Während wir den ersten Monat des Jahres 2024 hinter uns lassen, sind wir nun voll und ganz auf das neue Jahr konzentriert. In den letzten 30 Tagen hatte ich die Gelegenheit, von meinen Kollegen zu lernen, z Tom Emrich von Niantic (Trenduhren in seinem Newsletter) und Co-Vorsitzender des AREA-Forschungsausschusses, Samuel Neblett von Boeingund um über die Projekte nachzudenken, an denen ich beteiligt bin.

Ich habe mein vages Gefühl der Hoffnung und Aufregung auf einige AR-Trends für Unternehmen reduziert, die ich in den nächsten 11 Monaten beobachten werde. Hierbei handelt es sich nicht um Vorhersagen, sondern um wichtige Schwerpunktbereiche, von denen ich glaube, dass sie Innovationen und die Einführung von Enterprise AR vorantreiben werden. Ich verfolge diese Trends jetzt offiziell, um zu sehen, wo, wie und ob sie entstehen.

Bitte teilen Sie diese mit Ihren Kollegen und Partnern. Haben Sie Beweise, die einen dieser Trends in Ihren Unternehmen entweder bestätigen oder in Frage stellen? Ich hoffe, dass Sie Ihre Beweise, Rückmeldungen und Ideen mit mir unter teilen [E-Mail geschützt] .

Artificial Intelligence

Die Konvergenz von KI und AR ist der bedeutendste und am wenigsten überraschende Trend, den es im Jahr 2024 zu beobachten gilt. Die Anzeichen dafür sind überall.

#1 Unternehmen beginnen, generative KI (GenAI) intern zu testen, einschließlich LLM-Seen und private Co-Pilot-Lösungen. Early Adopters werden diese Fähigkeiten zunehmend mit AR-Tools kombinieren. Es gibt Dutzende Möglichkeiten, wie der Einsatz von KI Arbeitsabläufe verbessert und die Kosten für Enterprise AR senkt. Eine gut positionierte und programmierte KI kann aus Unternehmensdatensätzen relevante Inhalte zur Visualisierung extrahieren. Hier sind einige Beispiele dafür, wo und wie GenAI AR vorantreiben könnte:

Wir gehen davon aus, dass Unternehmen ihr Interesse an und ihren Bedarf an raumbezogenen Apps und Diensten steigern werden, indem sie digitale Zwillinge für die Basis und KI zum Erkennen und Abgleichen von Funktionen in 3D-Umgebungen verwenden (selten im Jahr 2023). Beispielsweise werden wir eine Verbreitung von AR-gestützten visuellen Positionierungsdiensten zur Navigation und Risikoerkennung auf der Grundlage von 3D-Karten erleben.

In Kombination mit Fortschritten in der Hardware (siehe unten) wird GenAI die automatische Generierung umfassenderer AR-Erlebnisse für Hunderte von Anwendungsfällen ermöglichen, einschließlich, aber nicht unbedingt beschränkt auf, räumlicher 3D-Karten. Multimodale LLMs, eine fortschrittliche Art von KI, die nicht nur Text, sondern auch andere Datentypen wie Bilder, Audio und möglicherweise sogar Videos verstehen und generieren kann, sind auf dem Vormarsch. Diese multimodalen KI-Modelle integrieren zuvor erfasste Szenen in neue Anweisungen. Sie erkennen Geräusche aus der Umgebung und prognostizieren Risiken oder schlagen dem Benutzer vor, auf bestimmte Weise zu reagieren, ohne dass dies im Voraus programmiert/codiert werden muss.

#2 Fortschritte in den Bereichen KI und Computer Vision könnten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bei der Datenerfassung und -verarbeitung ausräumen. Datenschutz und Sensibilität gegenüber Sicherheitsrisiken durch den Einsatz von Kameras und anderen Sensoren am Arbeitsplatz sind weiterhin Hindernisse für groß angelegte AR-Einsätze. Mit KI können Echtzeit-Bild- und Merkmalserkennungs-, Unschärfe- und Verschleierungsmethoden mit AR-Anzeigen (oder den damit verbundenen Diensten und Software) zu geringeren Kosten und geringerem Stromverbrauch kombiniert werden. AR-Lösungen für Unternehmen zum Schutz der Privatsphäre von Dingen, Orten und Personen (Benutzer von AR-Geräten und denen in ihrer Umgebung) mit KI im Kreislauf werden sich als Reaktion auf die Notwendigkeit der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien von Unternehmen sowie nationalen und internationalen Vorschriften vermehren.

Hardware

#3 Abgesehen von einigen wenigen Rollen (z. B. Architekten oder Betrachter medizinischer Bilder) müssen Wissensarbeiter weder ihre Zeit noch ihr Geld auf großen, virtuellen Bildschirmen (auch bekannt als Apple Vision Pro) verschwenden. Video-Durchsicht ist kein brauchbarer Ersatz für optische Durchsicht am Arbeitsplatz, wo Mitarbeiteraufgaben eine freihändige AR- und periphere Sicht erfordern. Probleme mit der Videoqualität, einschließlich Verzerrung, fester Kamera-IPD, hoher ISO-Wert, geringer Dynamikbereich, niedrige Kameraauflösung und niedrige Bildrate, sind äußerst schwer zu überwinden (denken Sie an hohen Stromverbrauch). Es wird jedoch viel Geld investiert und Marketingkampagnen werden die Leute dazu bringen, es zu versuchen. Obwohl sie es versuchen, wird der gesamte Vorstoß für Video-See-Through-Headsets keinen wesentlichen Einfluss auf die Reduzierung der Anforderungen an die optische Durchsicht für AR-Displays in Unternehmen haben. Ich habe wiederholt gehört, dass jeder Risikomanager, der den Einsatz von durchsichtigen XR-Videodisplays für den Einsatz in einer Produktionsumgebung mit hohen Risiken genehmigen würde, seine Anstellung aufs Spiel setzt.

#4 Kleinere, leistungsfähigere und weniger Strom verbrauchende Sensoren lassen sich wirtschaftlicher einsetzen und verwalten. Zusätzlich zu den geringeren Kosten für die Implementierung und Verwaltung des IoT werden zunehmend spezialisiertere Halbleiterlösungen, insbesondere solche, die auf Computer Vision, aber auch auf die Verarbeitung von Audio und Bewegung spezialisiert sind, zu AR-Anzeigegeräten hinzugefügt. Stellen Sie sich vor, dass Sensoren am Gerät den Bedarf des Benutzers an Korrekturgläsern erkennen und dann die korrigierte Version der realen Welt erzeugen (natürlich verbessert durch AR), ohne dass der Benutzer sich dessen bewusst ist oder zwei Brillen tragen muss. Die Verbesserungen der Anzeigefunktionen, kombiniert mit billigerer Hardware, die in der Umgebung des Benutzers verteilt ist (denken Sie an intelligente Räume) und mit KI im Display oder auf Edge-Computing-Hardware verbunden sind, machen die Anschaffung von Kontextbewusstsein kostengünstiger und zuverlässiger. Ein tieferes Verständnis des Kontexts lässt sich auf viele der anderen unten identifizierten Trends übertragen.

#5 Immer mehr Unternehmen werden leichte, günstigere (und weniger leistungsstarke) AR-Brillen auf den Markt bringen. Nicht alle Benutzer benötigen oder wollen einen vollwertigen „Computer“ auf dem Kopf. Es gibt mehr Möglichkeiten, Mehrwert zu schaffen als einen Helm oder ein schweres und leistungsstarkes tragbares AR-Display. Einige Geräte verlagern die Verarbeitung auf angeschlossene Telefone. Andere bieten drahtlose, monokulare AR-Brillen an, um Benutzern nur Heads-up-Nachrichten anzuzeigen. Wir werden auch darauf achten, dass das Segment der reinen Audio-AR-Brillen erweitert wird, wo Sprachansagen und KI-gestützte Audioantworten die Anforderungen der Anwendungsfälle erfüllen.
 

UX

#6 Neue Formen der Interaktion ergänzen/ersetzen/verdrängen den Bedarf an Controllern und virtuellen Tastaturen. Wir sehen bereits eine zunehmende Nutzung von Blickverfolgung, Blickbewegungen und natürlichen Gesten (z. B. Zeigen mit besserer Handverfolgung) für Eingaben. Verbesserungen bei der Handgesten-Tracking-Technologie führen in vielen Fällen zu einer geringeren kognitiven Belastung und einer geringeren Rechenlast. Neuronale Eingaben über ein Stirnband oder Muskelsignale über ein Armband ermöglichen es Benutzern, alle ihre digitalen Geräte über natürliche menschliche Schnittstellen zu steuern. Die Zunge des Benutzers könnte sogar zur Eingabequelle werden. Achten Sie auch auf die Wahrnehmung des Gehirns mit EMG.

#7 Ähnlich wie #6, Aufgrund neuer und unterschiedlicher Sensoren in Geräten wird es Entwicklungen in der Art und Weise geben, wie Benutzer die digitalen Daten im Kontext am Arbeitsplatz empfangen/wahrnehmen. Zusätzlich zu Animationen, Videoclips, Standbildern und Texten werden wir schnelle Experimente und spannende Möglichkeiten sehen, räumliches Audio zu nutzen und Benutzern durch Kombinationen mit anderen Wearables (z. B. Uhren und Smartphones) Just-in-Time-Anweisungen und Informationen bereitzustellen Kleider).
 

Infrastruktur

#8 Private 5G-Netzwerke ermöglichen in Kombination mit 5G-kompatibler Hardware sowie Cloud- und Edge-Computing umfassendere Erlebnisse ohne schwerere oder stromverbrauchende Geräte. Während das Urteil über die Kosteneffizienz privater 5G-Netze auf der Grundlage aktueller Implementierungen und Anwendungsfälle noch aussteht, verbessern sie sich allmählich. In den AR-Displays der nächsten Generation wird es mehr 5G-Unterstützung geben. Diese Kerntechnologien werden zu einer verstärkten Akzeptanz von AR-Erlebnis-Streaming und kollaborativen AR-Erlebnissen führen.

#9 Die Sicherheit von AR-Erlebnissen kann im Netzwerk durch Verbesserungen bei der geräteexternen und automatischen Authentifizierung von AR-Benutzern und -Geräten verbessert werden. Die Gewährleistung der Cybersicherheit in Unternehmen stellt für alle IT-Abteilungen ein enormes Anliegen dar, und die meisten AR-Geräte sind für alle Anforderungen schlecht gerüstet. Fachwissen zur Reduzierung von Sicherheitsrisiken gehört nicht zu den Kernkompetenzen der meisten AR-Anbieter. Innovationen, die einen hohen Unternehmensdatenschutz und Privatsphäre gewährleisten und die Gefährdung durch absichtliche oder unbeabsichtigte Aktionen von AR-Benutzern verringern, werden von Netzwerktechnologieanbietern kommen. Sie und ihre Service-Provider-Kunden verfügen über Lösungen, die aus der Forschung hervorgehen und in naher Zukunft getestet werden.
 

Software

#10 Low-Code/No-Code wird mithilfe von KI weiter an Bedeutung gewinnen. Mittlerweile sind Dutzende Low-Code/No-Code-Lösungen verfügbar. Das Problem besteht darin, herauszufinden, welche die Unternehmensanforderungen erfüllen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Sicherheitsbedenken. Während die KI das manuelle Codieren von Erlebnissen überflüssig macht, werden Fachexperten zu Autoren von immer mehr benutzerdefinierten Erlebnissen. Die größten Gewinner dieses Trends werden mittelständische Unternehmen sein, die nicht über die notwendigen technischen Ressourcen verfügen, um alle ihre AR-Anwendungsanforderungen zu erfüllen. Da die Low-Code-/No-Code-Optionen immer ausgereifter und benutzerfreundlicher werden, wird der Bedarf an engagierten und hochbezahlten AR-Experience-Entwicklern und Tools mit steilen Lernkurven sinken.

#11 Standards werden immer relevanter und reduzieren in Kombination mit der erweiterten Unterstützung von Open-Source-Bibliotheken die Notwendigkeit, displayspezifische Apps und Inhalte zu entwickeln und zu warten, um Erlebnisse auf einer Reihe von AR-Geräten bereitzustellen. Obwohl sich W3C WebXR weiterhin langsam weiterentwickelt, werden die Verarbeitungsanforderungen für webbasierte Lösungen zunehmend von der Hardware in einer breiteren Palette von AR-Anzeigegeräten erfüllt. Die Verbesserungen in der Netzwerkinfrastruktur ermöglichen auch mehr Edge-Processing. Die Nutzung des Webs zur Bereitstellung von AR-Erlebnisinhalten ist hoch skalierbar und kann vollständig im Intranet eines Unternehmens bereitgestellt werden. OpenXR der Khronos Group ist auf AR-Hardware bereits weit verbreitet und vereinfacht in Kombination mit der Unterstützung von glTF die Entwicklung von Plattformen zur Inhaltserstellung erheblich (was den No-Code/Low-Code-Trend vorantreibt). Wir gehen davon aus, dass andere Standards für AR-Erlebnisse übernommen werden.

#12 Die Fähigkeiten und Tools von AR-Entwicklern werden immer spezialisierter und die Lernkurven werden steiler. Einerseits vereinfachen und beschleunigen KI und die Einführung von Standards die Erstellung von AR-Erlebnissen. Sie bringen auch neue Risiken mit sich. Das sind goldene Gelegenheiten zur Spezialisierung. AR-Entwicklern und Personen mit Fachkenntnissen in angrenzenden Bereichen werden zunehmend neue Angebote zur Verfügung stehen, beispielsweise tiefere Integrationen mit Learning-Management-Systemen, Enterprise Resource Planning und Product Lifecycle Management-Plattformen. Durch die Bearbeitung von AR-Erlebnisaufzeichnungen zur Bewahrung von Wissen und zur Beschleunigung seiner Übertragung werden AR-Expertise mit KI-Tools kombiniert.

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• Quelle: https://thearea.org/top-2024-enterprise-ar-trends-to-watch/