一、核心技术栈
AI基础架构
- 机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）
- 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）模块
- 边缘计算与云端协同部署方案
VR硬件层
- 全息头显（HMD）与触觉反馈设备
- 5G网络支持下的低延迟传输技术
- 轻量化传感器与动作捕捉系统
融合技术
- AI驱动的虚拟环境实时渲染（如Unity + AI）
- 基于深度学习的交互行为预测
- 分布式云VR服务器架构
二、典型应用场景
- 医疗培训：AI模拟手术场景 + VR沉浸式操作
- 工业设计：AR/VR虚拟原型测试 + AI优化算法
- 教育领域：AI个性化教学 + VR三维课堂
三、发展挑战与趋势
- 挑战：算力瓶颈、延迟优化、多模态数据融合
- 趋势：
- AI与VR的端到端协同开发
- 脑机接口（BCI）与VR的结合
- 轻量化架构实现移动VR普及