后續的產品原型概念設計中，則必須謹記“行業應用產品”和“消費領域產品”不同的底層產品邏輯，既能為廠商降本增效、又能顧及用戶體驗。在這個過程中，通過智能網聯設施向智能汽車的ARHUD接入哪些信息對用戶最有用、最有視聽沖擊效果？自動駕駛高精度地圖以怎樣的方式介入到用戶的駕駛行為？這些都是有意義的課題。

微美全息科學院

    微美全息科學院成立于2020年8月，致力于全息AI視覺探索科技未知，以人類愿景為驅動力，開展基礎科學和創新性技術研究。全息科學創新中心致力于全息AI視覺探索科技未知, 吸引、集聚、整合全球相關資源和優勢力量，推進以科技創新為核心的全面創新，開展基礎科學和創新性技術研究。微美全息科學院計劃在以下范疇拓展對未來世界的科學研究：

    一、全息計算科學：腦機全息計算、量子全息計算、光電全息計算、中微子全息計算、生物全息計算、磁浮全息計算

    二、全息通信科學：腦機全息通信、量子全息通信、暗物質全息通信、真空全息通信、光電全息通信、磁浮全息通信

    三、微集成科學：腦機微集成、中微子微集成、生物微集成、光電微集成、量子微集成、磁浮微集成

    四、全息云科學：腦機全息云、量子全息云、光電全息云

    以下是微美全息科學院的部分科學家成員：

    郭松睿，湖南大學計算機科學技術工學博士，曾在中科院科學計算國家重點實驗室合現實技術研修班 學習混合現實，增強現實技術，參與研發多個重點項目。

    江濤，中國科學院沈陽自動化研究所博士，機器人學國家重點實驗室，研究方向為微型仿生飛行器的氣動/結構設計、控制與系統開發，在2018年獲得 ICRCA-2018 機器人 EI 國際會議"最佳論文獎"。

    楊軍超，重慶郵電大學通信與信息工程學院信息與通信工程專業博士研究生，華盛頓大學電子工程學院聯合培養博士，長期研究虛擬現實、5G多媒體傳輸優化、基于MEC的智能轉碼優化，以第一作者發表SCI/EI 論文 6 篇，中文核心 1 篇，申請專利 4 項。

    李維娜 ，2017 年博士畢業于韓國忠北國立大學的信息和通信工程學院。2017 年 8 月去了新加坡的 Singapore-MIT Alliance for research and technology centre(SMART)從事壓縮全息（compressive digital holography）的博士后工作，2018 年 11 月進入清華大學深圳國際研究生院的先進制造學部，在以前工作的基礎上把數字全息（digital holography）拓展到機器學習（machinelearning）領域，特別是對 U 型網絡（U-net）的改進和應用。在上述研究領域以第一作者發表高水平論文 5 篇，以第二作者發表的高水平論文2 篇。

    曲曉峰，香港理工大學博士，現任清華大學深圳研究生院博士后，主要研究生物特征識別、機器視覺、模式識別，與綠米聯創合作進行嵌入式產品算法、深度學習應用、圖像與視頻相關算法以及生物特征識別相關產品的開發。

    危昔均，香港理工大學康復治療科學系博士，南方醫科大學深圳醫院虛擬現實康復實驗室負責人，主要研究基于虛擬現實技術的康復系統搭建及相關臨床和基礎研究。

    單羽，昆士蘭科技大學數字媒體研究中心（澳大利亞）博士，研究方向為虛擬現實娛樂產業與亞洲創意經濟，曾參加多場虛擬現實產業的國際學術會議并發表主題演講，發表多篇以“虛擬現實藝術”相關的學術論文，并參與國內多個虛擬現實娛樂產業領域的項目研究。

    劉超，新加坡南洋理工大學博士，是深圳市南山區領航人才，深圳市海外高層次人才孔雀計劃C類, Molecular Physics 2011年度最佳年輕作者提名，主要研究方向為人工智能預測過渡金屬氫化物金屬氫鍵鍵長與解離能和環式加成反應中量子力學/分子力學反應機理研究，曾參與過流程模擬軟件的開發與研究。

    張婷，美國西北大學博士后，香港大學博士，海外高層次人才孔雀計劃C類，主要從事VR/MR關鍵技術研發應用和復雜服務系統優化等研究，發表全息專利5項。獲全國＂挑戰杯＂創業計劃大賽 湖北省一等獎，華中科技大學一等獎。

    以上是微美全息科學院一小部分科學家成員，有意加盟微美全息科學院的國內外博士均可發郵件簡歷到：mark@wimiar.com。凡有志向做全息科學研究的任何個人或單位，亦可向此郵箱發表個人科學論文以獲得科學研究資金資助。

    微美全息科學院旨在促進計算機科學和全息、量子計算等相關領域面向實際行業場景和未來世界的前沿研究。建立產研合作平臺，促進重大科技創新應用，打造產業、研究中心深度融合的生態圈。微美全息科學院秉承“讓有人的地方就有科技”為使命，專注未來世界的全息科學研究，為全球人類科技進步添磚加瓦。