01AI 驅動的 SLAM 空間定位與環境平面偵測

在 AR 手機應用或頭戴裝置（如 Apple Vision Pro, Quest 3）中，AI 透過 Visual-Inertial SLAM 演算法，即時分析攝影機影格中的特徵點，建立房間的 3D 幾何 Mesh，讓虛擬物體能穩穩立於真實桌面上。

02即時手勢辨識與無控制器互動 (Controllerless Interaction)

淘汰笨重的實體手把！透過 MediaPipe 或手部骨架深度學習模型，系統能在 60 FPS 下追蹤 21 個手部關節節點，實現抓取、按壓、捏合等自然的手勢操作。

03NeRF 與 3D Gaussian Splatting：從幾張照片生成 3D 虛擬場景

傳統 3D 建模極度耗時。最新的 AI 技術如 3D Gaussian Splatting 能夠僅憑手機拍攝的數十張照片，在幾分鐘內神速重建出光影逼真的 3D 虛擬場景與展品。

04AR 商業應用：智慧導覽、線上試穿與工業維修指引

透過 AI辨識特定設備或產品包裝，自動在鏡頭中疊加 3D 操作指引或動畫，廣泛應用於博物館導覽、AR 試鞋與工廠維修培訓。

FAQ常見問題解答

AR/VR 中的 AI 辨識需要在手機上跑，會不會很耗電？

我們採用極小化模型（如 NPU 加速的 CoreML / TensorFlow Lite），並優化運算頻率，確保低發熱與順暢體驗。

可以整合到 Unity 或 Unreal Engine 遊戲引擎嗎？

沒問題！我們可以將 Python AI 邏輯打包為 C# Plugin 或 Native C++ DLL 供 Unity / UE 直接呼叫。

3D Gaussian Splatting 重建出的模型可以直接放在 Web 瀏覽器展示嗎？

可以！目前已有極佳的 WebGL / Three.js 渲染器，能直接在手機網頁上流暢展示 3D 逼真場景。