增强现实 (AR) 应用由于其高计算和图形需求，会显著影响设备的散热性能。 AR 需要实时处理摄像头输入、传感器数据和 3D 渲染，这会给 CPU、GPU 和其他组件带来压力。 例如，在 Pokémon GO 或 Snapchat 滤镜等应用中，在实时摄像头馈送上渲染虚拟对象会迫使 GPU 以高频率工作，从而产生热量。 同时，用于跟踪环境的 SLAM（同时定位与地图构建）等任务依赖于 CPU 和传感器，从而增加了热负载。 这种综合工作负载使设备更接近其散热限制，尤其是在智能手机或 AR 眼镜等紧凑外形中。
热节流是一种常见的后果，设备会降低性能以避免过热。 例如，运行 AR 导航应用的智能手机最初可能会以 60 FPS 的速度渲染，但长时间使用后，GPU 或 CPU 可能会降频以降低温度，从而导致掉帧或延迟。 开发人员必须通过优化资源使用来考虑这一点。 简化 3D 模型、降低着色器复杂度或将计算卸载到云服务等技术可以提供帮助。 但是，云卸载会引入延迟，这在 AR 中至关重要，因为 AR 中实时响应至关重要。 平衡本地和远程处理或使用自适应分辨率缩放可以减轻热应力，同时保持用户体验。
硬件设计也起着一定的作用。 为 AR 设计的设备，如 Microsoft HoloLens 或 Meta Quest Pro，包含主动冷却（如风扇）或先进的散热材料，以处理持续的工作负载。 相比之下，智能手机依赖被动冷却，这使得它们在 AR 使用过程中更容易出现散热问题。 开发人员应在实际散热条件下测试应用程序——例如，通过 Android 的 ThermalService 等 API 监控温度传感器——并动态调整工作负载。 当温度升高时暂停非关键任务等主动措施可以防止性能突然下降。 了解这些散热限制是构建可在各种设备上可靠运行的 AR 应用程序的关键。