在评估增强现实 (AR) 应用程序时，三个类别的指标最为关键：技术性能、用户交互和任务效能。 技术性能确保应用程序运行流畅，用户交互衡量参与度和可用性，而任务效能评估应用程序是否达到其预期目的。每个类别都提供了对应用程序的优势和劣势的独特见解。
技术性能指标侧重于系统稳定性和效率。关键指标包括帧速率 (FPS)、延迟、跟踪准确性和电池消耗。例如，稳定的 60 FPS 可确保流畅的视觉渲染，这对于防止晕动病至关重要。延迟（用户输入（例如，移动设备）与 AR 内容更新之间的延迟）应低于 20 毫秒，以避免可察觉的滞后。跟踪准确度（例如，虚拟对象与真实世界表面对齐的程度（通过 ARCore 或 ARKit 测试））直接影响沉浸感。电池消耗也很关键；AR 导航应用程序在 30 分钟内耗尽 20% 的电池电量可能会让用户感到沮丧。开发人员可以使用 Unity 的 Profiler 或 Android GPU Inspector 等工具来分析这些指标。
用户交互指标评估用户与应用程序交互的直观程度。会话持续时间、错误率（例如，对象放置中的误点击）以及交互区域的热图揭示了可用性差距。例如，如果用户在家具放置应用程序中花费 80% 的时间来调整对象大小，则 UI 可能需要简化。系统可用性量表 (SUS) 等调查或定性反馈可以突出显示痛点。眼动追踪数据（在头戴式显示器中）可以显示用户是否专注于预期的 AR 元素或被 UI 混乱分散注意力。这些指标有助于改进工作流程，例如减少激活虚拟菜单的步骤。
任务效能指标衡量应用程序是否解决了实际问题。完成率（例如，90% 的用户使用 AR 说明正确组装产品）和任务时间（例如，使用 AR 指导进行维修的速度提高 25%）是关键。精度在专用应用程序中很重要：覆盖解剖结构的医疗 AR 工具必须在 1-2 毫米内对齐才能具有临床用途。工业维护应用程序中的错误率（例如，错误识别零件）直接影响安全性。A/B 测试可以比较 AR 和传统方法之间的结果。例如，使用 AR 眼镜的仓库拣货员可以实现 99% 的准确率，而使用纸质清单的拣货员只能实现 85% 的准确率，这证明了该应用程序的价值。
通过结合这些指标，开发人员可以识别瓶颈、改善用户体验并验证应用程序的实际影响。优先考虑可衡量的结果可确保 AR 解决方案在技术上强大且功能有效。