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全息通信在5G中爆發?

來源:中國電子報  發布時間:2022-6-30 10:19

  VR/AR和元宇宙的“火”,燒的是人們在虛擬空間中放飛自我的曼妙想像。早在幾十年前的科幻電影中,全息通信就是未來科技的代表,是將虛擬與現實結合的一種科技。今年,曾經的未來科技“平價”兌現:通信雙方通過微軟3D攝像機、OPPO 5G智能手機、Nreal的AR眼鏡和愛立信提供的5G網絡環境,實現了與“真人”的全息通信。其中3D攝像機、5G智能手機、AR眼鏡的總價1萬元出頭。

  如此“接地氣”的實現過程,讓全息通信再次成為行業關注的焦點:在4G網絡中沒有的全息通信,能否成為5G網的爆款應用?

  全息通信現身5G是必然趨勢

  全息通信需要實時捕獲、編碼、傳輸和渲染對方的3D圖像,然后在己方特定的空間中展現出來。

  愛立信中國技術部副總經理王浩博說,現在實現全息通信有三種方式,一種是非常簡單地提取人類的面部表情,通過動畫形式在另一端再現,這種效果并不是很好;第二種是經常可以在一些重大的科技盛會上看到的,把人的3D圖像整體傳送到現場,這要通過非常精密復雜的儀器和專門的傳輸網絡以及非常專業的投影環境來實現,效果非常好,但是離老百姓應用還非常遙遠。“我們采用的是第三種,就是用商用級別的設備和商用網絡,實現讓老百姓用得上的全息通信。”王浩博表示。

  全息通信需要呈現出全息的效果,首先是尺寸要大,接近于真人的尺寸;其次要有空間感,這也是全息圖像和視頻圖像的區別。Nreal副總裁呼顯龍告訴《中國電子報》記者:“AR眼鏡的呈像方式,使我們能夠看到一個接近于真人尺寸的全息圖像,而不必用一個很大的顯示屏,這種圖像和我們在手機上、電腦上看的視頻通信圖像,體驗是完全不同的。”

  OPPO研究院副院長、5G首席科學家唐海告訴《中國電子報》記者,目前不僅5G網絡能力更強大,終端的算力也已經達到了一個非常高的水平。比如5nm的最新的終端芯片,它的處理能力已經超過幾年前電腦CPU的處理能力。更強的網絡算力、傳輸能力和終端算力,再加上像Nreal眼鏡的呈現能力,綜合來看,全息通信在這個時候出現是某種必然。

  5G可以解決全息通信痛點

  全息通信未經壓縮的信息量是非常大的。如果攝像頭傳感器輸出的是1080P圖像,再加上色彩、3D深度圖像,每幀圖的原始數據會在70MB左右。如果要進一步提高分辨率和幀率,需要的帶寬會更大。有分析指出,對于70英寸顯示屏,全息通信需要約1Tbit/s的網絡帶寬。

  在真正實現全息通信時,整個過程首先是捕捉傳感器提供人臉和身體的實時“表情”,然后進行編碼。在編碼前先做格式轉換和過濾,以降低對網絡傳輸速率的要求。經過編碼壓縮的全息影像通過5G低時延網絡傳輸到XR設備。在XR設備上,首先需要對壓縮的影像信息做解碼和處理,然后通過渲染再現到用戶眼前。

  5G可以非常好地解決在這一過程中全息通信的一些痛點。

  與4G相比,5G的連接能力大幅提升,平均百兆速率,峰值可以達到2Gbps,網絡時延也可以控制在毫秒級,沒有明顯的滯后感。所以,從能力來看,用5G網絡承載全息通信是可行的。

  全息通信是一個信息采集、壓縮、傳輸然后再復原、再渲染的過程。再復原和再渲染的過程如果是在終端上實現,需要終端具備較高的算力。5G可以減輕對終端算力的需求。“5G有對算力的實時智能調配能力,5G還有邊緣計算能力,可以在離用戶很近的地方做算力支撐。”王浩博說。

  此外,5G還可以為全息通信的應用做體驗保障,5G具備網絡切片的功能,可以針對全息通信做資源預留。

  全息通信當解決捕獲技術短板

  “全息通信作為未來的一個殺手級應用,需要的是整個產業鏈的充分配合。”唐海說,“整個產業鏈的發展水平都到了一定的階段,才有可能在像手機或者AR眼鏡這樣的小尺寸設備里面,提供足以滿足全息通信的傳輸、算力、呈現,包括非常穩定的空間感知、視角,以及非常好的人像建模,屆時才能帶來比較好的用戶體驗、真正可使用的全息通信,我相信這一天會很快到來。”

  談到全產業鏈的支撐,呼顯龍認為,目前全息通信比較明顯的短板是信息采集。“在全息通信發展的第一階段,全息信息的采集是很重要的,我們希望有一個更加高效而低成本的全息模型的采集端。”呼顯龍說。

  目前Intel、微軟、iPhone已經有相關的采集功能,國內企業在這方面還需要共同努力。唐海說,目前全息通信的信息采信用的是高精度的3D深度攝像頭,這種攝像頭對于算力處理能力要求非常高。

  也有專家將采集功能稱為捕獲技術,全息捕獲是創建物體、人或環境的可測量的3D顯示的過程,包括采集、深度估算、數據融合、后期處理四個步驟。采集是利用視覺傳感器捕獲各種有用信息。3D捕獲目前最常見的是使用ToF(飛行時間傳感器),通過計算光脈沖到達目的地并返回的時間測量距離。

  在深度估算中,ToF可以直接提供深度信息,而立體攝像頭和多攝像頭是通過不同角度捕捉到的信息來估算深度。數據融合是將不同視角的深度信息融合為單個3D點數據流。后期處理要通過清除冗余點、噪聲和異常值來減少3D點數據流的數據量,3D可以生成點云或網格的視覺媒體格式。與虛擬形象相比,由深度攝像機捕獲的實時數據需要更多的算力才能渲染。

  “4G是視頻時代,人人都可以拍短視頻,這在過去是很難想像的,因為PC時代制作一個視頻,需要專業的攝像機以及編輯軟件等各種條件才能實現。”呼顯龍說,“未來,如果一個幾歲孩子能夠通過簡單的工具就能獲取全息的模型或者視頻,實現比現在更好的顯示效果,全息通信的爆發就會到來,我覺得這很快就能實現。”

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