机器学习在优化VR交互中扮演什么角色？

机器学习（ML）通过提高响应速度、个性化和真实感来增强 VR 交互。它处理实时用户数据（例如，手势、凝视或语音），以动态调整 VR 环境，从而减少延迟并增强沉浸感[1][2]。例如，ML 算法可以预测用户移动以预渲染场景，或根据上下文线索调整触觉反馈。这种优化弥合了用户意图与系统响应之间的差距，使交互感觉更加自然。

具体应用包括

1. 手势识别：像 CNNs 这样的 ML 模型分析运动传感器数据，以准确解释手部动作，实现无需控制器的交互[2]。在训练模拟中，这允许用户精确地操作虚拟对象。
2. 凝视预测：通过跟踪眼球运动，ML 预测用户下一步将看哪里，从而实现注视点渲染（foveated rendering）——一种将渲染资源分配给高优先级视觉区域的技术，在不牺牲质量的情况下提高了性能[1]。
3. 行为适应：强化学习通过根据用户表现数据调整 VR 游戏中的难度级别或训练场景来个性化体验。

挑战依然存在，例如训练稳健模型需要大量数据集，以及平衡计算需求与实时处理。然而，轻量级 ML 框架（例如 TensorFlow Lite）和边缘计算的进步正在解决这些限制，为更高效、可扩展的 VR 系统铺平道路[2]。