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Immersive Web Emulator是一款桌面浏览器扩展，可以模拟所有Meta Quest头显，使用户可以在没有物理XR设备的情况下轻松测试和迭代WebXR体验。最新发布的1.2版本添加了锚点持久性和命中测试功能支持，用户可以创建能够记住会话之间的空间锚点的WebXR体验，并在用户定义的模拟XR环境中返回命中测试结果，进一步增强了模拟器的实用性。 为了提供更多可模拟的功能，Meta团队还发布了Reality Accelerator Toolkit的第一个公测版。这个工具包可以简化WebXR应用程序的混合现实功能集成，与three.js 3D库兼容，弥合了low-level WebXR API与three.js中high level API之间的差距。Reality Accelerator Toolkit的主要功能包括手势识别、平面检测和语音识别等。 Meta希望通过发布Immersive Web Emulator v1.2和Reality Accelerator Toolkit的公测版，帮助开发者更轻松地创建WebXR体验，并提供更少的步骤和更深的沉浸感。用户可以在Chrome Store或Edge Add-ons下载Immersive Web Emulator v1.2，并在GitHub上找到详细说明。有关Reality Accelerator Toolkit测试版的更多信息，请访问GitHub页面。

《超能军团》是一款多人联机VR第一人称射击游戏，其内容体验带来了置身于枪林弹雨中的激烈感受。该游戏原价88元，现在已转为免费下载，同时提供了不同的解决方案给已购买游戏的玩家。类似于《使命召唤》和《反恐精英》等早期热门FPS作品，玩家将分为红蓝两队进行5v5的团战，利用爆能枪和量子盾展开生死决斗。除了精准的射击技巧外，团队的合作和沟通也至关重要。合理配置人员、掌握地形和武器的利用，以及在合适时机打击敌人的心理防线都能帮助玩家获得胜利。《超能军团》拥有优秀的画质和可玩性，稳定的网络和操作灵敏度，5v5即时对抗和高强度的战斗体验使其备受玩家喜爱。该游戏还被PICO官方定制为全球VR电竞争霸赛的比赛项目，可见其受欢迎程度之高。现已转为免费下载，希望能给玩家带来美好回忆。

Magic Leap近日宣布，其最新产品Magic Leap 2现已原生支持OpenXR。换句话说，采用OpenXR开发的内容可以轻松移植到Magic Leap 2和其他兼容硬件，大大减少了开发者在适应不同平台上所需的时间和成本，同时也为企业用户创造了更大的解决方案市场。 Magic Leap表示，作为OpenXR开发的早期贡献者，他们致力于建立一个开放和可访问的AR生态系统，使得企业和开发者能够从中受益。 OpenXR提供了一组通用API，用于开发跨设备工作的XR应用。开发者只需一次构建解决方案，然后轻松移植和优化，触及更多的企业和客户，并为较小规模的开发团队提供在有限资源下构建不同平台解决方案的能力，从而实现更快的创新和市场发展。 Magic Leap还表示，企业可以将现有解决方案无缝移植到Magic Leap 2，并利用其先进的AR功能。此外，他们正在与其他OpenXR工作组成员合作，以定义通用的平面检测扩展。 Magic Leap将继续担任OpenXR工作组副主席，为推动通用AR生态系统标准的采用提供技术专业知识，并与其他成员合作，以满足开发人员和最终用户的需求和实施最佳实践。

Crunchfish日前表示，他们即将发布升级版的XR Skeleton，该技术可在Web环境中执行。换句话说，这个手部追踪技术可以在任何浏览器和计算设备上运行，并为基于AR的电子购物等应用带来商机。早期版本的Crunchfish手部追踪技术支持Android操作系统，并集成在Android应用程序中。而最新版本的XR Skeleton for Web可以在Web网页上运行，无需下载任何应用程序，用户可以立即通过AR享受令人惊奇的电子购物体验。为了提供强大的AR/VR对象交互解决方案，Crunchfish与SpectreXR建立了合作伙伴关系，并与意大利的Change2合作开发了虚拟试用的概念验证。通过XR Skeleton for Web，用户可以像在现实生活中一样与虚拟世界进行交互，这为电子购物、视频直播购物、虚拟试穿等领域带来了商机。Crunchfish团队表示，他们的产品现在可以在任何浏览器和操作系统中运行，独立于特定的应用和硬件。他们对这个升级后的产品感到非常兴奋，认为电子购物领域出现了新的机遇。

根据《华尔街日报》早前的报道，PICO正在积极引进Quest平台的作品，并向已为Meta开发VR软件的开发者支付1.5万至2.5万美元的报酬，以促使他们将在Meta Store发行的应用带到PICO Store。据PICO官方Twitter账号消息，一款评分接近五星满分的《Ghost Signal: A Stellaris Game》将登陆PICO平台，该作品原本是今年3月独占登陆Meta Quest的。该游戏是由团队开发的，玩家将踏上一段前往未知世界的旅程，体验星际战争、行星大小的生物、外星家园、失落的太空神庙等炫酷经历。游戏提供了随机地图和重新整理的发现，每次旅途都不尽相同。Fast Travel Games首席游戏设计师表示，《Ghost Signal: A Stellaris Game》将为玩家带来前所未有的宇宙体验，无论粉丝还是新人都会在这段旅程中发现特别的感受。PICO官方尚未公布具体的上线时间和售价。

据知情人士透露，元宇宙公司Meta从微软挖来了一名芯片高管，由该高管负责硬件设备的定制芯片开发工作。此举是Meta在评估其芯片策略时的一部分，该公司一直希望为AR/VR硬件开发自己的芯片，但由于成本高昂、进度缓慢和市场竞争激烈等原因，相关计划进展缓慢。据报道，在去年11月，Meta已经裁减了约200名芯片团队员工，并将部分芯片项目外包给了合作伙伴，如英特尔。被挖角的微软芯片工程副总裁吉恩·布法哈特将加入Meta的FAST团队，接替奥弗·沙查姆的职位。FAST团队一直致力于为Meta的AR/VR硬件开发定制芯片。此外，Meta与高通达成了多年合作协议，为Quest系列头显研发定制芯片。尽管如此，Meta仍在努力开发自己的全新芯片解决方案，并在招募一位新的芯片自研项目负责人。

中国的Roguelite风格VR动作战斗模拟器《战斗天赋/Battle Talent》将于6月1日在Meta Quest Store上线，售价为19.99美元。该游戏以基于物理的玩法为特色，玩家可以用刀剑、战斧或枪械与敌人展开逼真的战斗。游戏设定在幻想风格的地牢世界，包含Roguelike风格的关卡，玩家可以体验不同的地牢、敌人和事件，并通过赚取金币解锁新的技能和武器。游戏的特点包括精致酷炫的人物建模、灵动的动作指导、刀剑音效、背景音乐和血肉四溅的打击感。开发团队Cydream表示，游戏支持mod和多语言设置，玩家可以根据自己的喜好进行自定义体验。《战斗天赋/Battle Talent》在App Lab和SideQuest平台上取得了良好的用户评价。游戏预告片和玩家解说视频也已发布。

深度重建在计算机视觉中是一个长期存在的基本问题。最近，最好的深度估计结果来自于基于学习的方法。时间一致性对于计算摄影和虚拟现实中的视频应用尤为重要，然而实现一致的视频深度估计是一个难题。一项名为《Temporally Consistent Online Depth Estimation Using Point-Based Fusion》的论文提出了一种基于点云的融合方法来解决这个问题。该方法使用全局点云来促进在线视频深度估计的时间一致性，并展示了如何处理动态对象和更新静态点云。实验证明，该方法在改善立体和单目深度估计的时间一致性方面取得了显著的效果。该方法分为三个阶段，允许在线更新以提高重建准确性和处理动态场景，同时具有较低的运行时开销。该方法在定量和定性评估中优于基线方法，并表现出较好的时间一致性和准确性。

奥托立夫中国正在探索创新技术来改善汽车制造业的效率和资源消耗。他们计划将混合现实和数字孪生技术与物联网、人工智能和分析相结合，以优化车间效率。然而，选择正确的平台和硬件成为他们面临的挑战之一。他们需要一个整合IT和OT数据系统的解决方案，支持业务流程优化、远程协作和生产线设计的优化。此外，培训数百名一线员工适应虚拟工作站也是一项挑战。 为了应对这些挑战，奥托立夫中国计划使用HoloLens 2和Dynamics 365 Remote Assist等工具来支持虚拟员工协作和工厂问题修复。他们还希望通过低代码的元宇宙平台改变培训方式，并减少构建原型的时间和成本。此外，他们还希望将数字孪生和混合现实技术应用于远程监控、维护和生产线模拟等更多场景。这将有助于提高生产车间的运营效率，并提供高质量的培训体验。 奥托立夫中国认识到可持续发展的重要性，他们希望通过数字孪生和混合现实技术节约资源和设备。他们与DataMesh合作，设计下一代数字孪生平台，加速公司的发展。最终，奥托立夫中国希望通过完全拥有的数字孪生和混合现实平台实现运营效率，并降低应用程序开发和现场运营成本。

中国科学技术大学、魁北克大学、国立科学研究院和新加坡国立大学的研究人员联合开发出一种新方法，可以在超高密度连续平面上实现3D对象的动态投影。通过将更多细节包含在3D图像中，这一解决方案可以逼真地再现现实世界，并为虚拟现实和其他应用提供更生动的表现形式。 该团队表示：“3D全息图可以显示具备连续细节特征的真实3D场景。对于虚拟现实，我们的方法可以与头戴式全息显示器一起使用，从而增强3D浏览体验，同时也可以实现裸眼3D视觉效果。” 为了产生逼真的3D全息显示，需要将高像素分辨率的图像投影到紧密间隔的连续平面上，并实现高深度分辨率。与目前先进的多平面全息投影方法相比，该团队提出的方法可以实现高三个数量级以上的深度分辨率。 这一新方法克服了当前数字全息技术中的两个瓶颈，即低轴向分辨率和高晶面串扰，从而提高了全息图的深度控制精度，改善了基于全息图的光学加密。该方法结合了空间光调制器（SLM）和扩散器，通过光的散射和波前整形实现了超高密度的3D全息投影。 实验表明，与传统分辨率相比，该方法在轴向分辨率上提高了三个数量级以上。未来研究人员希望能够使用全息图投影多个实体3D对象，但这需要更高像素数的全息图和新的算法。