2024년의 첫 달을 마무리하면서 이제 우리는 새해를 완전히 맞이하게 되었습니다. 지난 30일 동안 저는 다음과 같은 동료들로부터 배울 수 있는 기회를 가졌습니다. Niantic의 톰 엠리치 (그의 뉴스레터에 담긴 트렌드 시계) AREA 연구위원회 공동의장을 맡고 있으며, 보잉의 사무엘 네블렛, 그리고 내가 참여하고 있는 프로젝트에 대해 생각해 보세요.
저는 막연한 희망과 설렘을 향후 11개월 동안 지켜볼 몇 가지 기업용 AR 트렌드로 압축했습니다. 이는 예측이 아니라 혁신과 엔터프라이즈 AR 채택을 촉진할 중요한 초점 영역입니다. 나는 이제 이러한 추세가 어디서, 어떻게, 발생하는지 확인하기 위해 공식적으로 추적하고 있습니다.
이 내용을 동료 및 파트너와 공유해 주세요. 귀사에서 이러한 추세를 확인하거나 의문을 제기할 수 있는 증거가 있습니까? 귀하의 증거, 피드백 및 아이디어를 저와 공유해 주시기 바랍니다. [이메일 보호].
인공 지능
AI와 AR의 융합은 2024년에 주목해야 할 트렌드 중 가장 중요하면서도 가장 덜 놀라운 트렌드입니다. 징후는 어디에나 있습니다.
#1 기업에서는 LLM 레이크 및 개인 부조종사 솔루션을 포함하여 GenAI(Generative AI)를 내부적으로 테스트하기 시작했습니다. 얼리 어답터들은 점점 더 이러한 기능을 AR 도구와 결합할 것입니다. AI를 사용하면 워크플로를 개선하고 엔터프라이즈 AR 비용을 절감할 수 있는 방법은 수십 가지가 있습니다. 잘 배치되고 프로그래밍된 AI는 시각화를 위해 기업 데이터 세트에서 관련 콘텐츠를 추출할 수 있습니다.. GenAI가 AR을 향상할 수 있는 위치와 방법에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
기준선용 Digital Twins와 3D 환경에서 기능 감지 및 일치를 위한 AI(2023년에는 드물게)를 사용하면 기업이 공간 인식 앱 및 서비스에 대한 관심과 필요성이 확대될 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 3D 지도를 기반으로 한 내비게이션 및 위험 감지를 위한 AR 지원 시각적 위치 확인 서비스의 확산을 보게 될 것입니다.
하드웨어의 발전(아래 참조)과 결합된 GenAI는 3D 공간 지도를 포함하되 이에 국한되지 않는 수백 가지 사용 사례에 대한 보다 풍부한 AR 경험을 자동 생성할 수 있게 해줍니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다른 유형의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 고급 AI 유형인 다중 모드 LLM이 증가하고 있습니다. 이러한 다중 모드 AI 모델은 이전에 캡처한 장면을 새로운 지침에 통합합니다. 환경에서 소리를 감지하고 위험을 예측하거나 사전에 프로그래밍/코딩하지 않고도 사용자에게 특정 방식으로 대응하도록 제안합니다.
#2 AI와 컴퓨터 비전의 발전은 데이터 수집 및 처리 시 개인 정보 보호에 대한 우려를 해결할 수 있습니다. 직장 내 카메라 및 기타 센서 사용으로 인한 개인 정보 보호 및 보안 위험에 대한 민감도는 대규모 AR 배포에 계속해서 장애물이 되고 있습니다. AI를 사용하면 실시간 이미지 및 특징 감지, 흐림 및 난독화 방법을 AR 디스플레이(또는 관련 서비스 및 소프트웨어)와 결합하여 비용과 전력을 절감할 수 있습니다. AI를 루프에 포함하여 사물, 장소, 사람(AR 장치 사용자 및 주변 사람)의 개인 정보를 보호하기 위한 엔터프라이즈 AR 솔루션은 기업 개인 정보 보호 정책은 물론 국내 및 국제 규정을 준수해야 하는 요구에 부응하여 확산될 것입니다.
하드웨어
#3 몇 가지 역할(예: 건축가 또는 의료 이미지를 보는 역할)을 제외하면 지식 근로자는 대형 가상 화면(Apple Vision Pro라고도 함)에 시간이나 돈을 소비할 필요가 없습니다. 비디오 시스루는 직원 작업에 핸즈프리 AR 및 주변 시야가 필요한 작업장에서 광학 시스루를 대체할 수 없습니다. 왜곡, 고정된 카메라 IPD, 높은 ISO, 낮은 동적 범위, 낮은 카메라 해상도, 낮은 프레임 속도 등을 포함한 비디오 품질 문제는 극복하기가 매우 어렵습니다(생각: 높은 전력 사용). 그러나 많은 돈이 투자되고 마케팅 캠페인이 사람들을 시도하게 만들 것입니다. 시도해 보더라도 전체 비디오 투명 헤드셋 푸시는 엔터프라이즈 AR 디스플레이의 광학 투명 요구 사항을 줄이는 데 큰 영향을 미치지 않습니다. 위험이 높은 생산 환경에서 비디오 투명 XR 디스플레이 사용을 승인하려는 위험 관리자는 고용 위험을 감수하고 있다는 말을 반복적으로 들었습니다.
#4 더 작고, 더 강력하고, 전력 소모가 적은 센서는 배포 및 관리가 더 경제적입니다. IoT 구현 및 관리 비용이 저렴할 뿐만 아니라, 특히 컴퓨터 비전에 특화되고 오디오 및 모션 처리에 특화된 반도체 솔루션이 AR 디스플레이 장치에 점점 더 많이 추가되고 있습니다. 장치의 센서가 사용자의 교정 렌즈 필요성을 감지한 다음 사용자가 두 쌍의 안경을 인식하거나 착용할 필요 없이 현실 세계의 수정된 버전(물론 AR로 강화됨)을 생성한다고 상상해 보십시오. 사용자 환경(예: 지능형 공간)에 분산된 저렴한 하드웨어와 디스플레이 또는 엣지 컴퓨팅 하드웨어의 AI에 연결된 디스플레이 기능의 향상으로 인해 상황 인식을 획득하는 데 드는 비용이 더 저렴해지고 신뢰성이 높아졌습니다. 상황에 대한 더 깊은 이해는 아래에서 확인된 다른 많은 추세로 해석됩니다.
#5 더 많은 회사가 가볍고 저렴하며 성능이 떨어지는 AR 안경을 시장에 출시할 것입니다. 모든 사용자가 머리에 완전한 "컴퓨터"를 필요로 하거나 원하는 것은 아닙니다. 헬멧이나 무겁고 강력한 웨어러블 AR 디스플레이보다 가치를 더할 수 있는 방법은 많습니다. 일부 장치에서는 테더링된 전화기로 처리 작업을 오프로드하고 있습니다. 다른 업체에서는 사용자에게 헤드업 메시지만 표시하는 무선 단안 AR 안경을 제공합니다. 또한 음성 안내와 AI 지원 오디오 응답이 사용 사례 요구 사항을 충족하는 오디오 전용 AR 안경 부문을 확대할 것입니다.
UX
#6 새로운 상호 작용 모드는 컨트롤러와 가상 키보드의 필요성을 보완/대체/대체하기 시작했습니다. 우리는 이미 시선 추적, 시선 및 자연스러운 제스처(예: 더 나은 손 추적을 통한 포인팅)를 입력에 더 많이 사용하기 시작했습니다. 손 동작 추적 기술의 개선은 많은 경우 인지 부하와 계산 부하를 낮추는 것으로 해석됩니다. 헤드밴드를 사용한 신경 입력이나 손목 밴드를 통한 근육 신호를 통해 사용자는 자연스러운 인간 인터페이스를 사용하여 모든 디지털 장치를 제어할 수 있습니다. 사용자의 혀가 입력 소스가 될 수도 있습니다. 또한 EMG로 뇌 감지를 찾아보세요.
#7 #6과 유사하게, 장치의 새롭고 다양한 센서로 인해 사용자가 직장 내 상황에 맞게 디지털 데이터를 수신/인식하는 방식이 발전할 것입니다. 애니메이션, 비디오 클립, 정지 이미지 및 텍스트 외에도 공간 오디오를 사용하고 다른 웨어러블(예: 시계 및 스마트 기기)과의 조합을 사용하여 사용자에게 적시 지침 및 정보를 제공하는 빠른 실험과 흥미로운 기회를 보게 될 것입니다. 의복).
인프라
#8 5G 호환 하드웨어와 클라우드, 엣지 컴퓨팅이 결합된 프라이빗 5G 네트워크는 무겁거나 전력을 많이 소모하는 장치 없이도 더욱 풍부한 경험을 제공할 것입니다. 현재 구현 및 사용 사례를 기반으로 프라이빗 5G 네트워크의 비용 효율성에 대한 평가는 아직 나오지 않았지만 점차 개선되고 있습니다. 차세대 AR 디스플레이에서는 5G 지원이 더 많아질 것입니다. 이러한 핵심 지원 기술은 AR 경험 스트리밍 및 협업 AR 경험의 채택을 증가시킬 것입니다.
#9 AR 경험에 대한 보안은 AR 사용자 및 장치의 오프 디바이스 및 자동 인증 개선을 사용하여 네트워크에서 해결될 수 있습니다. 기업 사이버 보안을 보장하는 것은 모든 IT 부서의 큰 관심사이며, 대부분의 AR 장치는 모든 요구 사항을 충족하기에는 부족합니다. 보안 위험 감소에 대한 전문성은 대부분의 AR 제공업체의 핵심 역량이 아닙니다. 높은 수준의 기업 데이터 보호, 개인 정보 보호를 보장하고 AR 사용자의 의도적 또는 부주의한 행동으로 인한 노출을 줄이기 위한 혁신은 네트워크 기술 제공업체에서 나올 것입니다. 이들과 서비스 제공업체 고객은 연구를 통해 새롭게 등장하고 가까운 시일 내에 테스트될 솔루션을 보유하고 있습니다.
소프트웨어
#10 로우코드/노코드는 AI의 도움으로 계속해서 주목을 받을 것입니다. 현재 수십 가지의 로우 코드/노 코드 솔루션을 사용할 수 있습니다. 문제는 보안 문제를 포함하되 이에 국한되지 않는 기업 요구 사항을 충족하는 것이 무엇인지 파악하는 것입니다. AI가 경험을 수동으로 코딩해야 하는 필요성을 없애는 동안 해당 분야 전문가는 점점 더 많은 맞춤형 경험을 작성하는 역할을 하고 있습니다. 이러한 추세의 가장 큰 승자는 모든 AR 사용 사례 요구 사항을 충족하는 데 필요한 엔지니어링 리소스가 없는 중견 기업이 될 것입니다. 로우 코드/노 코드 옵션이 더욱 성숙해지고 사용 편의성이 높아지면서 가파른 학습 곡선을 갖춘 전용 고액 AR 경험 개발자 및 도구에 대한 필요성이 줄어들 것입니다.
#11 표준의 관련성이 점점 높아지고 있으며 오픈 소스 라이브러리의 확장된 지원과 결합되어 다양한 AR 장치에서 경험을 제공하기 위한 디스플레이별 앱과 콘텐츠를 개발하고 유지 관리할 필요성이 줄어듭니다.. W3C WebXR은 계속해서 느리게 발전하고 있지만 웹 기반 솔루션에 대한 처리 요구 사항은 점점 더 광범위한 AR 디스플레이 장치의 하드웨어에 의해 충족되고 있습니다. 네트워크 인프라의 개선으로 더 많은 엣지 처리가 가능해졌습니다. AR 경험 콘텐츠를 제공하기 위해 웹을 사용하는 것은 확장성이 뛰어나며 회사의 인트라넷에 완전히 배포될 수 있습니다. Khronos Group의 OpenXR은 이미 AR 하드웨어에 널리 채택되었으며 glTF 지원과 결합되어 콘텐츠 제작 플랫폼 개발을 크게 단순화하고 있습니다(노코드/로우코드 추세를 촉진). AR 경험에는 다른 표준이 채택될 것으로 예상됩니다.
#12 AR 개발자의 기술과 도구는 더욱 전문화되고 학습 곡선도 더욱 가파르게 변합니다. 한편으로 AI와 표준 채택은 AR 경험 생성을 단순화하고 가속화합니다. 그들은 또한 새로운 위험을 초래합니다. 이는 전문화를 위한 절호의 기회입니다. AR 개발자와 인접 분야의 전문 지식을 갖춘 사람들은 학습 관리 시스템, ERP(Enterprise Resource Planning), 제품 수명주기 관리 플랫폼과의 더욱 심층적인 통합과 같은 새로운 제품을 점점 더 많이 갖게 될 것입니다. 지식을 보존하고 전달을 가속화하기 위해 AR 경험 기록을 편집하면 AR 전문 지식과 AI 도구가 결합됩니다.
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- 출처: https://thearea.org/top-2024-enterprise-ar-trends-to-watch/
