增强现实（AR）和虚拟现实（VR）将如何影响机器学习应用？

增强现实将数字信息叠加到物理世界，而虚拟现实则创建完全模拟的环境。机器学习涉及算法从数据中学习模式。它们的融合通过生成新颖、复杂的数据源以及要求在沉浸式环境中具有更强的感知和交互AI能力，对机器学习产生重大影响。这影响了诸如训练模拟、远程协助、设计可视化和增强用户体验等领域。 核心交互包括增强现实/虚拟现实生成大量丰富多样的感觉运动数据（视觉、空间、位置数据），这些数据对于训练高级机器学习模型至关重要，尤其是在计算机视觉和空间理解方面。这解决了收集现实世界标记数据的挑战。相反，机器学习通过实时物体识别和跟踪、空间映射、场景理解、预测交互、逼真的虚拟化身行为以及内容个性化来增强增强现实/虚拟现实。这种共生关系加速了两个领域的发展。 利用这种影响的主要应用包括使用虚拟现实生成的合成数据更高效、更安全地训练机器学习模型（例如自动驾驶汽车模拟），机器学习驱动的物体识别实现更准确和上下文感知的增强现实叠加层，以及基于通过机器学习了解的用户行为进行个性化调整的自适应虚拟现实环境。其商业价值在于创建更强大、适应性更强和更智能的沉浸式系统，克服现实世界数据的局限性，并实现新颖的交互体验，从而增强培训、设计、维护和娱乐。