为了优化 AR 应用以延长电池续航时间，开发者应该专注于减少硬件使用、优化渲染和管理后台进程。 AR 应用严重依赖传感器、摄像头和 GPU，如果不小心管理，会迅速耗尽电池电量。 关键在于通过优先处理基本任务并最大限度地减少不必要的计算来平衡性能与能源效率。
首先，减少传感器和摄像头的使用。 AR 应用通常持续访问摄像头、GPS、加速度计和陀螺仪，这些都会消耗大量电量。 例如，在不需要高精度时，降低摄像头处理的分辨率或帧速率，而不是以全分辨率或帧速率运行摄像头处理。 使用设备运动 API（如 iOS 的 CMMotionManager 或 Android 的 SensorManager）批量更新传感器数据，而不是不断轮询它们。 此外，当应用在后台或用户不活动时，暂停或限制传感器活动。 例如，如果 AR 导航应用检测到用户 30 秒内没有移动，它可以暂时降低 GPS 轮询频率。
其次，优化渲染和图形工作负载。 AR 应用通常实时渲染 3D 模型和效果，这会给 GPU 带来压力。 使用细节层次 (LOD) 技术根据 3D 模型与摄像头的距离简化 3D 模型，从而减少多边形数量，而不会明显影响质量。 通过使用预先计算的光照贴图或更简单的着色器来限制动态光照和阴影计算。 Unity 的 Universal Render Pipeline 或 ARCore 的 Environmental HDR 等工具可以帮助自动化优化。 此外，在可能的情况下将帧速率限制为 30 FPS——许多 AR 体验不需要 60 FPS，这可以将 GPU 使用率降低近一半。
最后，简化后台进程和数据处理。 AR 应用通常运行机器学习模型（例如，对象检测）或网络请求（例如，基于云的 AR），这两者都是能量密集型的。 将繁重的计算卸载到边缘设备或使用量化和剪枝来优化模型。 例如，TensorFlow Lite 或 Core ML 可以在设备上运行更小、优化的模型，而不是依赖于云 API。 尽量减少 Wi-Fi 和蓝牙扫描，并批量传输数据以减少无线电唤醒。 开发者还应该使用特定于平台的省电 API，例如 Android 的 JobScheduler 或 iOS 的 Background Tasks，将非关键任务推迟到设备充电或连接到 Wi-Fi 时。 定期使用 Android Battery Historian 或 Xcode Energy Log 等工具分析能量使用情况，以识别和解决效率低下的问题。