欧洲科学院院士、奥地利国家科学院院士维尔纳·普卡特霍夫：VR是内容可视化有效途径

刘晶

在2020世界VR产业大会云峰会上，欧洲科学院院士、奥地利国家科学院院士Wemer Purgathofer（维尔纳·普卡特霍夫）带来了精彩的全息演讲，他在题为“VR与工业中的可视化”主题演讲中表示，VR是内容可视化的有效形式，可以为人类提供多方面助力。

VR是内容可视化有效形式

维尔纳·普卡特霍夫说，人类的视觉非常强大，大脑可以看到持续13毫秒的图像。人们的眼睛每小时可以记录36000条视觉信息，可以在不到1/10秒的时间内感受到视觉场景。传输到大脑的信息有80%到90%是视觉的，视觉图像在大脑中的处理速度比文本快6万倍。基于这些观察，可以理解为什么虚拟现实和增强现实将变得更加重要。

虚拟现实和增强现实是人类可视化内容的有效形式，它们身临其境、立体感强、交互性强、自然易学。但为什么现在还没有大规模应用？仅仅是因为技术还没有准备好，还有太多的不足之处。

可视化是现代计算机科学的一项基础性的支柱工作，80%到90%的传输图像主要做使信息更人性化的事情，这也占据着通信系统最大的带宽。俗话说，一张图片胜过千言万语，信息的可视化汇总使识别类、趋势类和分析类数据让人更容易看出来。随着通信技术更高效便捷，虚拟现实和增强现实有了更广泛的应用领域。

例如，电脑游戏、工业设计和原型制作，汽车、飞机的驾驶训练，太空、危险工作的培训，以及体育、教育、博物馆、医疗保健、远程简历等，都可以使用VR技术。各类视觉信息应用程序正在眼务于人类，使人们在计算机的支持下做出正确的决定。

“为此，我们必须将现实世界的问题带入计算机中。”他表示，“在计算机上，我们对整个场景进行综合模拟，让它们与现实交叠，通过屏幕或者VR互动分析，以便做出更好的决策。例如一座城市，通过制作这座城市的数字副本，即一个所谓的数字孪生兄弟，在这个模型上，计算机可以模拟各种情况。这些信息在智能软件的帮助下，能够以视觉的方式呈现出来，使人们得到视觉上的支持。”

VR为应用场景提高效率

据维尔纳·普卡特霍夫介绍，VIS是奥地利领先的研究中心，旨在解决与视觉计算相关的行业挑战。它的使命是推动视觉计算及相关领域的研究和开发，主要是充当学术界和产业界之间的桥梁。

维尔纳·普卡特霍夫说：“我们进行VR研究的总体目标是通过视觉计算，为那些在整个工作流程中需要人参与其中的应用场景提高效率。”为什么人类在某个流程中必须参与进来？因为尽管计算机、机器人可以接管日常事务中常规的事情，但是像做出解释这样创造性的任务，就需要人来完成。计算机可以做很多事，如监控工厂设备是否在葡隹状态，还可以仅根据数据进行预判，也可以优化物流等。但是要创建智能优化的新模型和辨别咄新的可能性，总是需要人来完或的。

将数据传输给人类的方式是可视化的，人眼视觉具备快速、直观和精确的特点。但自动化设施反映数据的过程，与人眼反应不同，在一定的场景里人眼会看到4个过程，但自動化设施会显示整个过程的平均值都是一样的，一个机械设备两个轴的相关性也是一样的。

视觉计算还面临三大挑战

维尔纳.普卡特霍夫展示了几个基于视觉计算的成功案例，以显示视觉信息对人类的助力。

地质学家习惯于在勘察火星表面时直接动手工作，他们通过火星漫游车获得清晰的图像，地质学利用所有可用的数据源，重建并生成高分辨率的火星表面，为他们提供类似于在地球上拥有的交互式工具。地质学家可以在其上四处走动，测量物体的大小和距离，隔离的轮廓，并添加注释。通过这种方式，地质学家可以在屏幕上或使用虚拟现实技术来探索火星表面。这听起来比实际情况做起来容易得多，因为其中有多种挑战需要解决。例如，高质量的3D模型重建、海量数据的交互操作，以及了解地质学家是如何工作的。解决了这些挑战之后，其结果是成为一个被ISA和NASA广泛接受的系统，用于实现对未来火星漫游车任务的路径规划。

在建造汽车发动机时，初学者可以通过模型来学习，这就需要许多汽车组件的模型，在模型中可以模拟、调整几十个参数。这种模拟产生了大量数据，其中既有单个模拟的参数值，也有它们之间如何互相影响的各种数据维度。如果没有计算机可视化图形的帮助，工程师就不可能获得这样的洞察力。

虚拟现实在评估基础设施项目中也发挥着重要作用。无论是在屏幕上还是在VR中，工程师、政府官员和公民都可以进行互动体验，来自真实世界的数据，加上街道、工厂等基础设施的建设数据，可以用增强现实的方式进行项目评估。

使用VR进行培训最多的例子就是灭火，因为在现实世界中进行灭火培训既昂贵又危险。在虚拟现实中，人们可以用真实的硬件来测试扑灭不同种类的火的能力。

维尔纳.普卡特霍夫说，尽管大多数VR技术已经可用，但未来视觉计算还面临一些挑战。一是数据量越来越大，信息种类越来越多;二是数据的有效性仍然是一个悬而未决的问题，而由于数据源的不可靠，数据的准确性也是一个悬而未决的问题;三是数据产生的速度正在加快，其价值不得不时刻受到质疑。视觉计算技术在人们生活的许多领域取得了巨大的成功，用于VR时有巨大的潜力。