“我们是 10 年前开始做文旅 AR 的。” 在公司内部的一次合作伙伴交流会中,分享老师如是开头。
他是国内一家 AR 方案提供商的设计负责人,目前已经在 AR 行业打滚 10 年了。这篇文章,浅记他分享的内容,再结合我的经验进行了整合。
图片识别,开启了 10 年前的 AR 市场。
图片识别技术,在用户感知的层面,就是扫描一张图片(或者要求用户拍照)来出现相关虚拟信息的底层技术。
从技术的角度来说,它已经落地 10 年,更是早就过了技术新鲜期,但成本低和稳定性高,是它依然在市场上有一席之地的原因(还能接到不少单子)。
卡片式的 UI 风格是这类技术的常用界面风格。
现有的案例一般往两个方向去创新:卡片的样式、卡片之间的互动。
- 卡片的样式:折页、卷轴、打开和关闭的动效等。——设计师需要思考的问题是:如何用静态和动态的设计手法,翻新卡片的概念?
- 卡片之间的互动:例如一个卡片是另一个卡片的线索或前置条件,集卡片得礼物等都是常用的互动设计。——设计师需要思考的问题是:如何基于特定的业务知识,设计有故事的情节,并形成一个短小的剧本。
现在 AR 应用比较常用的技术是物体识别和环境识别(在《AR 界面设计》里我有介绍,你也可以在 XR 体验设计简稿的《了解一下机器模式》中找到相关部分),它更符合一般用户对 AR 的期待。
物体识别:不需要拍照或提供图片,用户直接对准实物即可识别。
局限性:机器能识别这个物体的底层逻辑还是依靠图片,而同一个物体不同角度都会呈现不一样的平面图,如果要提高识别成功的概率,就需要“喂”程序越多的图片越好,但越多的图片,就会让程序本身变大,加载过程会变长。
即:加载时长与识别概率互斥,识别概率越高,加载越长。
通用解决方案:
- 在实际场地设置地贴等引导用户(即:将用户识别角度限制在有限范围内,缩小识别搜索的范围)。
- 预加载一部分内容
- 丰富加载过程本身的体验
环境识别:扫描一个空间进行识别。AVP 和 Hololens 的底层技术里都包含了环境识别。
局限性:适用于包括户外的较大空间识别,以及室内粗精度的展示,但无法识别较小的物体内容。具体来说,就是使用这种技术,应用可以认出这个房间,但很容易认错房间里某个展品。
通用解决方案:
- 如果有条件,可以结合具体场景情况帮助确定小物体位置(例如直接告诉机器这个空间的左边就是一幅画)
- 为这种技术找到好的落地方向,例如区域性故事设计、同主题的相关系列的设计。
不管是物体识别还是环境识别,通过识别技术呈现内容的方案,都要避免反光造成的影响,例如博物馆里的反光玻璃就会大大影响识别成功率。在交流中,老师也提到他们在做冰雪节项目时所遇到的困境(冰反光)。
这种情况下,从技术角度出发几乎无解,只有从设计角度+客户沟通两方面来解决问题。
每个技术都有自己的优点和劣势,不同的技术限制、表现形式都会影响最终 XR 在体验上面的呈现,了解技术的基本原理,运用综合的设计方式去解决它,扬长避短,在约束中寻求突破,是目前的通用之道。
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