AR 应用中常见的性能问题通常源于高计算需求、渲染挑战和环境跟踪限制。这些问题可能导致卡顿、视觉故障或物体放置不准确，从而降低用户体验。解决这些问题需要在技术限制与提供流畅沉浸式交互的需求之间取得平衡。
首要的挑战是 处理开销。AR 应用必须实时处理摄像头输入、跟踪环境（使用 SLAM 或其他算法）并渲染 3D 对象。这会给设备的 CPU 和 GPU 带来压力，尤其是在移动硬件上。例如，同时处理摄像头输入和进行 3D 渲染可能导致帧率下降或响应延迟。处理器较弱或存在热节流问题的设备（这在智能手机中很常见）可能难以保持一致的性能。优化任务，如后台处理（例如，减少 3D 模型的多边形数量）或将工作分载到专用芯片（如苹果的神经引擎），有助于缓解这个问题。
另一个关键问题是 渲染复杂性。高分辨率 3D 资产、动态照明和实时阴影需要大量的 GPU 资源。渲染管线过载可能导致帧率不稳定。例如，一个显示具有逼真纹理的详细动画角色的 AR 应用，在中档设备上可能会出现卡顿。采用细节层次（LOD）渲染（简化远距离物体）或使用烘焙照明而不是实时计算等技术可以减轻 GPU 负载。此外，对遮挡处理不当（例如，虚拟物体未能隐藏在现实世界表面后面）会破坏沉浸感，并且精确解决这个问题需要耗费大量计算资源。
最后， 环境跟踪精度 和延迟是持续存在的问题。AR 应用依赖传感器（摄像头、陀螺仪）来映射表面并锚定虚拟对象。嘈杂的传感器数据、不良的光照或缺乏特征的环境（如空白墙壁）可能导致跟踪失败。例如，一个应用可能由于反射干扰而将虚拟椅子错误地放置在光滑的地板上。物理运动与屏幕更新之间的延迟（通常由缓慢的传感器融合算法引起）也可能导致现实元素和虚拟元素之间出现断裂。开发者可以通过改进传感器校准、使用预测算法来预测运动或结合机器学习来更稳健地处理模糊环境来改善这一点。