機器學習使AR需要更高效的存儲技術

　　技術正在改變著我們周圍的世界，讓我們取得驚人成就。如果我們再進一步，將數(shù)字世界與真實世界融合在一起，會怎么樣呢?增強現(xiàn)實 (AR) 的使命就是幫助我們實現(xiàn)這一目標。AR 可以改變我們的各種行為方式：可視化、分享想法、學習和想象。有了 AR，我們可以在真實環(huán)境(物理環(huán)境)中融入視覺覆蓋或 3D 數(shù)字圖像，還可以使用數(shù)字環(huán)境中的信息來增強真實環(huán)境中的任意場景。通過名為“頭戴式設備”(HMD) 的可穿戴設備，可以觀看增強的現(xiàn)實場景。

美光科技嵌入式產(chǎn)品事業(yè)部細分市場經(jīng)理 Harsha Nagaraju

　　簡單來講，AR 頭顯必須能夠識別環(huán)境、理解手勢、處理信息以及實時投射數(shù)字內容。HMD 上裝有前視高分辨率攝像頭，有助于捕獲視野 (FOV) 中的環(huán)境。此外，HMD 上還有一系列帶深度感應攝像頭的傳感器，有助于識別各種對象的相對空間位置。用戶需要能夠通過鏡頭看到周圍的環(huán)境，因而 AR 頭顯中配有非常先進的光學系統(tǒng)。處理完來自傳感器和攝像頭的信息之后，由光學投射系統(tǒng)將數(shù)字信息投影到用戶的 FOV 范圍內。

　　早期問世的一些 AR 頭顯(如 Google Glass)的目標是投射數(shù)字信息，幫助用戶制定更好的決策，而之后問世的一些更高級的 AR 頭顯(如 Microsoft HoloLens)則擁有更強大的處理能力、更好的光學和電源管理，使用戶能夠與這些數(shù)字對象交互。這些高級頭顯的所有功能無一例外，都讓用戶能夠以 3D 形式觀看虛擬對象并與之交互，就像這些對象位于真實環(huán)境中一樣。

　　雖然有些 AR 頭顯要作為計算機配件使用，但大多數(shù) AR 頭顯都是非配件設備，使用時無需動手，這也意味著，大多數(shù)計算操作都是在頭顯上進行的。Google Glass 的早期版本配備 TI OMAP 4430 SOC(系統(tǒng)級芯片)、1GB(千兆字節(jié))移動 DRAM 內存、16GB 存儲和 5 MP(百萬像素)的攝像頭，可在 Android 4.4 中運行。然而，第一代 Microsoft HoloLens 設備由英特爾 32 位架構、GPU 和定制的全息處理器 (HPU) 提供支持，配備 2GB 移動 DRAM (LPDDR) 和 64GB 存儲 (eMMC)。鑒于這些 AR 頭顯支持的應用類型(包括但不限于能夠與數(shù)英里之外的人員進行通信)，這些高級 AR 頭顯有望在架構上與智能手機類似。與 PC 和服務器中使用的處理器相比，這些頭顯中能夠推動計算的處理器可能更類似于高端智能手機中的芯片組(性能卓越且更加省電)。此外，要在頭顯本地儲存數(shù)據(jù)，需要使用 eMMC、SD 卡或 SSD 等形式的存儲。為了實現(xiàn)高效的集成并節(jié)省空間，各種 SLC/MLC NAND 選項、LPDDR2/3/4 選項、eMMC 或將 NAND 和 LPDDR 組合在一起的多芯片封裝 (MCP) 選項，可以滿足此類非配件 AR 頭顯的存儲需求。

　　AR 的進步與機器學習的進步同時發(fā)生，讓我們進入了一個意義非凡的時代。簡單來說，機器學習是讓計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行學習的技術。圖像識別和語音分析是目前機器學習領域最重要的兩項工作。此外，機器學習還能與 AR 頭顯的功能完美合作。隨著機器學習的不斷發(fā)展，AR 頭顯有可能會成為智能端點設備，用于訓練這些機器學習的算法。算法的智能程度提高后，反過來又有助于向 AR 眼鏡提供最相關的信息，使其成為必不可少的設備。

　　從架構的角度來說，很多早期設計的頭顯都基于智能手機，但搭載了新應用并引入了機器學習，我們可能會看到為了增強用戶體驗而開發(fā)的專用硬件(CPU、GPU、FPGA、傳感器、加速器)和軟件?，F(xiàn)如今的頭顯設計使用了廣泛應用于智能手機的標準存儲密度和封裝。隨著人們開始想要更省電、更輕便且功能更強大的頭顯，這些傳統(tǒng)存儲有時可能無法滿足需求。更加高效的存儲以及硅光子領域的進步，可讓電源、性能和吞吐量等實現(xiàn)巨大改進。此外，還可能會有各種封裝選項可供選擇。如果半導體芯片可以與高速互聯(lián)技術相結合，就能縮短信號的傳輸距離、拓寬信號路徑，從而提升性能。作為存儲技術領域的領導者，美光科技不僅出色地打造出了當今先進的內存和存儲技術，還不斷對面向未來的新技術進行投資和研究。眾所周知，現(xiàn)實技術前程似錦，美光科技將繼續(xù)為這一事業(yè)的美好明天貢獻自己的力量。