高通为什么不上npu（AR酱独家深挖高通割肉PTC）

高通为什么不上npu（AR酱独家深挖高通割肉PTC）人机交互的新形式当前的VOFURIA在小场景领域可以通过机器视觉构建出大概的三维空间，从而虚拟物体能够和实际的空间进行交互。比如我们可以把书桌变为一个晒车的跑道。但是当我们把小空间拓展到大场景，问题就变的比较复杂了。现有的硬件如何实时地去扫描出整个大空间？机器视觉的理论层面上如何支撑算法的鲁棒性？这都是要解决的问题。要知道现在的机器视觉依然对透明反光的物体，复杂变换的光照环境力不从心。于是对PTC来说，实时的数据可以叠加到things上。尤其是对2B市场的维护维修以及运营人员而言，基于上下文以及图像化的精准信息是提高效率的利器。简单的总结一下： Vuforia从一家硬件的公司转移到一家软件运用形态的公司。这个转移恰逢其时。AR远没有达到2C的普及阶段。PTC在物联网和制造业的积累，可以帮助Vuforia纵深上深挖行业运用。但的确，P公司没有运营社区的经验，而这点对以占领绝大部分市场的Vuf

高通将Vuforia贱卖给PTC这是AR圈当年的大事件，AR酱专门走访了PTC内部员工，让他为我们分析这交易背后的商业逻辑。

Vuforia之我见（本文为投稿）

Vuforia最早是高通推出的针对移动设备扩增实境应用的软件开发工具包。它利用计算机视觉技术实时识别和捕捉平面图像或简单的三维物体（例如盒子），然后允许开发者通过照相机取景器放置虚拟物体并调整物体在镜头前实体背景上的位置。2015年12月，由于高通的产品问题，将Vuforia甩卖给了PTC。这在AR圈引起了小小的涟漪。笔者作为PTC的前员工，希望在此探讨一下收购的逻辑，以及Vuforia的未来的产品战略。每个产品都体现出了对应公司的基因。站在外人看，Vuforia这个SDK的动机更多是为了展现出高通在移动设备上的GPU芯片的肌肉：

Adreno GPU为采用骁龙处理器的移动终端提供游戏机品质的3D图形处理能力，为游戏、用户界面和高性能计算任务提供更快的图形处理，作为骁龙异构计算的关键组件，Adreno GPU为无缝配合骁龙CPU和DSP而设计，帮助支持处理密集型GPGPU（通用GPU）计算任务，这类似于扩增实境等前沿移动用例中的关键组件FastCV（快速计算机视觉）。

所以我们能够推测出一家芯片基因的公司，主要是为其GPU找到一个购买的理由。AR就是一个好的例子。虽然SDK的收入并不是现金牛，但是高通对推广及建设Vuforia社区是不遗余力得。其实AR SDK最难的部分便是机器视觉感知部分，为了补充这部分的能力，高通和机器视觉的学术界联系的非常紧密，并且在投资方向也倾向于机器视觉的初创公司。很多AR圈的创业着对于低迷状态下高通卖掉Vuforia非常不理解，但是作为上市公司来说并不能任性以地以人的意志来行事，这首先是家上市公司，是以盈利为目标得。Vuforia在盈利上的弱势便是其痛下其手的原因。除了这个原因以外，高通并不是一家有软件公司基因的公司。从Vuforia的定位来说，其已经完成了其教育市场的使命。N年前，高通必须通过AR的运用来拉动其芯片的销售。当地球人都知道VR和AR的时候，Vuforia的传教士的使命可以说是完成了。当下高通聚焦在其骁龙820处理器，并且820处理器也主打机器视觉的体验（DSP、ISP、GPU和CPU的不同组合），这里的机器视觉已经不仅局限于AR，还有更加通用的扑捉，识别，跟踪，甚至未来将为驾驶辅助功能（如行人、车道和交通标志探测）提供理想构建模块，从而支持更佳的驾驶体验。再来谈谈PTC这家公司，不关注制造业的人可能基本没听过这家公司。P公司主要关注于制造业的信息化，主打机械三维设计软件CREO（以前的pro/E） PLM ALM SLM(产品设计及服务管理)，IOT. 或许大家听过工业4.0的概念，在工业4.0的体系里，P公司的解决方案在整个流程的前端起着非常重要的作用。很多制造业的巨头的研发管理体系都借由此类平台软件打造。比如华为的IPD(集成产品开发)，便是由IBM做咨询导入，P公司的软件落地。

于是对PTC来说，实时的数据可以叠加到things上。尤其是对2B市场的维护维修以及运营人员而言，基于上下文以及图像化的精准信息是提高效率的利器。

简单的总结一下： Vuforia从一家硬件的公司转移到一家软件运用形态的公司。这个转移恰逢其时。AR远没有达到2C的普及阶段。PTC在物联网和制造业的积累，可以帮助Vuforia纵深上深挖行业运用。但的确，P公司没有运营社区的经验，而这点对以占领绝大部分市场的Vuforia及其重要。毕竟要服务的对象并不仅仅是大型制造业，而是蚂蚁军团的小B和个人开发者。既然AR要成为下一代计算平台，那绝不是当前VOFURIA的功能可以支撑下来得。

• 更大场景，更复杂环境的感知

当前的VOFURIA在小场景领域可以通过机器视觉构建出大概的三维空间，从而虚拟物体能够和实际的空间进行交互。比如我们可以把书桌变为一个晒车的跑道。但是当我们把小空间拓展到大场景，问题就变的比较复杂了。现有的硬件如何实时地去扫描出整个大空间？机器视觉的理论层面上如何支撑算法的鲁棒性？这都是要解决的问题。要知道现在的机器视觉依然对透明反光的物体，复杂变换的光照环境力不从心。

• 人机交互的新形式

每次计算范式的转变，就意味着平台的迁移。显然当前的AR依然寄生在移动互联网平台下，这是当下硬件软件不成熟时期的折衷方案。AR要承担起下一代计算平台的话，必然是有别于当前的这种交互形式。当然很多初创公司已经开始利用眼镜这种形式来探索，并且他们寄希望于B端的客户。有别于利用鼠标和手指触摸的交互，AR的交互更接近于现实场景中最自然的交互“指手画脚”。目前很多初创公司在这个领域努力，期待在任何环境下，能把全身的动作映射到虚拟空间里。当然目前并没有一个大一统的解决方案，有关注躯干扑捉，有关注十指动补得，还有眼动扑得。在技术层面有惯捕，光捕，载波定位，激光定位等。这些技术如何演化成简便和高效的工具依然是个未知数，让我们拭目以待吧。除了显性地交互，我们还比较关注通过AI技术快速识别和感知物体，便于我们在精准的上下文环境下交互。感谢深度学习和云计算的发展，这些技术在逐步帮助我们提高感知的精度和鲁棒性

• 硬件的复杂程度

AR的硬件并不是现有元器件的简单拼凑。在显示技术上，有光波导，动态光场显示等。这些流派或多或少都得在基础元器件上制造新的轮子。从这个点来看，Vuforia这种形式的SDK必须得更随着硬件的形态的变化而调整，才能充分展现出下个计算平台不一样的，更自然更强大的交互。既然我们把AR的发展看成是十年为阶段的产业，其核心的操作系统和SDK其实远远没有定型。Vuforia的确是有先发优势，但是科技界向来是变换剧烈的舞台。或许就像kevin kelly说的那样：我们不用那么沮丧，未来20年重要的东西还没有发明出来。

笔者总是抱着谨慎乐观的态度来看待新技术/潮流。当前AR的确只是一种新形态的交互方式，依附于手机或者早期的眼镜。所以目前的软件SDK更多是移动操作系统的延展。但是SDK应该只是一种过渡形式，笔者依然坚信它应该会以OS的形态存在，谁都不能精准预见未来的时间节点。对于在这个领域的创业者和爱好者来说，抱着不骄不躁地平和心态，努力地去创造和迎接它才是正道。

AR酱独家，转载需注明转自AR酱（ARchan_TT）及原文链接

AR酱官网www.arjiang.com