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NeonForge专注于VR和元宇宙项目的开发，已完成100个项目并扩大外包开发团队，满足不断增长的企业和游戏客户需求。该公司位于美国圣何塞，主要基于Unreal Engine和Unity，覆盖多人系统、大型3D场景及区块链整合。其项目包括社交空间《Neon Nexus》和VR培训环境。联合创始人Anthony Castellano指出，VR行业正因企业培训和游戏发展而复苏，NeonForge致力于通过透明的项目管理提升外包开发的口碑。此外，公司预计将在下半年发布新客户项目，包括一个面向企业的独立元宇宙平台。

Epic Games正式预告Unreal Engine 6（虚幻引擎 6），将其定位为UE5之后的下一代游戏引擎，同时也是Epic互联游戏开发生态的重要升级。《Rocket League》将成为首批迁移至UE6的游戏之一。尽管尚未公布完整技术细节与发布时间，Epic CEO Tim Sweeney表示UE6目标在于打通Unreal Engine与UEFN创作者工具链，实现资源与玩法系统的自由开发。预热视频展示了基于UE6技术的《Rocket League》升级画面，未来还将整合Fortnite及更多相关项目，以推动元宇宙生态布局。

在Google I/O 2026开发者大会上，Google展示了其AI眼镜战略，包括与多个品牌合作的音频眼镜和带有视觉显示能力的Android XR原型眼镜。新款耳机不仅支持音频交互，还具备拍照和AI助手功能，尽管目前还存在显示、续航和佩戴舒适度等问题。音频眼镜相对更易于市场推广，但视觉显示的需求也愈加迫切。Google的最终目标是通过音频眼镜获得用户接受度，然后推出带有显示能力的AI眼镜，实现更丰富的功能，如实时翻译和导航。

诺斯罗普·格鲁曼公司正在利用其开发的AR/VR技术（如Armor和E-2D LITE），加强E-2D空中预警机的维护和培训。这些技术使维护人员能够更好地理解飞机性能和维护需求，利用AR提供动画式的分步指导，提升效率并缩短维修时间。VR培训创造了沉浸式环境，能与难以接近的部件互动，初步数据显示可将维修时间缩短高达75%。受训人员信心增强，实际操作表现更佳。

北京大学的科研团队通过VR飞行实验，验证了沉浸式虚拟现实体验能够重塑人类大脑的身体感知图谱，体现了大脑的神经可塑性。25名志愿者经过一周的VR飞行训练，飞行导航准确率从44.8%提升至75.2%。脑部扫描结果显示，经过训练后，负责识别身体部位的皮层对羽翼的反应强度大幅提升，并与上肢神经活动模式接近。这项研究为人体适配假肢和外接设备提供了重要参考，促进了仿生医疗与沉浸式交互的发展。

5月25日，AR品牌雷鸟创新宣布实力派演员蒋奇明成为其品牌代言人。5月27日19:30，该品牌将与蒋奇明共同发布雷鸟GT系列及雷鸟V4两款旗舰新品。蒋奇明以其在《漫长的季节》《边水往事》等作品中的出色表现，赢得了广泛赞誉，并获得第30届白玉兰奖最佳男配角，成为新生代演员代表。

Meta于5月25日在韩国推出Ray-Ban Meta 2nd Gen和Oakley Meta智能眼镜，旨在扩大其在亚洲市场的影响力。Ray-Ban Meta配备8小时续航、1200万像素摄像头及语音控制功能，Oakley Meta则专注于运动场景。同时，Meta在全球智能眼镜市场占据约80%份额，去年出货量同比增长110%。谷歌也在Google I/O展示了与三星合作的AI眼镜，具备实时翻译等功能，力图通过其生态系统扩展市场。未来，智能眼镜市场有望发展为Meta、Android XR生态与苹果三方竞争格局。

2026年第34届Raindance Film Festival（瑞丹斯电影节）将于6月17日至26日举行，作为英国最大的独立电影节，今年的Raindance Immersive活动将呈现27个XR项目。展览分为线下和线上两部分，线下展映定于6月23日至25日，而线上展映则在VRChat平台上开展，从6月12日至25日。此次活动强调合作而非竞争，摒弃传统奖项导向，旨在创造更自然、生机与实验性的节目。

NVIDIA研究团队于2026年发布了开源世界模型“SANA-WM”，该模型能够通过学习物理运动和深度信息生成高保真视频。只需输入静态图像和相机移动路径，便可生成60秒的720p视频。SANA-WM实现了36倍于现有开源模型的处理能力，视频质量与闭源产品相当，训练过程中仅需约21.3万条带标注视频片段。推理过程可在单个H100 GPU上高效完成，且通过量化技术可进一步缩短生成时间。

MIT研究团队展示了一项新技术，使高端智能手机的LiDAR传感器具备“隔墙感知”能力，能够检测并追踪隐藏物体。这项低成本的“非视距成像”技术，仅需不到100美元的消费级LiDAR传感器，通过分析光线反射重建物体的三维形态与运动轨迹，潜在应用于机器人、AR/VR和自动驾驶等领域。尽管目前尚不能直接应用于智能手机，但这一成果标志着机器视觉的重要进展，提升了日常设备感知环境的能力。