虚拟现实增强现实是以计算机为核心的新型视听技术对吗

人工智能就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

虚拟现实做好的是exe 可执行文件。操作和运行类适于我们玩的CS 他是由3Dmax做好模型在导入虚拟现实软件制作形成的。下边是我虽意在网上找的一个介绍希望对你有用。概 念 与 特 征虚拟现实（virtual reality，简称vr），是一种基于可计算信息的沉浸式交互环境，具体地说，就是采用以计算机技术为核心的现代高科技生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生“沉浸”于等同真实环境的感受和体验。vr带来了人机交互的新概念、新内容、新方式和新方法，使得人机交互的内容更加丰富、形象，方式更加自然、和谐。 虚拟现实是高度发展的计算机技术在各种领域的应用过程中的结晶和反映，它具有以下主要特征：（1）依托学科的高度综合化；（2）人的临场化；（3）系统或环境的大规模集成化；（4）数据表示的多样化和标准化，数据存储的大容量、数据传输的高速化与数据处理的分布式和并行化。关 键 技 术实物虚化、虚物实化和高性能的计算处理技术是vr技术的三个主要方面。实物虚化是将现实世界的多维信息映射到计算机的数字空间生成相应的虚拟世界，为高性能的计算处理提供必要的信息数据。虚物实化通过各种计算和仿真技术使计算机生成的虚拟世界中的事物所产生的各种刺激以尽可能自然的方式反馈给用户。 实物虚化 实物虚化主要包括基本模型构建、空间跟踪、声音定位、视觉跟踪和视点感应等关键技术，这些技术使得真实感虚拟世界的生成、虚拟环境对用户操作的检测和操作数据的获取成为可能。（1）基本模型构建技术 基本模型的构建是应用计算机技术生成虚拟世界的基础，它将真实世界的对象物体在相应的三维虚拟世界中重构，并根据系统需求保存部分物理属性。 模型构建首先要建立对象物体的几何模型，确定其空间位置和几何元素的属性。例如，通过cad/cam或二维图纸构建产品或建筑的三维几何模型；通过gis数据和卫星、遥感或航拍照片构造大型虚拟战场。 为了增强虚拟环境的真实感，物理特性和行为规则建模要表现出对象物体的质量、动量、材料等物理特性，并在虚拟环境中遵循一定的运动和动力学规律。 当几何模型和物理模型很难准确地刻画出真实世界中存在的某些特别对象或现象时，可根据具体的需要采用一些特别的模型构建方法。例如，可以对气象数据进行建模生成虚拟环境的气象情况（阴天、晴天、雨、雾）。（2）空间跟踪技术 虚拟环境的空间跟踪主要是通过头盔显示器、数据手套、数据衣等交互设备上的空间传感器，确定用户的头、手、躯体或其他操作物在三维虚拟环境中的位置和方向。 跟踪系统一般由发射器、接收器和电子部件组成。目前的跟踪系统有电磁、机械、光学、超声等几类。 数据手套是vr系统常用的人机交互设备，它可测量出手的位置和形状从而实现环境中的虚拟手及其对虚拟物体的操纵。cyber glove通过手指上的弯曲、扭曲传感器和手掌上的弯度、弧度传感器，确定手及关节的位置和方向。（3）声音跟踪技术 利用不同声源的声音到达某一特定地点的时间差、相位差、声压差等进行虚拟环境的声音跟踪是实物虚化的重要组成部分。声波飞行时间测量法和相位相干测量法是两种可以实现声音位置跟踪的基本算法。在小的操作范围内，声波飞行时间法能表现出较好的精确度和相应性。随操作范围的扩大，声波飞行时间法的数据传输率降低，易受伪声音的脉冲干扰。相位相干法本质上不易受到噪声干扰，并允许过滤冗余数据存在且不会引起滞留。但相位相干法不能直接测量距离而只能测量位置的变化，易受累计误差的干扰。 声音跟踪一般包括若干个发射器、接受器和控制单元。它可以与头盔显示器相连，也可以与数据衣、数据手套等其他设备相连。（4）视觉跟踪与视点感应技术 实物虚化的视觉跟踪技术使用从视频摄像机到x-y平面阵列，周围光或者跟踪光在图像投影平面不同时刻和不同位置上的投影，计算被跟踪对象的位置和方向。视觉跟踪的实现必须考虑精度和操作范围间的折衷选择，采用多发射器和多传感器的设计能增强视觉跟踪的准确性，但使系统变得复杂并且昂贵。 视点感应必须与显示技术相结合，采用多种定位方法（眼罩定位、头盔显示、遥视技术和基于眼肌的感应技术）可确定用户在某一时刻的视线。例如将视点检测和感应技术集成到头盔显示系统中，飞行员仅靠“注视”就可在某些非常时期操纵虚拟开关或进行飞行控制。 虚物实化 确保用户在虚拟环境中获取视觉、听觉、力觉和触觉等感官认知的关键技术，是虚物实化的主要研究内容。（1）视觉感知 虚拟环境中大部分具有一定形状的物体或现象，可以通过多种途径使用户产生真实感很强的视觉感知。crt显示器、大屏幕投影、多方位电子墙、立体眼镜、头盔显示器（hmd）等是vr系统中常见的显示设备。不同的头盔显示器具有不同的显示技术，根据光学图像被提供的方式，头盔显示设备可分为投影式和直视式。 能增强虚拟环境真实感的立体显示技术，可以使用户的左、右眼看到有视差的两幅平面图像，并在大脑中将它们合成并产生立体视觉感知。头盔显示器、立体眼镜是两种常见的立体显示设备。目前，基于激光全息计算的立体显示技术、用激光束直接在视网膜上成像的显示技术正在研究之中。（2）听觉感知 听觉是仅次于视觉的感知途径，虚拟环境的声音效果，可以弥补视觉效果的不足，增强环境逼真度。 用户所感受的三维立体声音，有助于用户在操作中对声音定位。传统声音模型的定位是根据声源到达听者两耳的时间差itd和声源对左、右两耳的压力差iid来定位的，但它无法解释单耳定位。现代声音模型侧重于用头部相关传递函数hrtf描述声音从声源到外耳道的传播过程，并可以支持单耳定位。hrtf主要用滤波的方法来模拟头部效应、耳廓效应和头部遮掩效应。nasa空军研究中心曾经在人工耳道中放入很小的麦克风，记录许多不同声源对头部的脉冲响应，然后根据hrtf与脉冲结果，产生虚拟环境的位置感。（3）力觉和触觉感知 能否让参与者产生“沉浸”感的关键因素之一是用户能否在操纵虚拟物体的同时，感受到虚拟物体的反作用力，从而产生触觉和力觉感知。例如，当你用手扳动虚拟驾驶系统的汽车档位杆时，你的手能感觉到档位杆的震动和松紧。 力觉感知主要由计算机通过力反馈手套、力反馈操纵杆对手指产生运动阻尼从而使用户感受到作用力的方向和大小。由于人的力觉感知非常敏感，一般精度的装置根本无法满足要求，而研制高精度力反馈装置又相当困难和昂贵，这是人们面临的难题之一。 如果没有触觉反馈，当用户接触到虚拟世界的某一物体时容易使手穿过物体。解决这种问题的有效方法是在用户的交互设备中增加触觉反馈。触觉反馈主要是基于视觉、气压感、振动触感、电子触感和神经肌肉模拟等方法来实现的。向皮肤反馈可变电脉冲的电子触感反馈和直接刺激皮层的神经肌肉模拟反馈都不太安全，相对而言，气压式和振动触感式是较为安全的触觉反馈方法。 高性能计算处理技术 虚拟现实是以计算机技术为核心的现代高新科技，高性能的计算处理技术是直接影响系统性能的关键所在。具有高计算速度，强处理能力，大存储容量和强联网特性等特征的高性能计算处理技术主要包括以下研究内容：（1）服务于实物虚化和虚物实化的数据转换和数据预处理；（2）实时、逼真图形图像生成与显示技术；（3）多种声音的合成与声音空间化技术；（4）多维信息数据的融合、数据转换、数据压缩、数据标准化以及数据库的生成；（5）模式识别。如命令识别、语音识别，以及手势和人的面部表情信息的检测、合成和识别；（6）高级计算模型的研究。如专家系统、自组织神经网、遗传算法等；（7）分布式与并行计算，以及高速、大规模的远程网络技术。 分布式虚拟现实 分布式虚拟现实的研究目标是建立一个可供多用户同时异地参与的分布式虚拟环境，处于不同地理位置的用户如同进入到一个真实世界，不受物理时空的限制，通过姿势、声音或文字等“在一起”进行交流、学习、研讨、训练、娱乐，甚至协同完成同一件比较复杂的产品设计或进行同一艰难任务的演练。 分布式虚拟现实的研究有两大阵营。一个是国际互联网上的分布式虚拟现实，如基于vrml标准的远程虚拟购物。另一个是在由军方投资的高速专用网，如采用atm技术的美国军方国防仿真互联网dsi。应 用 领 域vr技术的产生和发展，为解决和处理要巨额资金和巨大人力投入，或者不得不承担人员伤亡危险的各种问题提供了新方法，目前vr技术的应用主要集中在以下几个方面： 产品设计与性能评价 波音777飞机的设计是虚拟原型机的应用典型实例，它由300万个零件组成，所有的设计在一个由数百台工作站组成的虚拟环境中进行。 1996年，加州伯克利分校在sgi工作站上实现了本校新楼soda hall的实时漫游。我国北京航空航天大学虚拟现实与可视化新技术研究室，也完成了恒昌花园及其房内装修、虚拟北航等漫游系统的开发，目前正在为国家科技馆建造一个珠穆朗玛峰及其周边环境的漫游系统。 教育与娱乐 将vr技术应用于教育可以使学生能够游览海底、遨游太空、观摩历史城堡，甚至深入原子内部观察电子的运动轨迹。分布式虚拟图书馆突破了物理时空的限制并有效地利用了共享资源，基于国际互联网的分布式虚拟图书馆具有巨大的前景。 vr技术在娱乐业有着极其广泛的应用。第一个大规模的vr娱乐系统“battletech”，将每个“座舱”仿真器联网进行组之间的对抗，三维逼真视景、游戏杆、油门、刹车和受到打击时的晃动给用户很强的感官刺激。 高难度和危险环境下的训练 服务于医疗手术训练的vr系统，用ct或mri数据在计算机中重构人体或某一器官的几何模型，并赋予一定的物理特征（例如密度、韧度、组织比例等），并通过机械手或数据手套等高精度的交互工具在计算机中模拟手术过程，以达到训练、研究的目的。 美国的nasa和esa(欧洲空间局)曾成功地将vr技术应用于航天运载器的空间活动、空间站的自由操作和对哈勃空间的维修。 分布式虚拟战场环境 军事领域是vr技术最早研究和应用的领域。最早的分布式虚拟战场环境应该是1983年darpa和美国陆军共同制定的simnet研究计划。从1994年开始，美国darpa与usacom联合开展了战争综合演练场stow的研究，形成了一个包括海陆空多兵种、3700个仿真实体参与、地域范围覆盖500×750km2的军事演练环境。 我国从1996年起，国家863计划支持下的dvenet，是由北京航空航天大学联合浙江大学、国防科技大学、装甲兵工程学院、解放军测绘学院和中科院软件所等单位开发的一个分布式虚拟环境基础信息平台。基于dvenet的分布式虚拟战场环境，将分布在不同地域的若干真实仿真器和虚拟仿真器联合在一起，进行异地协同与对抗战术仿真演练。 小结：虚拟现实是一个有许多问题尚未解决，而且仍然不断涌现新问题的研究领域，同时也是一个充满生命力、有着巨大应用前景的高科技领域。我们应当也可以在这一领域有所作为

人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。三、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算四、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。五、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。六、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。七、VR/AR虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

虚拟现实是人们通过计算机对复杂数据进行可视化操作与交互的一种全新方式，增强现实它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术。就类似于Clius为汽车4s店提供整合数字营销方案和为整车企业提供可在车展上应用的人机交互方案，提高整合数字营销效率，让人们的生活在科技方面发生质的变化。

近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展前景。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的p域名已经被注册。当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。

核心技术是机器学习继续学习是用数据来驱动模型完成任务的一种方法，模型一般都是统计学的数学模型机器学习通过模型把雨盼精度调整到一定程度，那么很多现实智能任务都可以解决了，比如判断温度高低，股票价格等等人工智能另外一个核心就是数据，数据的产生和数据的标注

人工智能的就业前景还是很不错的，人工智能的发展现状处于成长期，国家发布相关政策促进人工智能的发展，一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划。