文：阿財科技分享
這幾天最大最熱門的祖克一件事之一，就是柏積FB改名成Meta，首先改名這件事說明了馬克祖克柏（Mark Zuckerberg）對元宇宙投入的極投巨頭見起決心和野心，相信不少朋友都知道FB花了不少心力，入元投入在旗下的宇宙FB Reality Lab（AR／VR實驗室）上，曾經紅極一時的但這HTC Vive和Sony PSVR感覺還歷歷在目，而且許多大老更是麼多常在演講裡提到AR／VR相關應用，但似乎這麼多巨頭相繼投入AR／VR這個產業，科技卻不見其有所起色。相繼
前兩篇文章介紹了VR的投入一些成像原理，這篇就延續前兩篇，祖克從阿財的柏積觀點出發，帶大家了解目前VR的極投巨頭見起狀況。（這篇主要講VR以後會有AR系列大家別緊張）
我相信許多人可能對VR不太看好，入元認為是宇宙炒作大於實際應用，大家有這個既定的印象其實也不意外，因為VR目前除了娛樂方面和少量的工業和醫療等應用外，幾乎日常生活中不是很必要，有些人會歸咎於VR沒有殺手級的應用，簡單來說VR目前對大多數人來說就是非必要且可替代的一種娛樂裝置。
但其實VR在色情行業的發展其實不算太差，VR、AV的發展非常迅速，可以讓大家投身其中當一回男主角，但為何這個產業有吸引力？主要是因為可以戴上VR眼鏡之後，可以有一個飛躍性的體驗，這是手機、平板或電腦沒有辦法達到的體驗，想像一下2D的模特經過VR變成3D在大家面前彷彿身歷其境。
儘管VR目前有影像品質和頭暈等問題，但對許多人來說，可以將自己心儀的模特從平面變成立體，犧牲一些品質也是沒問題的，那為什麼其他領域沒辦法複製？我們撇除工業或是醫療等應用，就單純講遊戲產業，為什麼VR沒辦法普及像PS5、XBOX360甚至是電腦遊戲？
VR沒有好到讓大家願意花錢去購買這種升級的體驗！
我這邊從軟體和硬體兩個方面，來講講VR目前發展到哪，並且遇到什麼問題。我區分成軟體問題和硬體問題，當然，VR還有我前面文章所提到的會頭暈的問題，但這篇文章我們就從軟體（算法）的角度，來解析一下怎麼樣能夠製造一個真實的虛擬場景，這邊講的軟體是以算法為主，硬體上是需要搭配GPU、NPU或TPU等。
首先，我相信大家都知道近年來機器學習（深度學習）非常熱門，大家三不五時都可以在報章雜誌上看到AI打敗人類或是AI又有怎樣的突破，那AI能夠創造出一個極真實的虛擬場景嗎？
阿財的答案是：快了！
今年4月Nvidia GTC的Keynote上CEO黃仁勳介紹了一系列的產品，但其中有半分鐘左右的片段是虛擬的黃仁勳（對！不是整段都是虛擬的！），而這場發布會在YouTube上有幾百萬人觀看，卻鮮少有人發現這個假的老黃，下面這個影片大家可以看看老黃團隊是怎麼樣造出一個假的老黃。
我們都知道Nvidia近年來一直在深度學習領域不斷努力，尤其在3D建模渲染領域可謂是下足了功夫，此次的虛擬老黃就是有搭載Nvidia推出的omniverse搭配許多動畫師將場景的各種物件做3D建模，最後才有如此驚豔的效果。
這裡就想先讓大家思考一下，怎麼樣的場景才夠真實？
大家常常聽到的電影CG特效，為何CG特效會如此逼真？ CG是Computer Graphics的縮寫，大家看過的《復仇者聯盟》、《環太平洋》等好萊塢爽片都有用到CG特效，CG特效包含建模、動畫和渲染等等，CG特效是由特效師一幀一幀的精雕細琢出來的結果，沒錯是一幀一幀不是一秒一秒，通常電影一秒有24幀，也就是一秒包含24張照片，所以我們可能有聽說過電影特效一秒要渲染一天甚至數天的情況，而其逼真的原因之一來自於光線追蹤（Ray-Tracing）。
前面我有讓大家思考，怎麼樣的場景夠真實，我們現實世界中，光是不可或缺的，沒有光我們就無法看見物體，所以光線的軌跡是決定我們怎麼看世界的方程式，今天光被物體遮擋會有影子、光打到各種物體都會產生不同程度的反射、光經過狹縫（微小顆粒）會有繞射現象，這些複雜的光線組成了我們萬千的世界，所以虛擬的場景要夠逼真，就必須模擬或製造光線的運動。 大家如果對光線追蹤技術有興趣，可以在下方留言阿財日後再為大家解析喔。
所以電影場景裡的鋼鐵人、滅霸或是哥吉拉，我們的認知告訴我們這些是假的，但在觀影的時候無法從細節挑出假的點，這就是CG特效厲害的地方（也是貴的地方），藉由特效師的巧手，把虛擬與實際場景結合在一起，但這種特效曠日廢時且耗資巨大，應用在遊戲中是不可能的，這就是即時渲染和離線渲染的差別。
電影可以慢工出細活，但玩遊戲每分每秒都關乎生死，所以遊戲一般的光線只考慮局部的範圍（遊戲片段中的高畫質影片通常是預先錄好的，不是即時運算的），而電影則是把整個場景的光線都考慮進去。
但Epic Games發布虛幻引擎5中展現了令人震撼的光線追蹤效果，其中Lumen系統也就是在解決優化光線的問題，而PS5和Xbox Series X都有支援這個引擎，所以PS5和Xbox才賣的這麼好吧？
而虛幻引擎裡運用了Nvidia發表的Deep Learning Super Sampling（DLSS）方法，利用神經網絡的算法優化了物體邊緣的品質（反鋸齒運算），讓遊戲運行的更加順暢，但目前的渲染還是需要靠GPU搭配算法進行高速的運算，並非完全使用深度學習的方式進行，所以要玩3A大作電腦配置需要非常好（錢包哭哭）不然就是買PS5或Xbox囉。