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苹果并未完全放弃头显产品的研发，但已将资源重心转向智能眼镜和Siri等方向。当前团队仍在探索降低头显重量和成本的技术。未来若有新设备推出，可能需等待两年以上。尽管Vision Pro作为过渡产品，帮助积累技术和验证方向，但是其高昂的价格和重量让高层对其前景持怀疑态度。新的visionOS 27则侧重于提升性能和修复漏洞，新功能较少。总的来看，苹果更可能将AR眼镜作为长远目标。

苹果近日发布了visionOS 26 5正式版本，主要进行漏洞修复和功能优化。用户可通过Apple Vision Pro头显的“设置”应用下载更新。此次更新引入StoreKit新功能，包括SubscriptionInfo新增的PricingTerms模型、BillingPlanType等，改善了按月付费订阅的管理。还修复了涉及ASN 1应用收据和system calendar设置的多个问题。此外，Xcode中的StoreKit Testing也修复了一些错误，但仍存在观察订阅价格更改的问题。

热门赛车模拟平台iRacing推出了专为Apple Vision Pro设计的《iRacing Connect》应用，现已上架App Store。该应用将领先的赛车模拟技术与苹果的混合现实头显结合，为赛车爱好者提供沉浸式驾驶体验。借助注视点串流渲染技术，画面在驾驶员视线的核心处呈现高清晰度。此外，应用可以将真实模拟器与虚拟座舱实时融合，消除传统VR带来的割裂感。适合追求真实感的玩家，应用要求visionOS 26.4以上版本，通过App Store免费下载并可与iRacing订阅账号结合使用。

三位热爱VR游戏的大一新生Kinoa Witt、Dylan Nye和Aidan Cronin组成的Armored Pig Studios，在第38届Holloway Competition中凭借商业计划斩获15000美元大奖。他们的游戏《Buddy Beatdown》在Meta平台上取得成功，团队成员各自拥有计算机科学、游戏设计和金融背景，充分展现了多元技能的结合。Witt表示，团队的数据支持让他们在竞争中脱颖而出，未来将利用奖金继续开发更多VR游戏，推动行业发展。

Niantic Spatial近日发布了开源3DGS格式SPZ 4，改进了数据处理能力和速度。新版本SPZ 4相比旧版，压缩速度提高3-5倍，加载速度提升1.5-2倍，同时支持数千万个点的捕获数据，移除了之前的1000万个splat点上限。SPZ 4使用ZSTD压缩方法，允许多个处理器核心并行处理数据。此外，SPZ 4引入了厂商扩展系统，方便添加自定义元数据。开发者可通过Niantic的GitHub页面获取SPZ 4及更多信息。

Behaviour Interactive与XR工作室PHI Studio合作，正在开发一款全新的沉浸式“银翼杀手”体验。该项目获得Alcon Entertainment的IP授权，旨在结合Behaviour的创意和技术以及PHI Studio的XR专业，提供震撼的视觉效果和丰富的叙事内容。这一多感官体验预计将在2027年首次在北美发布，标志着Behaviour在游戏之外的新发展方向。

苹果公司已基本放弃Vision Pro，转而关注AI眼镜和visionOS的发展，且对Vision Products Group进行了团队重组。虽然该事业群仍在招聘软硬件人才，但新岗位主要是为了优化visionOS和智能眼镜项目，而非Vision Pro产品线。马克·古尔曼确认，Vision Products Group已拆分为软件和硬件两个部门，软件团队多数调任至Siri项目，硬件团队则向智能眼镜项目转移，表明Vision Pro的失败使得该事业群实际上已名存实亡。

暨南大学、中国科学技术大学和安徽大学的研究团队开发了一种“像素插值辅助的动态全息超投影仪”，将动态全息显示的视场角扩展至约160°×160°，刷新率达到60赫兹，超过人眼时间分辨率。通过结合空间光调制器和超表面技术，系统实现了高效能的相位调控和亚波长级别的像素尺寸。尽管当前仅支持绿光波段，但未来有望改进以实现彩色大视场动态全息显示。实验结果显示，系统能在实际投影中成功重建清晰图像，并具备对光学对准误差的容忍度。

武汉协和医院最近引入了基于PICO头显的脑医生Dr BrainVR眼动认知评估与康复训练系统，旨在为认知障碍患者提供沉浸式康复体验。该系统围绕“筛查-评估-康复”的全流程，将六大核心认知域进行精准评估，并生成个性化康复方案。患者在虚拟环境中完成趣味性任务，主动提升认知功能，提升康复效率。医院希望通过科技推动康复服务体系的发展，为更多患者提供精准、高效的康复体验。

密歇根大学研究团队提出的HumanSplatHMR新型计算框架，将人体网格重建与高斯飞溅渲染技术结合，以实时提升三维姿态恢复精度和虚拟化身的渲染质量。该方法不依赖动捕设备，采用可微渲染技术，比较渲染图像与真实观测，实现姿态参数与三维表示的联合优化。研究显示，HumanSplatHMR在多个公开数据集上显著降低关节位置误差，并提升新视角渲染质量。未来，该框架有望推广到多人场景的追踪与重建，为虚拟现实等应用提供支持。