当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 明年Meta将展示具有前瞻性的AR眼镜原型,宣称其为"顶尖的消费电子产品"

明年Meta将展示具有前瞻性的AR眼镜原型,宣称其为"顶尖的消费电子产品"

来源:搜狐 2023-12-24 16:22:30 0浏览 收藏

小伙伴们对科技周边编程感兴趣吗?是否正在学习相关知识点?如果是,那么本文《明年Meta将展示具有前瞻性的AR眼镜原型,宣称其为"顶尖的消费电子产品"》,就很适合你,本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点,希望对大家的知识积累有所帮助!

IT之家报道称,Meta科技公司不仅仅在社交媒体领域有野心,他们还对下一代计算平台——增强现实(AR)眼镜寄予厚望。据Meta首席技术官安德鲁·博斯沃思透露,该公司可能会在2024年展示代号为“Orion”的超前AR眼镜原型

Meta 明年将展示超前 AR 眼镜原型,号称“最先进消费电子设备”

Meta在AR领域已经深耕了至少八年,投入了数百亿美元,希望能够开发出一款与iPhone媲美的具有革命性的产品。然而,去年该公司宣布放弃对Orion眼镜的大规模生产计划,改为将其提供给特定的开发者,并作为展示未来AR技术的样品

博斯沃思证实了之前媒体的报道,在采访中表示,少数 Meta 员工将在明年开始进行内部测试这款眼镜,并且他表示:“我相信人们有可能在2024年有机会亲自体验它。”

博斯沃思声称这款眼镜是目前最先进的消费电子设备。他用非常夸张的措辞形容说:“这可能是我们迄今为止最令人兴奋的原型产品。我这么说可能会引起麻烦,但我认为它可能是地球上最先进的消费电子设备,也可能是我们人类有史以来制造的最先进的东西。”

然而,博斯沃思也给这款眼镜泼了一盆冷水,直言这款眼镜“价格极高”,暂时无法实现大规模生产。他说:“Orion技术路线成本太高,无法让AR眼镜进入普通消费者能够负担得起的价格和尺寸范围,还有很长的路要走。拥有这样一款功能强大的设备让人兴奋,但它并不符合我们实现大众普及所需要的技术路线。”

IT之家注意到,这与The Information今年早些时候的报道相吻合。据报道,Orion原型眼镜采用了microLED显示屏和碳化硅波导。然而,报道指出,microLED显示屏目前仍无法实现高产率生产,这意味着只能以高成本生产少量显示屏。此外,由于Orion眼镜所使用的硅碳波导材料广泛应用于军用雷达和传感器,其出口受到严格限制,这意味着眼镜必须在美国本土组装,进一步提高了生产成本

据报道,为了实现AR眼镜的实际量产,Meta计划采用降级组件——LCoS显示屏和玻璃波导。尽管LCoS技术不如microLED先进,但成本更低,可以作为过渡方案。此外,量产版眼镜的视场角预计仅有50°左右,远低于Orion原型的70°水平

根据报道,Meta计划在2027年左右推出这款增强现实眼镜产品。整个行业都在努力将科幻小说中的透明增强现实眼镜变为现实,Meta的技术展示令人期待,但距离真正的面向消费者的产品上市还有很长的路要走

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于科技周边的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

版本声明
本文转载于:搜狐 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
东城建立人工智能产业联盟,促进智能技术“生态圈”的形成东城建立人工智能产业联盟,促进智能技术“生态圈”的形成
上一篇
东城建立人工智能产业联盟,促进智能技术“生态圈”的形成
迈向现实世界:Meta 虚拟化身 SDK 更新增加腿部功能
下一篇
迈向现实世界:Meta 虚拟化身 SDK 更新增加腿部功能
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    395次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    473次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    479次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    423次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    249次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码