开发者可以通过关注三个关键领域来优化 AR 体验：资源优化、高效渲染技术以及传感器/数据管理。 它们都在降低计算负载和确保设备上的流畅性能方面发挥着关键作用。 优先考虑这些策略有助于维持高帧率、最大限度地减少延迟并防止过热，这些都是 AR 开发中的常见挑战。
首先，优化 3D 资源和纹理以减少内存和处理需求。 尽可能使用较低多边形模型——例如，使用 10,000 个多边形而不是 50,000 个多边形的角色模型——同时通过法线贴图或简化的几何体保持视觉质量。 使用 ASTC 或 ETC2 等格式压缩纹理，以平衡质量和文件大小。 Unity 的 Mesh Compression 或 MeshLab 等第三方软件等工具可以自动执行此过程。 此外，实施细节级别 (LOD) 系统，以在对象远离相机时动态地将高细节模型与更简单的版本交换，从而减少 GPU 工作负载，而不会出现明显的视觉降级。
其次，简化渲染管线。 使用遮挡剔除来避免渲染隐藏在墙壁或其他几何体后面的对象，从而减少不必要的绘制调用。 对于移动 AR，限制实时阴影和反射，而是选择预计算光照或屏幕空间效果。 使用 Unity 的静态批处理等工具将静态对象批处理到单个绘制调用中。 着色器优化也至关重要：避免复杂的片段着色器，并使用适合移动设备的技术，如纹理图集。 例如，在单个通道中混合四个纹理的地形着色器将比需要多个通道的着色器性能更好。 最后，使用分析工具（例如，Xcode Instruments、Android Profiler）监控 GPU/CPU 使用情况，以识别瓶颈，例如过多的粒子效果或物理计算。
第三，有效管理传感器数据和跟踪。 诸如 ARKit 或 ARCore 之类的 AR 框架依赖于摄像头提要和运动传感器，这会消耗资源。 如果可能，降低摄像头分辨率——例如，使用 720p 而不是 1080p——同时保持跟踪精度。 通过将平面检测更新限制为间隔（例如，每秒一次）而不是连续扫描来优化环境理解。 对于基于位置的 AR，在本地缓存地理数据以最大限度地减少网络请求。 此外，限制后台进程：如果应用程序使用 SLAM（同步定位与地图构建），则禁用非必要功能（如面部跟踪），除非需要。 在低端设备上进行测试可确保优化在硬件层中有效，因为旗舰设备上的性能提升可能不会转化为旧型号。