可穿戴 AR 设备由于其独特的硬件限制、用户交互要求和软件复杂性的结合，面临着重大的设计挑战。 这些挑战源于需要在轻便、不引人注目且能够进行实时处理的设备中，平衡性能、可用性和外形尺寸。 开发人员必须解决这些问题，同时确保设备对于日常使用仍然实用。
一个主要的挑战是管理硬件限制。 可穿戴 AR 设备需要在紧凑的外形中配备高分辨率显示器、强大的处理器和高级传感器（例如，摄像头、IMU）。 例如，在不增加体积的情况下实现广阔的视野 (FOV) 是很困难的——Microsoft HoloLens 2 使用波导光学器件，但与人眼相比，其 FOV 仍然有限。 散热是另一个障碍：处理 3D 图形和传感器数据会产生热量，而这些热量在小型设备中不容易消散。 电池续航时间也是一个问题，因为 AR 应用程序需要持续的传感器输入和渲染。 通常会探索诸如低功耗显示技术（例如，microLED）或将处理卸载到配套设备之类的解决方案，但它们会在延迟或连接性方面带来权衡。
用户交互设计是另一个关键领域。 传统的输入方法（如触摸屏或键盘）是不切实际的，因此开发人员必须依赖诸如手部跟踪、语音命令或基于注视的控件之类的替代方案。 例如，Magic Leap 2 使用手势和眼动追踪，但是这些方法需要精确的校准并且可能存在延迟。 设计存在于 3D 空间中的直观 UI 元素增加了复杂性——菜单或虚拟对象必须适应不同的环境和用户移动。 此外，最大限度地减少由于虚拟内容与现实世界运动之间的差异（例如，头部跟踪中的延迟）引起的晕动病，需要仔细优化渲染流水线和传感器融合算法。
最后，软件集成和生态系统碎片化带来了挑战。 AR 设备通常运行自定义操作系统或修改后的 Android/iOS 版本，迫使开发人员跨平台调整应用程序。 例如，为 ARCore (Google) 构建的应用程序可能需要进行重大调整才能在 ARKit (Apple) 上运行，反之亦然。 空间映射和持久性（例如，将虚拟对象锚定在现实世界的位置）需要强大的 SLAM（同步定位和映射）算法，这些算法可在各种照明或动态环境中可靠地执行。 隐私问题也随之而来，因为 AR 设备会持续捕获环境数据，因此需要安全的数据处理实践。 开发人员必须在这些技术需求与用户对无缝的、情境感知体验的期望之间取得平衡，这使得可穿戴 AR 成为一个复杂但有价值的领域。