基于硬件的跟踪定位技术主要是通过声、光、电、机械等原理的传感器对摄像机进 行跟踪定位。优点是：无需通过复杂的算法获取位臵的信息，获取速度也比较快。 缺点是：使用的设备往往比较昂贵，并且易受到周围环境的干扰 。

　　基于视觉的跟踪定位技术中，SLAM 较为主流，其优点是：不需要预存场景，可以 跟踪较大范围，适用面广，在跟踪的同时也可以完成对于场景结构的重建。缺点是： 计算速度慢、数据量大、算法复杂，对系统的要求也较高。应用案例：Hololens 和 Magic Leap 的宣传视频。国内亮风台在研发当中。

　　为了弥补不同跟踪技术的缺点，许多研究者采用硬件和视觉混合跟踪的方法来取长补短，以满足增强现实系统高精度跟踪定位的要求。

　　| 软件方面，AR平台依旧是安卓一家独大。每一代计算平台都将诞生新的平台软件巨头。内容制作依然面临着周期长，成本高的窘境。

　　未来将有两种主要的内容形式，一种是以Cardboard为代表的基于智能手机等移动端的服务存在市场，另一种则是以AR眼镜为智能终端的服务增量市场。由于国外现成的SDK几乎只有Vuforia方案和metaio可用，文件体量大，云端识别价格高。国内软件开发的价格优势、服务能力，有利于吸引开发者。

　　| 巨头的游戏：硬件成为必争之地

　　| 谷歌：发挥平台优势，硬件与自身系统生态相结合

　　谷歌认为“下一个产品革命，一定是发生在硬件和软件的交汇点”。10月5日，谷歌 在旧金山举行发布会，全面展现了其在硬件上的投入，这也是“made by google”的开 端，预示其将进一步切入硬件产品研发，从而更好地将自身系统生态与硬件相结合。

　　| 微软 ：组织AI联盟，打造智能化OS

　　10月21日， 微软公布第一财季财报， 旗舰云计算产品的营收同比增长 116%。 与此同时， 更广泛的“智能云”业务营收同比增长 8.3%，至 63.8 亿美元。移动应用和云计算的发 展抵消了微软其他业务的销售滑坡。

　　微软认为 AI 已经成为互联网巨头的兵家必争之地：不仅与 IBM、Google 等联合成立了 AI 联盟，同时成立了微软人工智能及微软研究事业部，将人工智能平台 Project Malmo 提供给开源社区， 推出 AR 眼镜 HoloLens， 并且在语音识别和图像识别等领域成绩突出， 未来将把 AI 注入到所有的产品和服务里， 包括HoloLens、Skype等，打造智能化的OS。

　　| 苹果：收购初创公司，瞄准操作系统

　　苹果认为，在一个成熟的生态系统中，一个有创意的开发团队能迅速将他们的产品迅速推广到全球，说明其更看重现有智能手机上的 AR 应用。表面上，苹果对 VRAR 只字未提，实际上其在 VR/AR 领域的研究可以追溯到十多年前，苹果认为 AR 比 VR 应用更广泛，是非常核心的技术，除了大肆招聘 VR/AR相关人员，苹果收购了来自 AR 领域、3D 体感及面部识别等相关领域的 Metaio、PrimeSense、 Faceshift、 Emotient、 Polar Rose、 Xtion Pro/ Xtion Pro Live、 FlybyMedia、 LinX 等，并且储备了几十项的 VR/AR 专利，且瞄准了操作系统。

　　| Facebook ：注重手机平台AR技术，硬件进展不大