Máy tính không gian là gì và công nghệ này đang biến đổi thế giới ra sao?

Tìm hiểu về Spatial Computing

Thế giới số đang hội tụ với thế giới thực theo những cách chưa từng có. Công nghệ thực tế tăng cường đã được những ông lớn thương mại điện tử như Amazon ứng dụng, cho phép người dùng đặt đồ nội thất số vào phòng khách của mình, nhưng spatial computing còn tiến xa hơn nhiều. Công nghệ này không chỉ phủ lớp số lên thực tế mà còn cho phép tương tác thực giữa thế giới thực và thế giới số.

Theo Wikipedia, spatial computing là "tương tác giữa người và máy, khi máy giữ và thao tác các tham chiếu tới các vật thể và không gian thực." Khái niệm này vượt ra ngoài phạm vi thực tế tăng cường hoặc thực tế hỗn hợp, sử dụng trí tuệ nhân tạo để đo lường không gian vật lý và mang lại trải nghiệm nhập vai cho người dùng. Về bản chất, spatial computing gần với extended reality, vì nó đặt các bản sao ảo của vật thể thực vào không gian 3D và cho phép tương tác với chúng. Công nghệ này tận dụng các yếu tố của AR, thực tế ảo và toàn bộ phổ MR để tạo ra thế giới ảo hòa quyện liền mạch với môi trường thực của chúng ta.

Spatial Computing hoạt động như thế nào

Spatial computing cơ bản là định nghĩa lại ý nghĩa của "không gian" trong tính toán. Qua cách tiếp cận này, mỗi vật thể số đều có thể hòa hợp với không gian vật lý ba chiều, cho phép chúng ta tương tác tự nhiên với nó.

Hãy tưởng tượng bạn dùng kính VR để xem một chiếc TV 50 inch. Những gì bạn thấy là phiên bản số của chiếc TV đó hiện ngay trước mắt, cho phép bạn tương tác với nội dung TV qua nhận diện cử chỉ và công nghệ khác. Bạn thậm chí có thể đặt màn hình làm việc bên cạnh màn hình TV, tạo ra môi trường đa màn hình ngay trong không gian thực.

Không gian vật lý vẫn nguyên vẹn với những người khác. Chỉ người dùng đeo thiết bị không dây mới có thể tương tác với các thành phần số "được đặt" vào không gian vật lý. Điều này tạo ra môi trường tính toán cá nhân hóa song song với thế giới thực.

Không gian đóng vai trò quan trọng vì thiết bị hoặc công nghệ sẽ nhận diện hình dạng phòng, kích thước TV, các yếu tố xung quanh và nhiều yếu tố khác để trình bày nội dung số tối ưu nhất. Nhận thức không gian đảm bảo vật thể ảo vận động hợp lý trong môi trường của bạn.

Tổng quan về các thành phần không gian

Hoạt động máy tính hàng ngày của chúng ta thường gắn với không gian 2D như màn hình điện thoại, màn hình TV và các giao diện tương tự. Chúng ta tương tác trực tiếp với chúng qua cảm ứng hoặc các thiết bị ngoại vi như bàn phím, chuột để nhập lệnh và nhận phản hồi.

Spatial computing hoàn toàn chuyển đổi mô hình này, biến không gian 2D thành không gian 3D tương tác. Nhờ đó, có thể tạo ra các bản sao ảo của thiết bị 2D, phủ lên các không gian vật lý đồng thời ghi nhớ kích thước thực của môi trường. Trải nghiệm máy tính trở nên tự nhiên và trực quan, như thể vật thể số thật sự tồn tại trong không gian của bạn.

Bạn sẽ hiểu rõ hơn về khái niệm này nếu từng chơi Pokemon Go. Trò chơi sử dụng smartphone và AR để xác định vị trí và đặt nội dung số vào không gian thực. Trong Pokemon Go, nội dung số—các nhân vật Pokemon—chỉ hiện với người dùng qua màn hình điện thoại. Đối với người khác, không gian vật lý không bị ảnh hưởng.

Trong spatial computing, các yếu tố vị trí, chiều sâu và khoảng cách trong thế giới thực được sử dụng để đặt nội dung số phù hợp vào không gian vật lý. Phần "không gian" tạo ra trải nghiệm nhập vai, còn phần tính toán cho phép tương tác với nội dung số bằng bộ công nghệ tiên tiến.

Spatial computing có thể bảo tồn di sản văn hóa. Dự án Open Heritage của Google là một ví dụ, tạo ra các bản thể ba chiều của các địa danh di sản văn hóa toàn cầu. Điều này chứng minh công nghệ vượt ra ngoài giải trí và năng suất, hướng tới bảo tồn và giáo dục.

Tương tác với thế giới 3D

Khái niệm spatial computing có thể ứng dụng vào không gian trò chơi điện tử theo cách chuyển đổi mạnh mẽ. Trong các trò chơi trước đây, bộ điều khiển được dùng để tương tác với nhân vật. Với kính MR như Varjo XR-3 hoặc HoloLens, bộ điều khiển chuyên dụng có thể tương tác không dây với nhân vật ảo bằng cách nhận diện cử chỉ người dùng.

Spatial computing còn tiến xa hơn nữa. Nó có thể liên kết phản ứng của nhân vật game với chuyển động thực tế của người dùng qua nhiều công nghệ. Như vậy, trong game vận hành trong thế giới ảo, "Bạn" từ thế giới thực trở thành nhân vật, tạo ra mức nhập vai chưa từng có.

Ngoài ra, cần lưu ý rằng bạn vẫn cần các bộ phụ kiện chuyên dụng tích hợp khả năng spatial computing để tương tác với thế giới 3D. Đây là nơi Apple Vision Pro sắp ra mắt có thể tạo ra sự chuyển biến, giúp spatial computing dễ tiếp cận hơn với người dùng đại chúng.

Vai trò then chốt của trí tuệ nhân tạo

Dù có nhiều điểm tương đồng với AR, VR và MR, spatial computing là khái niệm cao cấp hơn nhờ tích hợp trí tuệ nhân tạo. Cách giải thích trực quan nhất là dẫn chiếu tới loạt phim "Iron Man" của Marvel, nơi Tony Stark sở hữu J.A.R.V.I.S.—một AI liên tục học và thực hiện thay đổi không gian theo sở thích, tương tác của Stark.

AI giúp hệ thống spatial computing hiểu ngữ cảnh, học từ hành vi người dùng và điều chỉnh môi trường số theo đó. Điều này tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, ngày càng cải thiện theo thời gian, khiến công nghệ trở nên trực quan và mạnh mẽ hơn.

Các công nghệ chính được sử dụng

Spatial computing là công nghệ tiên tiến kết hợp nhiều ý tưởng liên quan đến máy tính, tương tác người-máy, trí tuệ nhân tạo và nhiều lĩnh vực khác. Việc hiểu các công nghệ nền tảng là cần thiết để nắm bắt cách spatial computing mang lại trải nghiệm đột phá.

Thị giác máy tính và công nghệ đo chiều sâu

Đôi mắt của chúng ta phát hiện chiều sâu, nhận diện vật thể quan trọng trong không gian thực và điều chỉnh dựa trên kích thước phòng. Hỗ trợ phát hiện chiều sâu tích hợp và thị giác máy tính giúp thiết bị spatial computing đạt trình độ sáng tạo tương đương. Công nghệ này tương tự như trên xe tự lái, nơi máy tính nhận diện người đi bộ, đèn giao thông và nhiều yếu tố khác.

Nhờ các công nghệ này, thiết bị có thể hiển thị bản thể số của vật thể thực mà vẫn giữ nguyên kích thước môi trường. Lần tới khi bạn trình chiếu smartphone dưới dạng thiết bị số lơ lửng, Computer Vision và cảm biến chiều sâu sẽ đảm bảo màn hình bám sát tường hoặc góc nhìn, không bị mờ hay trôi.

Bản đồ không gian

Công nghệ này tạo mô hình 3D bằng dữ liệu đầu vào không gian và chiều sâu, đồng thời nhận diện vật thể. Bản đồ không gian giống như bản đồ Marauder hư cấu trong vũ trụ Harry Potter—tài liệu ba chiều tiết lộ toàn bộ cấu trúc Hogwarts, với vật thể, con người.

Bản đồ không gian liên tục cập nhật khi bạn di chuyển, đảm bảo vật thể số luôn đặt đúng vị trí so với vật thể thực. Điều này tạo ra môi trường thực tế hỗn hợp ổn định và đáng tin.

Hợp nhất cảm biến

Spatial computing cần dữ liệu từ nhiều cảm biến để hoạt động hiệu quả. Nhờ hợp nhất dữ liệu từ các cảm biến khác nhau, thiết bị có thể tạo ra trải nghiệm toàn diện và nhập vai. Qua hợp nhất không gian, dữ liệu từ gia tốc kế, camera, con quay hồi chuyển và các cảm biến khác được kết hợp để đánh giá môi trường hoàn chỉnh, tương tự như bộ não kết hợp thông tin từ mắt, tai, da để cảm nhận và hiểu tình huống.

Cách tiếp cận đa cảm biến này đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy, vì các cảm biến có thể kiểm tra và bổ sung dữ liệu cho nhau.

Nhận diện cử chỉ

Yếu tố này của spatial computing giúp thiết bị nhận diện chuyển động tay, cử chỉ và các hình thức tương tác với nội dung số. Hãy tưởng tượng bạn hiển thị ba màn hình và chỉ cần vuốt tay lên là loại bỏ một màn hình khỏi tầm nhìn—tương tác tự nhiên này có được nhờ nhận diện cử chỉ.

Để nhận diện cử chỉ hoạt động, thiết bị xử lý không gian sử dụng các công cụ như cảm biến siêu âm phát sóng âm, cảm biến quang học, cảm biến chuyển động, camera, cảm biến hồng ngoại và tài nguyên AI/ML để diễn giải và học từ dữ liệu cảm biến. Hệ thống phải phân biệt được cử chỉ cố ý với chuyển động ngẫu nhiên, đòi hỏi thuật toán tinh vi.

Skeuomorphism

Đây không phải công nghệ mà là nguyên lý thiết kế: skeuomorphism là việc mô phỏng các yếu tố thực vào thế giới số. Trong spatial computing, skeuomorphism giúp người dùng chuyển từ không gian 2D sang 3D một cách liền mạch, khiến vật thể số rất giống vật thể thực. Một ví dụ là sách số mà bạn có thể cầm, lật trang và ghi chú lên đó.

Phương pháp thiết kế này giảm độ khó học sử dụng bằng cách khiến giao diện số trở nên quen thuộc và trực quan, tận dụng sự hiểu biết sẵn có về vật thể vật lý của người dùng.

Trí tuệ nhân tạo và học máy

Sản phẩm hoặc công cụ spatial computing hoạt động tốt nhất khi học từ thói quen và tương tác của người dùng. Điều này có thể so sánh với việc Netflix đề xuất nội dung dựa trên thói quen xem. Vì vậy, khi bạn tiếp tục đeo kính không gian, thiết bị sẽ học từ môi trường, tương tác, thói quen sử dụng và nhiều yếu tố khác.

Tất cả các công nghệ vừa đề cập phối hợp với nhau để kích hoạt spatial computing, đặc biệt là cung cấp đầu vào kích thích não bộ cảm nhận những gì trước mắt. Thành phần AI đảm bảo trải nghiệm ngày càng cá nhân hóa và hiệu quả theo thời gian.

Ngoài ra, các nguyên mẫu còn tập trung vào theo dõi âm thanh, IoT và âm thanh không gian để nâng cao chất lượng trải nghiệm, tạo ra môi trường nhập vai thực sự kích thích nhiều giác quan.

Spatial Computing: Đặc điểm phân biệt

Spatial computing thường được xem là tương tự với các công nghệ nhập vai khác như AR, VR, MR. Tuy có một số điểm chung, nhưng việc so sánh không luôn chính xác. Việc hiểu sự khác biệt này giúp đánh giá đúng khả năng riêng biệt của spatial computing.

Spatial Computing và AR

Quay lại ví dụ Pokemon Go. Kịch bản hiện tại là bắt avatar Pokemon trong không gian thực bằng thực tế tăng cường. Tuy nhiên, hiện nay bạn chỉ có thể bắt Pokemon. Những sinh vật số này không tương tác với môi trường theo cách có ý nghĩa.

Nhưng với spatial computing, một Pokemon có thể đột ngột ẩn vào bụi cây gần đó, bay quanh phòng hoặc trượt dưới cầu, khiến nội dung số tương tác với thế giới thực một cách chân thực. Bạn thậm chí có thể làm Pokemon hoảng sợ bằng chuyển động bất ngờ và nó sẽ phản ứng lại. Mức độ nhận thức môi trường và tương tác này là điểm phân biệt giữa spatial computing và AR truyền thống.

Spatial Computing và VR

Hãy xét Beat Saber, trò chơi thực tế ảo cho phép bạn chém các nhịp nhạc bằng kiếm ánh sáng. Trò chơi diễn ra hoàn toàn trong thế giới số, tách biệt với môi trường thực. Tuy nhiên, với spatial computing, trò chơi có thể được thiết kế sao cho các nhịp nhạc chuyển động liền mạch giữa thế giới số và thực. Bạn có thể cầm kiếm ánh sáng trong phòng khách và vung nó, trò chơi sẽ thích ứng với không gian thực của bạn.

Với spatial computing, bạn có thể dễ dàng xóa nhòa ranh giới giữa cái thực và cái ảo, tạo ra trải nghiệm tự nhiên và ít cô lập hơn VR truyền thống.

Spatial Computing và MR

Tưởng tượng chơi cờ vua trong thế giới thực tế hỗn hợp. Bạn có bàn cờ số đặt trên bàn uống cà phê và dùng cử chỉ để di chuyển quân. Ấn tượng đúng không? Nhưng với spatial computing, bạn còn làm được nhiều hơn. Với AI tích hợp, bạn có thể phân tích thống kê nước đi hoặc xem lại chúng để nghiên cứu. Điều này nâng cao trải nghiệm chơi cờ đáng kể.

Spatial computing bổ sung lớp trí tuệ và tương tác vượt qua lớp phủ số-vật lý đơn giản, tạo ra trải nghiệm phong phú và ý nghĩa hơn.

Spatial Computing: Nguyên mẫu

Chúng ta đã bàn về các khía cạnh spatial computing liên quan tới người dùng cuối. Tuy nhiên, doanh nghiệp phát triển sản phẩm cũng phải tuân thủ các nguyên tắc tạo nguyên mẫu để cải thiện hiệu suất, trải nghiệm người dùng và chiến lược giảm thiểu rủi ro. Nguyên mẫu đúng giúp ứng dụng spatial computing thực hiện đúng cam kết.

Công cụ cần thiết

Phần mềm là mắt xích đầu tiên trong chuỗi spatial computing. Bao gồm:

1. Unity: Nền tảng tạo game với hỗ trợ động lực học và tích hợp AR-VR, được dùng rộng rãi nhờ tính linh hoạt và tài liệu đầy đủ.
2. Sketchfab: Nền tảng cung cấp truy cập nhanh tới nội dung thực tế ảo, thực tế tăng cường và 3D cho dự án máy tính, với kho tài nguyên 3D phong phú.
3. Unreal Engine: Nền tảng có khả năng hỗ trợ dựng hình chân thực cho nguyên mẫu độ chính xác cao, đặc biệt phù hợp với ứng dụng phức tạp và yêu cầu hình ảnh cao.

Bạn có thể tìm hướng dẫn tạo nguyên mẫu chi tiết cho từng nền tảng phần mềm trên. Ngoài ra, tài nguyên nguyên mẫu nội bộ của Google và Apple cũng giúp cải thiện tương tác UI và hiểu môi trường cần thiết cho việc tạo nguyên mẫu.

Trình diễn

Đây là ví dụ đơn giản về spatial computing, tập trung vào mua sắm. Sản phẩm spatial computing này hoạt động như một ứng dụng và cần hoạt động với kính thực tế hỗn hợp không dây mạnh mẽ. Nó cũng có thể là sản phẩm chuyên dụng được thiết kế riêng cho mục đích này.

Xác định tính năng

Bước đầu tiên là hình dung cách sản phẩm vận hành. Đây là quá trình xác định tính năng spatial computing cho sản phẩm hoặc ứng dụng. Giai đoạn này cần cân nhắc kỹ nhu cầu người dùng và khả năng kỹ thuật.

Bạn muốn nó nhận diện cử chỉ, giới thiệu trợ lý số tương tác, thêm tính năng thử quần áo ảo? Có thể bạn muốn có chức năng grab-to-buy, cho phép người dùng "chạm" và "lấy" món hàng để mua.

Dựng kịch bản

Bước này triển khai bố cục ban đầu của ứng dụng. Một menu 3D xuất hiện trước mắt người dùng. Với hỗ trợ nhận diện cử chỉ, bạn có thể chạm vào không khí để chọn danh mục mua sắm, tạo hệ thống điều hướng trực quan.

Nguyên mẫu

Nguyên mẫu 1: Hãy tưởng tượng mua sắm đồ nội thất. Sản phẩm cho phép đặt bất kỳ món đồ nào vào không gian sống của bạn. Việc đặt phải hoàn hảo nhờ công nghệ phát hiện chiều sâu và bản đồ không gian. Với spatial computing, bạn còn tương tác với đồ nội thất, kiểm tra mọi góc, xem cách nó ngả lưng hoặc mở ngăn kéo—tất cả qua cử chỉ. Mức tương tác này giúp khách hàng quyết định mua chính xác hơn.

Nguyên mẫu 2: Bạn còn có thể kích hoạt trợ lý số để trình bày tính năng sản phẩm khi xem 3D. Nếu thích, bạn chỉ cần lấy sản phẩm 3D, hệ thống nhận diện cử chỉ đặt sản phẩm vào giỏ hàng. Bạn có thể thiết kế ứng dụng, xác lập kiểu cử chỉ hỗ trợ, tất cả nằm trong giai đoạn nguyên mẫu. Unreal Engine, Unity hoặc nền tảng tương tự hỗ trợ quá trình này.

Nguyên mẫu 3: Nếu muốn mua quần áo, bạn có thể chuyển bản thân ảo vào hệ sinh thái, thử sản phẩm rồi thực hiện mua hàng. Điều này tạo trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa, giảm trả hàng và tăng hài lòng khách hàng.

Kiểm thử nguyên mẫu

Sau khi thiết kế và phát triển, nguyên mẫu cần được người dùng kiểm thử để nhận phản hồi và cải tiến. Cơ chế tương tác, giao diện người dùng và các yếu tố khác có thể được điều chỉnh. Quá trình lặp này rất quan trọng để hoàn thiện trải nghiệm spatial computing.

Lưu ý đây là kịch bản giả định, nguyên mẫu có thể khác tùy yêu cầu cụ thể và kết quả nghiên cứu người dùng.

Thực tiễn tốt nhất

Nếu bạn dự định thiết kế và phát triển nguyên mẫu spatial computing, ý tưởng tốt nhất là bắt đầu với phiên bản đủ để kiểm thử tương tác cơ bản. Nên bắt đầu với các tính năng spatial computing cơ bản như vẫy tay, vuốt, chạm. Sau khi tinh chỉnh tương tác cơ bản, bạn có thể tiến tới các tương tác phức tạp hơn đòi hỏi độ chính xác và tinh vi cao.

Apple Vision Pro đầy tham vọng sắp ra mắt cung cấp nhiều tính năng thú vị. Hãy nhớ rằng các kỹ sư sẽ kiểm thử và hoàn thiện từng tương tác theo thời gian. Cách tiếp cận phương pháp này đảm bảo chất lượng và khả năng sử dụng.

"Tôi đã dành 10% cuộc đời đóng góp phát triển #VisionPro khi làm nghiên cứu nguyên mẫu công nghệ thần kinh tại Apple, nhóm phát triển công nghệ. Đó là dự án tôi làm lâu nhất. Tôi tự hào và nhẹ nhõm khi cuối cùng nó cũng được công bố." Sterling Crispin, cựu nghiên cứu viên Apple.

Thêm nữa, kiểm thử càng sớm và càng thường xuyên càng tốt là chìa khóa thiết kế sản phẩm lý tưởng. Quá trình này như vòng lặp vô tận, nên lặp lại, nhận phản hồi và thử nhiều cách là điều bình thường. Tư duy lặp tạo ra sản phẩm cuối cùng tốt hơn.

Thiết kế trải nghiệm spatial computing không dễ. Tương tác đa chiều, nên cần tuân thủ nguyên tắc tạo nguyên mẫu để hình dung, kiểm thử và tinh chỉnh tương tác, trải nghiệm trước khi phát triển sản phẩm thực tế. Đầu tư ban đầu này sẽ tiết kiệm thời gian và nguồn lực về lâu dài.

Yếu tố lập trình

Với spatial computing, bạn có thể làm cho các yếu tố và chuyển động trong thế giới thực giống như tương tác trong thế giới số. Hãy nhớ rằng mỗi tương tác số đều cần mã lập trình để vận hành đúng. Chất lượng mã trực tiếp ảnh hưởng tới trải nghiệm người dùng và hiệu suất hệ thống.

Cần kỹ năng gì?

Để lập trình giao thức spatial computing, bạn cần biết C#, C++ hoặc JavaScript. Bạn cũng cần hiểu kỹ thuật vật lý và mô hình hóa 3D. Với vai trò lập trình viên, bạn cũng cần kiến thức sâu về thuật toán AI để triển khai hành vi thông minh.

C# được đánh giá cao về sự đơn giản và tương thích với Unity, phù hợp với nhiều cấp độ kinh nghiệm. C++ là ngôn ngữ hiệu suất cao, lý tưởng cho tác vụ tính toán phức tạp, còn JavaScript phổ biến trong lĩnh vực spatial computing nhờ WebXR API, cho phép phát triển trải nghiệm AR và VR trên web, đưa spatial computing tới trình duyệt.

Lập trình vận hành như thế nào?

Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về ứng dụng spatial computing cho thiết kế nội thất, minh họa ứng dụng thực tế của các khái niệm này.

Trong kịch bản này, lập trình viên có thể viết mã để ứng dụng nhận diện kích thước phòng bằng các công cụ bản đồ không gian và phát hiện chiều sâu tích hợp. Luồng mã cũng giúp đặt đồ nội thất ảo vào vị trí được người dùng chỉ định. Qua mã, ứng dụng phải nhận biết rằng đồ nội thất không được va vào vật thể thực và không được nổi trên không. Đó là lập trình "nhận thức không gian", đảm bảo hành vi thực tế.

Lập trình viên cũng có thể mã hóa tương tác. Ví dụ, khi chơi game thực tế hỗn hợp, mã nhận diện các tương tác như lấy, ném hoặc thao tác vật thể. Mã phải chuyển cử chỉ vật lý thành hành động số có ý nghĩa, tạo ra tương tác liền mạch.

Spatial Computing có ứng dụng gì?

Lợi ích của spatial computing trải rộng nhiều ngành, chuyển đổi cách chúng ta làm việc, học tập và tương tác. Các ứng dụng bao gồm:

• Game: Nhân vật ảo tương tác với yếu tố thực, tạo ra mức nhập vai chưa từng có và khả năng chơi game hòa quyện thế giới vật lý—số.
• Giáo dục: Tạo nội dung tương tác, biến khái niệm trừu tượng thành tài nguyên không gian, giúp học sinh mọi lứa tuổi học hiệu quả và hấp dẫn hơn.
• Bán lẻ: Trải nghiệm mua sắm đổi mới với sản phẩm 3D, phòng thử ảo, avatar số và các ý tưởng giúp giảm trả hàng, tăng hài lòng khách hàng.
• Y tế: Tăng độ chính xác phẫu thuật nhờ lớp phủ và truy cập dữ liệu nhanh, cho phép bác sĩ xem thông tin quan trọng mà không rời mắt khỏi bệnh nhân.
• Sản xuất: Kỹ sư sử dụng hình ảnh chiếu để phát hiện lỗi và sản xuất sản phẩm tốt hơn, nâng cao kiểm soát chất lượng và giảm lãng phí.

Ngoài các trường hợp này, sự kết hợp spatial computing và AI cũng thúc đẩy phát triển phần cứng. Các công ty đầu tư mạnh vào việc tạo ra thiết bị spatial computing mạnh mẽ, thoải mái và giá thành hợp lý hơn.

Ví dụ là Apple Vision Pro sắp ra mắt—được trang bị cảm biến, chip M2 và nhiều công cụ tương lai, hứa hẹn đưa spatial computing tới đông đảo người dùng.

Bên cạnh đó, với các giải pháp như ChatGPT, Google Bard, Midjourney và nhiều công cụ hỗ trợ tạo nội dung khác, tài nguyên spatial computing sẽ sớm tiếp cận thông tin thực tế dễ dàng. Ngay cả lập trình viên cũng có thể dùng ChatGPT và chatbot AI khác để kiểm tra nguyên mẫu và đẩy nhanh chu trình phát triển.

Có thách thức nào không?

Dù có nhiều lợi thế, spatial computing vẫn đối mặt với các thách thức khi triển khai. Những rào cản này cần được giải quyết để công nghệ phổ biến rộng rãi. Bao gồm:

• Vấn đề tương thích phần mềm trên nhiều nền tảng và thiết bị
• Mối lo về quyền riêng tư và quản lý dữ liệu người dùng, đặc biệt liên quan dữ liệu không gian và sinh trắc học
• Giao diện người dùng và sự phức tạp liên quan có thể cản trở tiếp cận
• Lo ngại sức khỏe do sử dụng kính thực tế ảo lâu dài, gồm mỏi mắt và say chuyển động
• Giới hạn phần cứng và chi phí mua tăng cao, hạn chế khả năng tiếp cận
• Thiếu tiêu chuẩn hóa dẫn tới ứng dụng chất lượng thấp và trải nghiệm người dùng phân mảnh
• Vấn đề đạo đức và an ninh liên quan tới thu thập dữ liệu không gian và nguy cơ lạm dụng

Việc vượt qua các thách thức này cần thời gian, hợp tác giữa các bên trong ngành và cân nhắc kỹ nhu cầu cũng như mối quan tâm của người dùng. Tuy nhiên, đang có tiến triển ở mọi mặt.

Spatial Computing có phải tương lai tất yếu?

Spatial computing chưa phổ biến, vẫn là công nghệ dành cho nhóm tiên phong và một số ngành nhất định. Tuy nhiên, với việc Apple thông báo ra mắt máy tính không gian Vision Pro, có thể chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi công nghệ lan rộng. Dù vậy, thành công của spatial computing về lâu dài không phụ thuộc vào mức độ sáng tạo hay số lượng tính năng tăng năng suất và tương tác con người.

Thay vào đó, nó phụ thuộc vào việc spatial computing đáp ứng tốt nhu cầu của những người hạn chế khả năng nhận thức. Đây là điều Apple dự kiến đưa vào Vision Pro với tính năng AssistiveTouch, thể hiện cam kết về khả năng tiếp cận, có thể thúc đẩy sự phổ biến rộng rãi. Khi công nghệ thực sự bao trùm, nó sẽ phát huy tối đa tiềm năng chuyển đổi xã hội.

Câu hỏi thường gặp

Spatial Computing là gì? Spatial Computing khác gì so với AR và VR?

Spatial computing là công nghệ cho phép tương tác người-máy trong không gian ba chiều. Nó bao gồm cả AR và VR: AR phủ nội dung ảo lên thực tế, còn VR tạo môi trường ảo hoàn toàn nhập vai. Spatial computing là công nghệ bao trùm, tích hợp cả hai.

Ứng dụng thực tế của spatial computing là gì?

Spatial computing chuyển đổi thiết kế ô tô thông qua nguyên mẫu số, nâng cao trải nghiệm AR và VR, cách mạng hóa sản xuất thông minh. Nó cải thiện chức năng và trải nghiệm người dùng trên nhiều ngành bằng cách cho phép trực quan hóa nhập vai và tương tác thời gian thực với môi trường số.

Spatial computing đang chuyển đổi sản xuất công nghiệp, y tế và giáo dục như thế nào?

Spatial computing cách mạng hóa các lĩnh vực này nhờ nâng cao độ chính xác, hiệu quả và đổi mới. Trong sản xuất, nó cho phép giám sát thời gian thực và bảo trì dự báo. Y tế được hưởng lợi từ đào tạo phẫu thuật nhập vai và chẩn đoán chính xác. Giáo dục chuyển đổi qua môi trường học tập ảo tương tác, giúp khái niệm phức tạp trở nên cụ thể và dễ tiếp cận cho học sinh toàn cầu.

Các công nghệ cốt lõi của spatial computing là gì, như nhận diện 3D, nhận diện cử chỉ và hiểu môi trường?

Các công nghệ cốt lõi của spatial computing gồm nhận diện 3D, nhận diện cử chỉ và hiểu môi trường. Thành phần chính gồm thiết bị quang học tiên tiến, màn hình như Micro-OLED và AMOLED, hệ thống cảm biến theo dõi vị trí và tay, xử lý bằng AI, bộ công cụ phát triển phần mềm tương tác cho phép người dùng tương tác liền mạch với môi trường ảo.

Spatial computing liên quan gì tới metaverse?

Spatial computing là thành phần cốt lõi của kiến trúc metaverse, tạo lớp quan trọng. Nó gồm các engine 3D, công nghệ VR/AR/MR và bản đồ không gian, cho phép tạo lập và quản lý không gian ảo trong hệ sinh thái metaverse.

Những sản phẩm và nền tảng spatial computing chính hiện có trên thị trường là gì?

Các nền tảng spatial computing chủ đạo gồm Microsoft HoloLens, Meta Quest, Magic Leap One và Apple Vision Pro. Các nhà sản xuất phần cứng như HTC Vive, Lenovo và Pico cũng cung cấp thiết bị spatial computing. Những nền tảng này tích hợp hệ thống quang học tiên tiến, màn hình và phần mềm tương tác để tạo trải nghiệm nhập vai.

Spatial computing tác động gì tới đời sống và phương pháp làm việc hàng ngày?

Spatial computing chuyển đổi cách chúng ta tiếp cận thông tin và giải trí qua ứng dụng AR. Nó nâng cao trải nghiệm tương tác, cải thiện hiệu quả công việc và tăng mức độ gắn kết người dùng trong cả môi trường chuyên nghiệp và cá nhân.

Những thách thức và giới hạn kỹ thuật chính của spatial computing là gì?

Spatial computing đối mặt với các thách thức kỹ thuật chính về hiệu suất phần cứng và chi phí cao. Khối lượng thiết bị xuất xưởng hạn chế và chiến lược giá thấp quyết liệt càng kìm hãm phát triển công nghệ. Công suất xử lý, thời lượng pin và độ phân giải màn hình là các nút thắt lớn cho việc phổ biến rộng rãi.

Xu hướng phát triển và triển vọng tương lai của spatial computing là gì?

Spatial computing sẽ tiến bộ nhờ phần cứng thế hệ mới và tích hợp công nghệ XR, thúc đẩy hệ sinh thái metaverse nhập vai. Xu hướng chính gồm nâng cao hiệu quả tính toán, trải nghiệm ảo chân thực và phổ biến rộng khắp các ứng dụng doanh nghiệp, người dùng cá nhân vào giai đoạn 2028-2030.