在7月17日至30日的游戏周报中，共介绍了6款新上线的VR游戏。Valve推出了"Great on Steam Frame"认证体系，标识优秀的VR游戏，Meta与微软深化合作，使Quest平台用户能够体验Xbox Game Pass游戏。社交VR平台Somnium Space更新了v3.1.6版本并计划重返Steam。《Roboquest VR》和《One More Delve》分别推出了跨平台联机和正式版，而《Hyper Dash》因运营成本将于2026年关闭服务器。此外，Meta将在未来推出手柄模拟功能，以改善用户体验。

XR初创公司Unseen Reality宣布其XR眼镜URXR One将在8月4日在Kickstarter众筹，已有2158人订阅提醒。该设备旨在替代传统屏幕，适用于游戏、影视和办公等场景，结合了混合现实体验和2D内容展示。URXR One配备93克的轻量设计，使用Mini Pancake光学方案，双1.03英寸Micro OLED显示屏，最高分辨率为2448×2064，支持90Hz刷新率。它通过USB-C与外部设备连接，并可加装URXR Power Hub供电。此外，众筹价格为699至899美元，计划于2026年10月发货。

清华大学提出的GeoFovea-GS几何感知跨层框架，旨在提升无线空中虚拟现实（VR）的传输效率，尤其是在有限带宽和功耗下传输高分辨率视图。该框架利用3D Gaussian Splatting技术，将帧划分为tile，仅对重要区域进行传输校正，并动态分配无线资源。实验结果显示，在20毫瓦功率预算下，系统的F-PSNR达26.72 dB，优于其他基线，证明了其在相同质量下的高效性。这为无人机技术在远程探索和数字孪生等应用中的使用提供了支持。

PICO启动“PICO NPC”高级顾问招募计划，面向全国在读及应届大学生，截止日期为9月30日。招募城市包括北京、上海、深圳、杭州、宁波、济南、成都。该角色旨在引导用户融入XR体验，要求候选人对VR、MR、AI等领域有兴趣，能够稳定投入1-2个月。入选者可获得基础薪酬、销售激励金、字节跳动-PICO实习证明及体验最新XR设备的机会。简历需备注“PICO”并添加HR微信。

上海四川北路街道社区书院与虹口区科协联合举办了以PICO头显为媒介的沉浸式活动，推出“VR诗词盛会”和“VR环游华夏”两个项目。参与者通过六个诗词关卡学习文史典故，体验秦汉关隘、唐代街市等历史场景。活动受到家长和青少年的好评，家长表示孩子在互动中主动学习，增加了对古代文化的兴趣，社区计划持续举办类似活动，以创新方式传播传统文化。

8月3日，湖南省和长沙市残联在长沙举行科技助残活动，推出基于PICO头显的VR情绪调节与认知训练系统。该系统通过模拟场景帮助精神障碍康复者进行情绪识别、注意力和记忆力训练，以及行为激活练习，设计了一条逐步恢复身心平衡的路径。活动作为初步尝试，未来会推广数字化康复工具，为更多康复者提供支持。

韩国延世大学与Meta Reality Labs合作，提出了一种动态3D眼睛重建的旋转运动误差补偿框架。该方法基于相移轮廓测量法，无需外部编码器，通过图像估计眼睛旋转，有效补偿相机像素坐标失配和条纹相移误差。实验显示，与传统三步PSP方法相比，重建RMSE平均降低41.64%。该技术在XR环境中的高精度眼动追踪中具有重要意义，也适用于非球面刚性物体。

路易斯维尔大学研究人员开发了一套面向微型人形机器人的全身遥操作系统，结合了VR虚拟现实与强化学习( RL)技术，实现远程行走、手臂操作和物体搬运。系统通过VR头显和手柄追踪操作者姿态，生成上半身指令，下半身由RL策略负责行走与平衡。实验显示，机器人在10分钟内平均搬运2个方块，速度约0.35米/秒。目前系统存在脚抬不够高、有线供电和操作柔顺性不足等局限，未来计划集成VR跑步机，实现无线操作。

2026年7月，Steam平台的硬件调查显示，VR头显在用户中的占比同比上升0.18%至1.71%。其中，Meta的Quest 2以26.66%重夺榜首，环比增长3.12%；但Quest 3和Quest 3S的合计份额则大幅下滑3.28%。Valve Index以10.83%排名第四，PICO 4以4.54%排名第五，PS VR2占比2.21%。Meta的整体市场份额为71.83%，而Valve、PICO和HTC分别为10.83%、5.3%和4.04%。

香港大学研究团队推出了Mesh Holography框架，能够通过Mesh网格模型直接生成计算全息波场，实现在计算效率与成像质量之间的平衡。该框架通过纹理烘焙及透视到正交空间变换生成包含振幅和相位的波场，并提出Phase-Aware Gradient Descent优化方法，重视相位约束以提升图像对比度及深度效果。系统通过闪耀光栅与傅里叶平面光瞳滤波实现视点依赖显示，能够准确呈现复杂场景的离焦和遮挡效果。研究表明该方法在桌面级原型验证中表现优异，进一步推动了全息显示的实际应用。