在 AR 生态系统中处理设备碎片化需要抽象、自适应设计和严格测试相结合。AR 应用程序必须在具有不同硬件功能的设备（例如摄像头、传感器、GPU 和跟踪系统）上运行，而不会影响核心功能。目标是构建能够在运行时检测设备功能并相应调整其行为的应用程序，从而确保广泛的兼容性，同时利用可用的高级功能。
首先，使用抽象层和跨平台框架来最大限度地减少特定于平台的代码。诸如 Unity 或 Unreal Engine 之类的工具为 ARCore (Android) 和 ARKit (iOS) 提供了内置支持，从而抽象了跟踪系统和传感器 API 的差异。例如，Unity 的 AR Foundation 包允许开发人员为诸如平面检测之类的功能编写单个脚本，该脚本随后可在 ARCore 和 ARKit 设备上运行。同样，诸如 WebXR 之类的框架可实现基于浏览器的 AR 体验，这些体验可在智能手机、平板电脑或 AR 眼镜上运行，从而绕过本机 OS 限制。开发人员还应优先考虑模块化代码设计，将特定于设备的逻辑（例如，深度传感器访问）隔离到可互换的组件中。这样，诸如遮挡或基于物理的交互之类的功能只能在具有 LiDAR 或深度传感器的设备上启用，而在其他地方使用更简单的回退（例如，基本碰撞检测）。
其次，在渲染中实现条件功能检查和可伸缩性。在启动时检测设备功能（例如 GPU 规格、摄像头分辨率或对 SLAM 跟踪的支持），并动态调整图形质量、纹理分辨率或效果复杂性。例如，高端智能手机可能会实时渲染阴影和反射，而低端设备则使用预烘焙的照明。资源流式传输（例如，为较弱的 GPU 加载较低多边形的 3D 模型）可以进一步优化性能。跨各种设备进行测试至关重要：使用基于云的设备场（如 Firebase 测试实验室）来自动化兼容性检查并识别性能瓶颈。最后，考虑将混合云处理用于计算量大的任务。将诸如 3D 重建或对象识别之类的任务卸载到服务器可以减少特定于设备的性能差距，尽管必须仔细管理延迟。通过结合这些策略，开发人员可以创建在碎片化硬件上有效扩展同时保持一致用户体验的 AR 应用程序。