歐洲科學院院士、奧地利國家科學院院士維爾納·普卡特霍夫：VR是內容可視化有效途徑

劉晶

在2020世界VR產業大會云峰會上，歐洲科學院院士、奧地利國家科學院院士Wemer Purgathofer（維爾納·普卡特霍夫）帶來了精彩的全息演講，他在題為“VR與工業中的可視化”主題演講中表示，VR是內容可視化的有效形式，可以為人類提供多方面助力。

VR是內容可視化有效形式

維爾納·普卡特霍夫說，人類的視覺非常強大，大腦可以看到持續13毫秒的圖像。人們的眼睛每小時可以記錄36000條視覺信息，可以在不到1/10秒的時間內感受到視覺場景。傳輸到大腦的信息有80%到90%是視覺的，視覺圖像在大腦中的處理速度比文本快6萬倍。基于這些觀察，可以理解為什么虛擬現實和增強現實將變得更加重要。

虛擬現實和增強現實是人類可視化內容的有效形式，它們身臨其境、立體感強、交互性強、自然易學。但為什么現在還沒有大規模應用？僅僅是因為技術還沒有準備好，還有太多的不足之處。

可視化是現代計算機科學的一項基礎性的支柱工作，80%到90%的傳輸圖像主要做使信息更人性化的事情，這也占據著通信系統最大的帶寬。俗話說，一張圖片勝過千言萬語，信息的可視化匯總使識別類、趨勢類和分析類數據讓人更容易看出來。隨著通信技術更高效便捷，虛擬現實和增強現實有了更廣泛的應用領域。

例如，電腦游戲、工業設計和原型制作，汽車、飛機的駕駛訓練，太空、危險工作的培訓，以及體育、教育、博物館、醫療保健、遠程簡歷等，都可以使用VR技術。各類視覺信息應用程序正在眼務于人類，使人們在計算機的支持下做出正確的決定。

“為此，我們必須將現實世界的問題帶入計算機中。”他表示，“在計算機上，我們對整個場景進行綜合模擬，讓它們與現實交疊，通過屏幕或者VR互動分析，以便做出更好的決策。例如一座城市，通過制作這座城市的數字副本，即一個所謂的數字孿生兄弟，在這個模型上，計算機可以模擬各種情況。這些信息在智能軟件的幫助下，能夠以視覺的方式呈現出來，使人們得到視覺上的支持。”

VR為應用場景提高效率

據維爾納·普卡特霍夫介紹，VIS是奧地利領先的研究中心，旨在解決與視覺計算相關的行業挑戰。它的使命是推動視覺計算及相關領域的研究和開發，主要是充當學術界和產業界之間的橋梁。

維爾納·普卡特霍夫說：“我們進行VR研究的總體目標是通過視覺計算，為那些在整個工作流程中需要人參與其中的應用場景提高效率。”為什么人類在某個流程中必須參與進來？因為盡管計算機、機器人可以接管日常事務中常規的事情，但是像做出解釋這樣創造性的任務，就需要人來完成。計算機可以做很多事，如監控工廠設備是否在葡隹狀態，還可以僅根據數據進行預判，也可以優化物流等。但是要創建智能優化的新模型和辨別咄新的可能性，總是需要人來完或的。

將數據傳輸給人類的方式是可視化的，人眼視覺具備快速、直觀和精確的特點。但自動化設施反映數據的過程，與人眼反應不同，在一定的場景里人眼會看到4個過程，但自動化設施會顯示整個過程的平均值都是一樣的，一個機械設備兩個軸的相關性也是一樣的。

視覺計算還面臨三大挑戰

維爾納.普卡特霍夫展示了幾個基于視覺計算的成功案例，以顯示視覺信息對人類的助力。

地質學家習慣于在勘察火星表面時直接動手工作，他們通過火星漫游車獲得清晰的圖像，地質學利用所有可用的數據源，重建并生成高分辨率的火星表面，為他們提供類似于在地球上擁有的交互式工具。地質學家可以在其上四處走動，測量物體的大小和距離，隔離的輪廓，并添加注釋。通過這種方式，地質學家可以在屏幕上或使用虛擬現實技術來探索火星表面。這聽起來比實際情況做起來容易得多，因為其中有多種挑戰需要解決。例如，高質量的3D模型重建、海量數據的交互操作，以及了解地質學家是如何工作的。解決了這些挑戰之后，其結果是成為一個被ISA和NASA廣泛接受的系統，用于實現對未來火星漫游車任務的路徑規劃。

在建造汽車發動機時，初學者可以通過模型來學習，這就需要許多汽車組件的模型，在模型中可以模擬、調整幾十個參數。這種模擬產生了大量數據，其中既有單個模擬的參數值，也有它們之間如何互相影響的各種數據維度。如果沒有計算機可視化圖形的幫助，工程師就不可能獲得這樣的洞察力。

虛擬現實在評估基礎設施項目中也發揮著重要作用。無論是在屏幕上還是在VR中，工程師、政府官員和公民都可以進行互動體驗，來自真實世界的數據，加上街道、工廠等基礎設施的建設數據，可以用增強現實的方式進行項目評估。

使用VR進行培訓最多的例子就是滅火，因為在現實世界中進行滅火培訓既昂貴又危險。在虛擬現實中，人們可以用真實的硬件來測試撲滅不同種類的火的能力。

維爾納.普卡特霍夫說，盡管大多數VR技術已經可用，但未來視覺計算還面臨一些挑戰。一是數據量越來越大，信息種類越來越多;二是數據的有效性仍然是一個懸而未決的問題，而由于數據源的不可靠，數據的準確性也是一個懸而未決的問題;三是數據產生的速度正在加快，其價值不得不時刻受到質疑。視覺計算技術在人們生活的許多領域取得了巨大的成功，用于VR時有巨大的潛力。