无界XR:比VR串流更具潜力,云端结合大绽异彩
分布式计算带来全新体验
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本文来自微信公众号“青亭网”(ID:qingtinwang),编辑:hi188,36氪经授权发布。
随着Oculus Quest 2、pico Neo 3这类双6DoF VR一体机体验越来越好,应用越来越丰富,正在逐渐的被更多玩家了解和接触,大有重振消费VR市场的势头。与此同时,被看作是下一代计算平台的XR,接下来的发展趋势也是行业和玩家们十分关注的。
以Quest 2为例,作为一台VR一体机它不仅可运行本地VR应用,还可通过Wi-Fi或有线连接体验pC VR端内容,也就是大家常说的“串流”。对玩家来说,串流扩充了VR一体机内容的丰富程度,做到一机多用,好处不言而喻。对产业发展来讲,“串流”技术同样至关重要。
之所以这么说,是因为这和当前XR移动化的发展趋势密不可分。
串流成为移动VR热门玩法
消费类AR和VR早期都通过pC来驱动,主要考虑到pC是易获取,扩展能力强的算力终端,例如此前的Oculus Rift VR头显,Meta AR头显都基于pC。它们的优势是可凭借更强的算力实现更佳的内容,功耗和散热对硬件影响不大。劣势是价格也会偏高,需要有线连接pC,便携性差。
与此同时,Oculus Quest推出让移动6DoF VR游戏体验变成现实,并引起领了移动VR市场热潮,甚至Oculus的产品策略也从pC VR向移动VR进行转变。不可否认的是,Quest 2拥有很多高品质内容,但数量仍不能与pC端相比。
Oculus Quest 2
值得关注的是,串流已成为VR一体机玩家最欢迎的功能之一。根据SteamVR平台数据线上,该平台最活跃的设备竟不是pC VR,而是VR一体机:Oculus Quest 2,也足以见证玩家们对这一功能的喜爱。可以说,串流功能在一定程度上提升了双6DoF VR一体机的产品力。
从产业发展来看,串流不仅顺应了玩家们的需求,更体现出未来XR发展的技术方向。
当前的移动XR主要有一体机、分体机两类,两者区别主要体现在:是否将算力和电池等模组分离。上面提到的Quest 2是VR一体机,AR一体机如HoloLens 2,分体式AR有Nreal Light、影创鸿鹄,分体式VR有3Galsses X1等。一体机特点是内置芯片、存储和电源,可以开箱即用;分体式设计更灵活,可通过外部设备提供算力和电源,从而让减轻头显重量,缩小体积,提高佩戴舒适性,优化散热和功耗。
从原理来看,pC VR也属于分体式VR,毕竟需要连接外置pC来使用。与pC VR更注重高算力带来的性能优势相比,移动VR更注重体验便携性,导致两者的应用场景和受众也略有相同。虽然越来越多的消费者开始选择移动VR,但pC VR因算力优势,在某些场景仍不可代替。
无界XR概念
那么,有没有方法能将两者优势结合起来呢?答案是有的,这就要提到“无界XR” (boundless XR)的概念。
无界XR开启分布式计算新版图
无界XR是高通面向AR和VR领域的关于分布式计算的前瞻性技术方案,它基于Wi-Fi或5G网络实现高质量的分离式渲染。前文所讲的本地串流是实现方式之一,而无界XR的长期目标就是基于5G网络的云端分离式渲染。
5G技术自诞生就为大规模、低时延、高可靠性的场景而设计,这也为即将到来的分布式计算提供了可能。通过一套结合终端、边缘云、5G网络的协同解决方案,在设备本地和云端进行合理的计算负载分配,从而带来前所未有的全新体验,这就是基于5G网络“无界XR”的目标。
据青亭网了解,无界XR真正的优势在于:端到端5G网络优化。我们知道高通在移动芯片业务布局完善,包括:智能手机、XR、笔记本、物联网、汽车等领域,同时也是5G技术的领导者,在芯片、5G网络、软件优化等方面有着丰厚的技术积累,这些是实现端到端5G优化的基础。
无界XR测试环境
作为AR和VR设备上游供应商,高通深耕XR技术长达10年之久,无界XR相关研发超过5年时间。同时也已针对基于5G网络的无界XR进行了一系列测试和优化,2020年5月曾联合爱立信进行毫米波频段5G私有网络的无界XR实验,取得突破性进展,并在MWC 2021上对无界XR的5G端到端优化进行了详细解释。
在这项室内无界XR测试中,网络基于爱立信5G NSA基站的毫米波频段,软件基于NVIDIA CloudXR,使用三台配备骁龙XR2芯片和X55 5G基带的VR设备,每台渲染和传输单眼2160×2160分辨率/90fps的画面,分别测试VR多人协作和多人游戏的场景。
据悉,该项目中高通将M2R2p时延作为关键性的参考指标。M2R2p是从用户发出动作开始,经过边缘云端渲染,再传输到设备显示的响应时间。这其中,5G往返时延(Round-Trip Time,RTT)也极为关键。实验测试的RTT时延小于20ms,而M2R2p时延小于70ms。
无界XR测试数据
70ms的M2R2p时延在VR体验中是什么水平呢?我们以Oculus Quest 2为例,基于Oculus Link有线连接pC时延通常在20-30ms,无线Air Link串流时延通常在30-70ms。从时延数据来看,无界XR在测试中与Oculus Air Link几乎无太大差异。而且Air Link串流的刷新率和分辨率不一定是设备原始分辨率,可能会有压缩,意味着本地串流也会造成画质上的损失。
阻挡测试
毫米波的优势是具备更大的带宽和网络容载量,更快的速率,更低的时延,然而在实际应用中也面临着一些挑战。例如在多人VR场景应用中,比较值得关注的问题是射频干扰,尤其在有人阻挡时可能会导致RTT时延瞬时变高带来性能下降。上图测试中在基站和VR终端中间突然加入了一台5G智能终端进行阻挡,在未经优化下(蓝线)RTT时延瞬时增高。而经过高通5G端到端优化后(紫线),可大幅度降低RTT时延。
大角度转向测试
头戴设备大角度旋转也是一个特殊场景,例如VR体验中经常会将头或身体旋转180度,这同样存在时延瞬间增高的可能。通过上图,未经优化(蓝线)和优化后(紫线)的数据能够看出,在阻挡、干扰情况下无界XR的时延表现足够优秀,高通端到端5G网络优化可以进一步保证VR用户体验的稳定性和无缝性,尽可能将外界干扰降至最低。
高通的5G端到端优化需同时在设备和网络端进行,设备端包括:基于低时延数据包处理,自适应波束管理提高可靠性,基于动态用户平面自适应确保接收数据接收即时性。根据测试数据,仅通过设备端优化就能降低25%的平均时延。
5G网络优化方面,包括基站部署位置,网络参数设置和QOS与延迟感知软件也会对时延产生较大影响。同时,无界XR也为多用户场景进行优化,本次测试在100MHz频段私有网络进行,当前可支持6名5G无界XR终端用户同时体验(每个用户下行速率都可稳定达到50Mbps),未来将可同时支持12名无界XR用户一起使用。
现阶段无界XR应用场景
通过测试结果来看,基于5G毫米波的无界XR已经展现出商用价值,例如在企业应用或工业场景,大空间多人VR互动等私有网络场景,通过分布式处理,大化利用终端与云端结合带来的优势。
基于上述理念,无界XR对未来轻量化、全天候佩戴的AR眼镜也提供了技术基础。可以预测,消费级AR眼镜都会更注重轻便、时尚的设计,无界XR可以提供低时延、高可靠性的网络,未来这些产品将通过增强型的数字内容进一步改善我们接触信息的方式。
借助XR专属芯片,加速5G与XR融合
上面的测试让我们看到XR与5G技术融合的大趋势,也可以说无界XR是将5G先进技术特性集中展现的一个极佳场景。
实际上,在XR设备上运用5G技术,高通规划已久,产品层面要从2018年5月推出的骁龙XR1专属芯片说起。
很多人只看到了XR1芯片独立使用的形态,XR1通过低成本优势,起到了快速推动VR和AR设备的普及的作用。与此同时,XR1还被寄予推动AR和VR分体化设计走向主流的重任。因为当时移动XR几乎均为一体式设计,因集成计算、电源等往往导致体积和重量偏高。分体式设计首要解决的就是产品轻量化,减轻头戴压力,提升佩戴体验,让使用更为灵活。
骁龙XR1 AR眼镜参考设计
高通今年推出的AR眼镜参考设计内置XR1芯片,不仅可连接骁龙5G手机实现5G网络接入,而且还可为眼镜和主计算设备分配算力进行预优化,进一步降低整体功耗。因此,基于XR1的分体式XR性能优化技术,也可以看作是分布式计算的初级形态。
2019年初MWC 大会上,高通继而推出骁龙855手机XR认证计划,旨在加速分体式AR/VR与5G的结合,现场展出了经过认证的LG V50 ThinQ手机与Nreal Light AR眼镜搭配。也正是因为高通在分体式XR设计的预见性,让我们看到越来越多的轻薄、时尚的AR眼镜,例如Nreal Light、影创鸿鹄MR眼镜等,很多新品也都在规划中。
到了2019年12月,更高阶的XR2芯片面世,这也是高通首款支持5G网络的XR专属芯片。更强悍的性能,为高端AR/VR一体机提供了全面的性能保证,目前产品线也很丰富,例如:Oculus Quest 2、pico Neo 3、HTC VIVE Focus 3、即将发布的爱奇艺奇遇3等。
骁龙XR2 VR参考设计
与此同时,通过基于XR1的AR眼镜参考设计和XR2 5G的VR参考设计,高通公司的目标就是帮助OEM厂商快速推出新一代XR设备,并且具备5G网络接入能力。
总结来看,骁龙XR1通过分体式方案优化XR佩戴体验,并推动了分体式设计的潮流。骁龙XR2为基于5G网络的无界XR提供了坚实的基础,本文测试已经验证出无界XR在多人VR互动游戏,多人实时交互与协作,移动虚拟办公或虚拟购物等场景的潜在应用价值,并已经为商业化做好了准备。结合高通5G端到端优化能力,无界XR、云游戏等一系列分布式计算场景都将得到前所未有的全新体验。
文章标题:无界XR:比VR串流更具潜力,云端结合大绽异彩
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