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蘇黎世聯邦理工學院物理學家團隊開發出一種基于鈮酸鋰材料的超透鏡，通過納米級結構設計實現了入射光波長減半的光學特性。該技術采用化學合成與納米壓印相結合的創新工藝，可在600°C溫度下將液態前體轉化為晶體結構，具有可大規模生產的優勢。實驗證明，這種厚度僅為頭發絲1/40的超透鏡能將800納米紅外光轉換為400納米可見光，同時保持常規透鏡的成像功能。該技術有望應用于超薄攝像頭元件制造，其工藝通用性可支持多種波長轉換需求。此前Meta在AR眼鏡研發中也曾評估過鈮酸鋰材料方案。
? 京東618戰報：AI眼鏡銷量翻7倍，PICO銷售額XR設備TOP1登頂AI眼鏡銷量翻7倍，PICO銷售額XR設備TOP1登頂。
? 開發者實測Apple Vision Pro + PSVR 2控制器體驗蘋果確認visionOS 26系統將支持PSVR 2 Sense控制器，YouTube博主”Nathie”實測顯示該組合能實現精確低延遲的輸入操作。系統可智能切換”眼+手”和”眼+控制器”兩種交互模式，如滾動操作既可通過手勢也可用控制器搖桿完成。這一更新解決了Apple Vision Pro缺乏物理控制器支持的問題，有望降低游戲移植門檻并提升射擊等類型游戲的操作體驗，但實際效果仍需更多游戲場景驗證。目前功能仍處于開發者測試階段，預計隨秋季visionOS 26正式版推出。
? TDK斥資近1億美元收購AI眼鏡技術公司SoftEye日本電子元件制造商TDK宣布收購AI眼鏡技術公司SoftEye，交易金額接近1億美元。SoftEye專注于開發用于AI眼鏡的定制芯片、攝像頭及配套算法軟件，其核心技術包括低功耗眼動追蹤和物體識別系統。此次收購將強化TDK在智能眼鏡領域的技術布局，通過整合SoftEye的軟硬件解決方案，加速開發新型人機交互界面，推動AI眼鏡系統商業化進程。TDK計劃以此建立基于人工智能技術的新業務增長點。
? 三星計劃9月發布代號”無限”的MR頭顯，10月韓國首發據韓國媒體報道，三星將于9月29日舉行Unpacked活動正式發布代號”無限”的MR頭顯，并計劃10月13日在韓國首發后逐步推向全球市場。該設備采用索尼1.3英寸3800 PPI硅基OLED顯示屏，在分辨率和重量方面優于Apple Vision Pro，預計售價相近但首批產量限制在10萬臺。三星將以XR作為新增長點，通過整合AI技術和Android開發者生態實現與蘋果、Meta的差異化競爭，7月紐約Unpacked大會將進行樣機展示以測試市場反應。
? Apple Vision Pro推出《F1: The Movie Hot Lap》沉浸式賽車體驗蘋果公司為配合布拉德·皮特主演的F1題材電影《F1：狂飆飛車》上映，推出支持Apple Vision Pro的沉浸式影片《F1: The Movie Hot Lap》。該體驗模擬F1賽事中的”Hot Lap”環節，讓用戶以第一人稱視角感受專業賽道的高速駕駛。影片與6月27日上映的電影形成聯動，電影講述退役車手桑尼·海耶斯為拯救車隊和證明自己而重返賽場的故事。這一沉浸式體驗旨在通過VR技術展現F1賽車的速度感與車輛性能。
? MR塔防游戲《藍精靈：鮮花保衛戰》登陸Meta Quest平臺基于經典IP”藍精靈”的混合現實塔防游戲《藍精靈：鮮花保衛戰》現已在Meta Quest Store上線，售價19.99美元。游戲劇情圍繞藍精靈村莊遭格格巫襲擊展開，玩家需操控藍妹妹、勇勇等四個角色，通過建造防御塔、合理部署藍精靈來對抗格格巫及其爪牙。游戲包含探索藍精靈世界標志性場景、解救20個被俘藍精靈以及挑戰三個BOSS等玩法內容，為玩家提供沉浸式的藍精靈世界體驗。
? Vast公司推出Haven-1商業空間站VR體驗應用Vast公司為其計劃于2026年5月發射的商業空間站Haven-1開發了免費VR體驗應用《Vast Haven-1 VR》，現已登陸Apple Vision Pro、Steam和Meta Quest平臺。該應用由NASA宇航員Andrew Feustel擔任向導，用戶可模擬體驗空間站內的科研活動、設備操作等宇航員日常工作，包括與生命支持系統交互、查看物資存儲區等。Haven-1空間站定位為兼具科研與商業功能的”太空度假場”，擬通過SpaceX獵鷹9號火箭發射，有望成為國際空間站的替代方案。
? 3DSen VR模擬器正式登陸SteamVR 支持經典紅白機游戲3D化由Geod Studios開發的3DSen VR（原3DNesVR）模擬器結束十年優化期，正式版現已登陸SteamVR平臺，首發優惠價71.99元人民幣。該工具可將NES游戲自動轉換為具有”彈出式”3D效果的VR版本，支持《超級馬里奧》《坦克大戰》等經典游戲，用戶可自定義3D渲染參數或使用官方預設方案。開發者特別聲明產品不提供游戲ROM，需用戶自行準備合法文件。目前平臺提供試玩版本，并計劃持續擴充兼容游戲庫。
? 澳研究團隊提出6G無線系統中基于IMU的3D人體姿態重建新框架悉尼科技大學與堪培拉大學聯合團隊開發了一種面向6G XR應用的深度學習框架，用于在正交頻分復用（OFDM）系統中通過可穿戴傳感器實現3D人體姿態重建。該框架采用兩階段神經接收器設計：第一階段聯合優化信道估計與信號解碼，在現實信道條件下實現5dB的誤碼率改善；第二階段將量化后的IMU信號映射為3D姿態，驗證8位量化即可達成37%的關節角誤差降低。研究通過光線追蹤建模真實多徑環境，解決了傳統方法依賴理想傳輸條件的局限，為降低XR設備上行鏈路負擔提供了實證支持。相關成果發表于論文《End-to-End Human Pose Reconstruction from Wearable Sensors for 6G Extended Reality Systems》，未來將擴展至多用戶場景和實時性優化研究。
? 印度研究團隊開發文本生成3D模型的自動化流程印度皮拉尼比爾拉理工學院研究團隊提出了一套全自動化的文本到3D模型生成流程，該流程整合了生成式人工智能（如Stable Diffusion）、圖像處理技術（包括基于GAN的圖像增強和U2Net背景去除）以及深度學習算法（如反射去除和3D重建）。該方法通過多階段處理將自然語言描述轉化為高保真3D模型，重點解決了語義一致性、幾何精度和細節保留等關鍵問題。研究團隊采用強化學習優化圖像質量，并開發了StableDelight模型專門處理反射問題，最終生成的3D模型可應用于增強現實和虛擬現實等領域。該技術顯著降低了3D內容創作的門檻，未來計劃進一步優化紋理、顏色和UV映射以提升渲染質量。相關成果已發表于論文《A Generative Approach to High Fidelity 3D Reconstruction from Text Data》。
