当我们创建Niantic时，我们为公司的使命设立了三个核心价值：探索、成长和真实世界的社交互动。但是，在最疯狂的梦想中，我们没想到我们的AR体验会给我们的玩家和他们所生活的社区带来积极的影响。我们很幸运能够将对技术和游戏的热情结合起来，为所有年龄段的人创造创新型的体验。

今天，我们将展示我们一直在研发的技术：Niantic真实世界平台。这是我们第一次公开这个平台，我相信它将让我们了解AR对未来世界的重要性，并进一步推动我们所开创的未来体验。

在过去一年中，我们对一些专注于AR地图和计算机视觉的创业公司进行了战略投资。 最近，我们宣布收购Escher Reality，他们将为我们的“地球AR计划”提供帮助。此外，我们还收购了计算机视觉和机器学习公司Matrix Mill，并建立了我们的第一个伦敦工作室。通过这些团队的协调，我们已经建立起了初期的Niantic真实世界平台，并构想出了它未来的样子。

我们将Niantic真实世界平台视为连接数字和物理世界的操作系统。 基于我们迄今为止已获得的多人协作经验，我们正在突破地理空间技术的界限，去创建一个互补的和互动的现实世界层，并坚持为用户带来引人入胜的体验。

现实建模

Niantic真实世界平台提升了计算机看待世界的能力，从以道路和汽车为中心的模型转变为以人为中心的世界。对以人为本的公园，小径，人行道和其他可公开访问的空间进行建模需要大量计算。该技术必须能够理解这些细微的细节，并专门数字化这些地方。然后在交互式3D空间中对其进行建模，使计算机可以快速轻松地读取。

我们必须应对将这种复杂技术应用于功率受限的移动设备的挑战。高质量的游戏需要一个非常准确的“实时”模型，以适应世界的动态。当用户周围的环境发生变化时，或者当人们移动自己或他人的手机时，我们还需要完成调整模型的艰巨任务。

将各个移动视角紧密得结合在一起是一项挑战，但我们专注于通过机器学习和计算机视觉的融合来解决它，所有这些都建立在可靠和可扩展的基础架构之上。

理解现实

高级AR不仅需要了解世界的面貌，还需要理解它的含义：在给定空间中存在哪些对象，这些对象正在做什么，以及它们如何相互关联（如果存在的话）。Niantic真实世界平台正朝着计算机视觉认知的方向发展，使AR对象以独特的方式理解现实世界对象并与之交互。比如，在现实世界对象面前停留，经过它们，或者与它们融合为一体。

在上面的GIF中，我们说明了我们的计算机视觉算法如何识别对象，并通过可量化的置信度得分来总结它们。例如，当在桌椅上训练我们的计算机视觉时，它将识别它们并将它们放在更广阔的空间内。最终，这会允许将这些对象添加到AR对象库中。对象库越大，我们的理解能力就越强，从而真实世界平台上的AR体验就越丰富多彩。

一旦我们理解了我们周围世界的“意义”，我们可以分层的可能性是无限的。我们正处于探索创意，测试和创建Demo的早期阶段。例如，想象一下，如果我们的平台能够识别花的存在并将其置于现实世界中，那么它就会知道要有一只大黄蜂。或者，如果AR可以看到湖泊并将其置于现实世界中，它就会知道要有一只鸭子。

识别对象不仅限于理解它们是什么，还要知道它们的位置。目前AR的一个关键限制是AR对象不能在3D空间中有意义地交互。理想情况下，AR对象应该能够融入我们的现实世界，在现实世界对象的后面和周围无缝移动。

我们在伦敦的新团队已经开始专注于理解现实世界的研究。利用计算机视觉和深度学习，他们正在研发能够理解3D空间的技术，从而实现比目前更可行的AR交互方式。

在Pokémon GO中，你可以看到皮卡丘在现实世界中穿过和绕过不同的物体，躲开我们的脚并藏在花盆后面。它是我们对融入周围环境技术的一个概念验证，这让我们对AR的未来感到兴奋。

共享现实

我们特别关注AR中的创新，这些创新服务于Niantic的核心使命和价值观。今天，我们正在展示创新的跨平台增强现实技术，以促进高性能的共享增强现实体验。

多人游戏需要Niantic的真实世界平台的组件在多个用户之间协同工作。当您添加多个用户和多个不同想法时，这些组件必须以特定方式工作，从而创建在视觉上丰富多彩的共享体验。在我们的研究中，我们发现最大的障碍之一是延迟：如果延迟问题不能被解决，创建共享现实体验几乎是不可能的。

为了应对这一挑战，我们开发了专有的低延迟AR网络技术。借助此解决方案，我们能够构建统一的跨平台解决方案，通过单一的代码库实现共享AR体验。虽然我们首先将这项技术用于游戏，但很明显它将来会应用在各个领域。我们希望其他人能够在Niantic真实世界平台上，以我们尚未想象到的方式连接物理世界和数字世界，从而创造出更多精彩的AR创新体验！