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Visionos和Android XR之间的差异:领先的AR操作系统的比较

发表于:2025年6月10日 /更新:2025年6月10日 - 作者: Konrad Wolfenstein

Visionos和Android XR之间的差异:领先的AR操作系统的比较

Visionos和Android XR之间的差异:领先的AR操作系统图像的比较:XPERT.DIGITAL

对开放系统的关闭:苹果和Google如何以不同的方式解决混合现实革命

相比之下,Visionos和Android XR:明天计算的两个相反理念

空间计算机操作系统的开发标志着技术行业的决定性转折点。有了Apple的Visionos和Google的Android XR,有两种基本方法对计算的未来体现了不同的理念。虽然Visionos已经可以作为Apple Vision Pro的复杂平台,并且专注于一个封闭的,高度集成的生态系统,但Android XR采用了Gemini的强大AI集成,采取了开放的,多样化的策略。这两个系统的技术基础知识都表现出显着的相似之处,并且在用户互动,硬件兼容性和开发方法方面存在根本差异。

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基本的系统体系结构和哲学方法

Visionos代表苹果对空间计算的介绍,并基于iOS,iPados和MacOS的验证基础。作为世界上第一个完全用于空间计算的消费者操作系统,Visionos使用了全新的三维用户界面,该界面由眼睛和手势和语言输入控制。该体系结构可以通过高级环境映射,精确的手和眼睛跟踪自然互动以及2D和3D应用程序的无缝集成。该系统是专门为Apple Vision Pro开发的,并体现了Apple的典型方法,即封闭的高度集成的生态系统。

另一方面,Android XR遵循一种基本方法,被设计为用于扩展现实设备的开放,统一的操作系统。基于Android开源平台(AOSP)的系统是与三星合作开发的,并结合了对AI,AR和VR技术的多年投资。 Android XR适用于各种设备,包括VR耳机,AR眼镜和混合现实设备,这与Apple的单个设备焦点有明显的不同。该系统将Google的AI Assistant Gemini从头开始集成,并承诺与计算机更自然,面向对话的互动。

命名中已经很明显:苹果更喜欢“空间计算”一词,并且避免了诸如“增强现实”或“混合现实”之类的术语,而Android XR明确地包括从AR到MR到MR到VR的整个频谱。这些差异反映了计算未来的不同视野:Apple专注于具有完美集成的高级单个设备,而Google则努力建立具有广泛设备的开放生态系统。

用户互动和接口设计

两个系统的用户界面都显示出相似性和空间交互方法的显着差异。 Visionos引入了创新的概念,例如“无限画布”,使用户可以将任何数量的应用程序和窗户放在房间中。该系统提供动态缩放,其中可以连续扩大和减少内容,以及识别环境并相应调整的情境行为。该控制主要是通过精确的眼动跟踪与微妙的手势结合使用,用户通过眼神接触选择元素,并通过合并食指手指和拇指确认。

Android XR实现了类似的手势控制系统,但具有技术差异。虽然在Visionos中,手指的手指不一定在相机图像中可见,但Android XR要求手指留在相机的视觉领域。耳机边缘上的传感器区域上的双击可以使更改为AR模式,该模式通过相机将外部世界转移到内部显示器。该界面与Visionos的部分相似,但显示了Android典型设计元素和导航模式的更强集成。

互动选项的持续发展特别值得注意。 Apple在Visionos 3的扩展眼睛跟踪功能上工作,包括“眼睛滚动”,这应该使仅通过视觉运动滚动内容而无需其他手势。这一发展表明,苹果专注于精炼自然互动。另一方面,Android XR越来越依赖于Google的Gemini-Ki的集成,Gemini-Ki旨在使语言互动更自然和上下文相关。

AI集成和援助功能

人工智能的整合代表了两个平台之间最引人注目的差异之一。 Apple引入了Visionos 2.4 Apple Intelligence,但这显示为随后的集成功能,并具有相当大的限制。 AI功能包括编写用于重写和汇总文本的工具,非基于基于光的内容的图像生成器,Genemojis和智能响应功能。令人困惑的是,尽管其他Apple设备已经获得了多语言支持,但Apple Intelligence仍限于Vision Pro的英语。

另一方面,Android XR是为“双子座时代”从头开始开发的,并将Google的高级AI Technologies作为核心组件集成在一起。双子座充当无处不在的助手,可以从用户角度看待世界并提供上下文帮助。该系统使谈论他们所看到的内容,提出问题和委派任务是可能的,而双手保持自由。对于智能眼镜,Gemini提供的功能,例如无需带出智能手机的真实时间翻译,导航和日历条目的管理。

不同的AI方法反映了各自的公司理念:Apple专注于数据保护和本地处理,而Google则使用其基于云的AI专业知识和全面的数据集成。这些差异在多模式相互作用中尤为明显,其中Android XR通过GEMINI 2.0为自然语言和上下文处理提供了扩展的选项。

应用程序生态系统和开发人员支持

两个平台的应用生态系统都显示出不同程度的成熟度和策略。 Visionos已经可以使用2,000多个本机应用程序和150万个兼容的iOS和iPad应用程序。 Apple提供了既定的开发工具,例如Xcode,SwiftUI和RealityKit,开发人员可以回到熟悉的框架上。该系统支持各种应用程序类型:带有SwiftUI的传统窗口,用于空间内容的3D卷和沉浸式体验的空间。 Visionos 2引入了新的API,例如用于同时3D应用程序的体积API和用于空间表相互作用的桌面套件。

Android XR仍在开发人员的预览中,但承诺与现有的Android应用程序有很强的兼容性。开发人员可以使用Arcore,Android Studio,JetPack组成,Unity和OpenXR等经过验证的工具。该平台使现有的移动和平板电脑应用程序能够“立即发挥作用”,并具有2025年的XR特定内容。第一个开发人员的反应是正面的,如果转换为Unity 6,则将基于Unity的VR应用程序的移植工作评估为低。

开发方法的开放性不同:虽然苹果维护了一种治愈性,质量控制的生态系统,但Google依赖于开放开发和广泛设备支持的已验证的Android策略。硬件合作伙伴关系也显示了这一点:苹果专门为Vision Pro开发,而Android XR支持三星,Sony,Lynx和Xreal等合作伙伴。

硬件兼容性和各种设备

两个平台之间的根本区别在于您的硬件兼容性方法。 Visionos仅针对Apple Vision Pro开发和优化,该Pro可以在硬件和软件之间进行密切集成。该系统使用M2处理器来进行复杂的空间计算任务,例如眼睛和手部跟踪以及房间采集。这种独家硬件绑定可以实现高度优化的性能,但限制了消费者的选项。

Android XR遵循了硬件多样性的经过验证的Android模型,并支持从VR耳机到智能眼镜的各种设备类别。第一个设备将是三星的“ Project Moohan”,该设备计划于2025年出现,并将作为直接竞争者的视觉竞争者。耳机应该比专业视觉更容易,并带有不同能力的外部电池组。其他合作伙伴,例如Sony,Lynx和Xreal使用自己的Android XR设备,该设备有望提供广泛的产品。

Android XR对作为独立设备类别开发的智能眼镜的支持特别出色。这些眼镜可与智能手机一起使用,并提供可选的镜头显示屏以进行离散信息显示。到目前为止,Visionos还没有可比的智能玻璃策略,尽管Apple报告了未来的AR眼镜。

Android XR的多种硬件可实现各种价格点和应用,而Visionos则依靠高级个人产品。这些策略反映了不同的市场场景:Apple专注于早期采用者的高质量,昂贵的设备,而Google则旨在为不同的用户领域建立广泛的生态系统。

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为什么Google的Android XR Apple的Vision Pro可以运行排名

两个平台的当前市场位置在可用性和商业渗透方面都有很大不同。自2024年2月以来,Apple Vision Pro最初仅在美国就可以使用,并计划扩展到进一步的市场。尽管有技术创新,但该设备仍未被认为是商业命中,这部分是由于价格高和有限的可用性所致。苹果将​​Vision Pro视为未来AR眼镜的基础,并不断投资于Visionos的进一步发展。

Android XR即将推出市场,预计将在2025年推出第一批设备。该平台于2024年12月宣布,目前正在开发人员预览中。 Google的策略旨在与各种硬件合作伙伴的开放生态系统,这有可能使更广泛的市场接受。 Gemini作为核心功能的集成可以使Android XR在基于AI的用户交互中具有优势。

不同的市场策略反映了空间计算未来的不同愿景。苹果逐渐设定了其现有的生态系统战略的演变,而Google试图以更开放的,以AI为中心的方法来使已验证的Pro验证的产品类别民主化。未来几年将表明哪种方法被证明更成功:苹果的高级集成或Google的开放品种具有强大的AI集成。

空间计算:哪个科技巨头赢得了混合现实的比赛?

Visionos和Android XR的比较显示了空间计算未来的两种根本不同的方法。凭借其成熟,封闭的平台,Visionos建立了空间计算的质量标准,而Android XR通过开放性,AI集成和硬件品种努力为更广泛的市场穿透而努力。这两种系统都将显着塑造XR行业的发展,从而使它们的共存最终可能会为消费者提供更多样化和更具创新性的解决方案。接下来的几年将是决定性的,以确定采用空间计算技术的哪种方法将加快并成为下一代人类计算机界面的基础。

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