Cloud Anchors可以应用到什么场景？

张竹云、王强、应新港一致认为，多人游戏娱乐和多人协作行业应用是Cloud Anchors 的方向。

当初苹果刚推出AR功能的时候，很多人都认为AR会很快的普及到大部分的用户，因为苹果本身也有软硬件的优势，但最后结果是否定的。由于目前的AR体验并没有足够的元素吸引用户长时间使用，一方面是缺少碰撞和遮挡，缺少真实感，另一方面是缺少社交元素，用户之间没有交流，没有分享渠道，更不能共同参与AR体验，而Cloud Anchors则刚好能解决这个问题。

张竹云对此表示，“多人共享的AR空间可以说是AR未来发展至关重要的功能，只有当AR可以在人和人之间进行分享的时候，他才会真正成为日常生活中主流的，必不可少的工具。出于这个思路，可以说它的应用场景是非常广泛的，从多人协作的行业应用到交互娱乐游戏，都是它的用武之地。”

王强则认为：“互联网爆款大多都涉及社交元素。有了多用户交互之后，游戏、娱乐、工业、教育等各个行业都可以加入多人、社交AR的功能。AR未来的趋势肯定是朝着持久的，多用户的，可以分享的沉浸感更强的AR体验。”

“要实现AR MMO 前还有差距，一方面是参与人数，官方文档虽然没提及，但目前同一cloud anchors应该对同时共享的用户人数会有限制。另一方面是要做到真正的AR MMO需要构建与现实环境1：1的AR地图，只有ARCore的cloud anchors只能看做局部的小地图，构建大范围的、多人共享、可持久更新的AR地图目前仍然是行业内的难点。”

Cloud Anchors目前会有什么缺陷？

毫无疑问，Cloud Anchors对于开发者和用户都是一个很重要的功能，该功能很有可能让AR MMO游戏成为现实，该功能也是AR社交的一个补充，但现在看来，该功能尚存在一些难点和缺陷需要解决。

地板和地毯会给特征点的识别、追踪带来难度吗？张竹云认为：“缺少纹理的表面会给追踪带来困难，但实际上大多数地板和地毯都是有丰富细节的。”

光照、角度会影响特征点的采集，进而影响多用户交互体验吗？王强表示：“这是多用户共享的一个最大的难点，就是怎么得到不同用户相对的位置和姿态信息。光照变化、用户的观察角度、距离变化都会对视觉匹配算法的性能带来影响。”

“利用cloud anchors建立与用户图像的匹配，对于室内场景来说比较简单解决一些，室外场景下可能会需要面对白天到晚上这种光照变化更剧烈的挑战。近年来室内不同角度、角度和位置的图像匹配算法已经有长足的进步。对于室外场景下，国内外很多AR相关的公司都在做这方面的解决方案，相信这个问题也会逐步得到解决。”目前ARCore的匹配是在服务器端完成的，相对在本地实现无需过多考虑手机计算性能带来的限制。”

多用户数据上传，有可能导致云端服务器压力过大吗？王强认为，“视觉计算它本身的计算量通常是非常大的，比如说特征提取和计算特征描述子。这个不仅对服务器传输带宽压力大，对于算法的压力也很大。但谷歌之前在Tango的开发过程中，应该积累了大量的算法相关经验，在优化算法速度和性能这方面相对比较有优势。”

“但谷歌之前开发过Tango，在这方面应该有积累了大量的经验，这方面应该比较有优势，针对数据量做算法的优化，另一方面，用户与云端的通信不一定需要传输图像这种非常耗费带宽的资源，可以在本地先进行特征提取和描述子计算，然后只将描述子这种较小的东西上传到云端进行匹配，从而能减少访问服务器的压力。”

用户数据上传到云端，会不会导致数据外泄？对此王强认为问题不大，“其实谷歌也意识到这个问题，对于数据的传输、存储、访问都是有一些限制的。例如谷歌在ARCore文档中提到，创建cloud anchors中上传的原始视觉信息在7天后销毁，用来与云端匹配计算相对位置的视觉特征描述子也不会在云端存储。”