1、目前5G+XR 虽然应用场景较多,但是仍存在一些待完善的方面,如设备技术待进一步提升,供应链环节成本高等:GPU+云VR 平台成本高、云渲染及时延待进一步优化等问题,全球70%的GPU被 Nvida 垄断,硬件设备和云渲染业务部署成本高,很难实现商业闭环,业务费用高昂难以规模推广。云渲染及流化时延大小非常影响云 XR 画面质量,就业界测试情况,时延控制在 3050ms 之间为可接受范围,30ms 以内为最佳体验范围,但是目前就 5G 网络先天低时延特点、MEC 边缘部署等方式降低时延外,还需进一步从渲染、快速编解码、传输并行等方面技术突破,降低云渲染及流化时延。软硬件标准不统一,碎片化严重:各
2、厂家均在发展独立封闭的自有生态,无法实现应用、平台、硬件三者间的互通,消费者因此被设备、内容、系统被严格限制,各自独立。同时也增加了开发者难度,同一款应用需要不同 SDK 去适配不同硬件,XR生态碎片化严重影响了 XR 生态的发展,也不利于产业对 5G+XR 的统一运营和推广。我们认为如果需进一步依托5G 优势,加强XR 在各行业融合应用,发掘“杀手级”应用:XR 近年来高速发展,依托5G 优良性能和政策红利,行业参与方积极部署发掘新产品、新机遇。但是技术、产业链及合作模式存在的问题导致,还未出现标准化的杀手级应用,能够借助新兴科技优势进一步推动 5G+XR 的发展,所以还需行业间加强合作,积
3、极探索新道路、新模式。2.1.3、 5G+云端机器人系统架构完善目前正迈向云-边-端融合的机器人4.0 时代:根据英特尔中国研究院携生态伙伴共同发布的机器人4.0白皮书,其中把机器人的发展历程划分为三个时代,分别称之为机器人 1.0(电气时代)、机器人2.0(数字时代)、机器人3.0(智能时代)、机器人 4.0(智慧时代),目前,我们正处于机器人4.0 时代。云端机器人是指通过扩展的云端计算能力来提供智能机器人所需的计算能力。实现和云端大脑的无缝连接,是使用无线 5G 通信网络和全网高速骨干网络提供云端计算所需的信息交互,除此之外,云端机器人还需包括机器视觉系统、对话系统、运动智能和极限现实系统等,用于实现本地/异地协同工作、智慧化服务等。我们认为云端机器人的发展需要具备以下几个条件:快速发展关键技术,涌现关键应用场景。近年来云端机器人感知能力明显提升,可以通过视觉进行人脸识别,做语音交互。但是要真正替代人类的劳动,还有很多关键的技术进行快速发展;降低成本价格,形成市场规模。虽然传感器和硬件的价格一直在下降,但是云端机器人的价格依然很高,不能被广泛的市场用户接受,没有形成市场规模。隐私、安全和数据保护问题亟待解决,物理安全和用户的数据安全问题仍然凸显。机器人会不断收集用户的图像、语音、行动数据和决策,这些数据有的在本地处理,有的在云端处理,企业和个人对这些数据的安全抱有疑虑。
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