語義技術實質怎麼樣

㈠ 語義網的研究趨勢

語義網是網路時代的高級智能產物，其應用廣泛，有著美好未來。下面將介紹主要應用技術與研究趨勢。
經典的自底向上和新興的自頂向下的方式。自底向上的方法關注於標注好的信息，使用RDF表示，所以這些信息是機器可讀的。自頂向下則著重於利用現成的頁面信息，從中自動抽取出有意義的信息。近年來每一種方法都有一定的發展。自底向上的方法的一個喜訊來自於Yahoo搜索引擎支持RDF與microformats的聲明。這是一個對於內容發布者、Yahoo和消費者來說三贏的舉措：發布者有了標注自己信息的激勵，Yahoo可以更有效地利用這些信息，用戶可以得到更好、更精確的結果。另一個喜訊來自於Dapper關於提供語義網路服務的聲明，這項服務可以讓內容發布者給現有的網頁添加語義標注。可以期待的是，這種語義工具越多，發布者標注網頁就會越容易。自動標注工具的發展與標注激勵的增多，會使得自底向上的方法更加引人注目。盡管工具與激勵都有了，但要使得自底向上的方法流行起來還是有相當的難度。事實上，今天google的技術已經可以在一定程度上理解那些非結構化的網頁信息。類似地，自頂向下的語義工具關注點在於怎樣處理現有的非完美的信息。這些方法主要是利用自然語言處理的技術來進行實體的抽取，這些方法包括識別文檔中特定實體（與人名、公司、地點等）的文本分析技術，以及能獲取特定領域信息的垂直搜索引擎。
自頂向下的技術關注於從非結構化的信息中獲得知識，但它同樣可以處理結構化的信息，自底向上的標注技術越多，自頂向下方法的性能就越能得到提高。在自底向上的標注方法中，有幾種候選的標注技術，它們都很強大，對它們的選擇需要在簡單性及完全性之間作一個權衡。最完備的方法是RDF：一種強大的基於圖的語言，用於表示事物、屬性及事物間的關系。簡單地來說，你可以認為RDF是這樣的一種語言，它通過這樣的方式來表達事實：Alex IS human （類型表達），Alex HAS a brain （屬性表達），and Alex IS the father of Alice,Lilly,and Sofia （關系表達）。RDF很強大，但因為它是以高度遞歸、精確與數學化而著稱的，同時它也是很復雜的。當前，大多RDF的使用都是為了解決數據的互通性。例如，醫學組織使用RDF來表述染色體組資料庫。因為信息被標准化了，所以，原來孤立的資料庫就可以被一起查詢並相互比較了。一般說來，除了語義方面的意義，RDF最主要的好處在於實現互通性與標准化，特別是對於企業來說（下文有論述）。Microfomats提供了一個簡單的方法――CSS風格－―來給現有的HTML文檔添加語義標記，簡潔的meta數據被嵌入到原有的HTML文檔中。比較流行的Microformats標簽包括hCard：描述個人及公司聯系信息；hReview：添加到評論頁的meta信息；與hCalendar：描述事件的標簽。Microformats因它的簡單而得到流行，但它的能力仍然是很有限的。例如被傳統的語義團體認為是很必要的層次結構的描述，它就做不到。此外，為了使得標記集最小化，難免地它們表達的意思就顯得比較模糊。這就引出了另外一個問題：把標簽嵌入到HTML文檔中是不是一種合適的做法？然而，雖然仍存在很多的問題，Microformats還是因為它的簡單而廣受青睞，像Flickr,Eventful,LinkediIn及其它很多公司都在採用microformats，特別在是Yahoo的搜索聲明發布之後。還有一種更為簡單的方法就是把meta數據放在meta頭中。這種方法已經在一定程度上被使用，可惜的是使用得還不是十分廣泛。紐約時報最近為他們的新聞頁面啟動了一個標注擴展，這種方法的好處已經在那些主題或事件頁面中顯現出來。例如，一個新聞頁面可以通過一組關鍵詞來標識：地點、日期、時間、人物與類別。另一個例子是關於書的頁面，已經在頁面的meta頭里加入了書本的信息：作者、ISBN與書的類別。盡管所有這些方法不盡相同，但相同之處是它們都是很管用的。越多的網頁被標注，就會有越多的標准會被實現，同時信息也會變得更為強大與更易於得到。
關於語義網的討論中，在用戶與企業的關注點是不一樣的。從消費者的立場來說，我們需要一個殺手級的應用（killer app），可以給用戶傳遞實在而簡單的價值。因為用戶只會關注產品的實用性，而不會在乎它建立在什麼技術之上。問題在於，直到目前為止，語義網的關注點更多的都還停留在理論層面，如標注信息以使得機器可讀。我們可以給出這樣的承諾：一但信息都被標注，網路就會變成一個大型的RDF資料庫，大量激動人心的應用也會應運而生。但也有懷疑者指出，首先你必須得達成那樣的假設。
已經有很多基於語義網的應用，如通用及垂直搜索引擎、文本助理工具、個人信息管理系統、語義瀏覽工具等等，但在它們為大眾所接受之前，還有很長的路要走。即便這些技術成功了，用戶也不會有興趣知道那背後使用了些什麼技術。所以說在用戶層面推廣語義網技術是沒什麼前景的。
企業就不一樣了，第一，企業比較習慣於技術方面的論調，對於它們來說，利用語義技術可以增加產品的智能程度，從而形成市場價值。「我們的產品更好更聰明，因為我們使用語義網」，聽起來這對企業來說是一個很不錯的宣傳。
從企業層面來說，RDF解決了數據的互通性標準的問題。這個問題其實在軟體行業的早期便已出現，你可以忘掉語義網，只把它看作是一個標准協議，一個使得兩個程序可以互通信息的標准。這對企業來說無疑是極具價值的。RDF提供了一個基於XML的通訊方案，它所描述的前景使得企業並不在乎它的復雜性。但還存在著一個擴展性的問題，跟已經普及優化的關系型資料庫不同，基於XML的資料庫並沒有普及，這歸咎於其可擴展性與查詢能力。就像九十年代末的對象資料庫一樣，基於XML的資料庫承載了太多的期望，讓我們拭目以待。
語義API是隨著語義網的發展而發展的，這類網路服務以非結構化的文本作為輸入，輸出一些實體與關系。例如路透社的Open Calais API，這項服務接受原始文本的輸入，返迴文本中的人名、地點、公司等信息，並在原文中加以標注。另一個例子是TextWise的Hacker API，該公司還提供了一百萬美元的懸賞，以獎勵基於它的API的最好的商業語義網應用。這個API可以把文檔中的信息分為不同的類別（稱為語義指紋），輸出文檔中的實體與主題。這點和Calais的很相似，但它還提供了一個主題的層次結構，文檔中的實際對象是結構中的葉節點。再一個例子來自於Dapper，那是一個有助於從無結構的HTML頁面提取結構化信息的網路服務。Dapper的工作依賴於用戶在頁面上為對象定義一些屬性，比如，一個圖片出版商會定義作者、ISBN和頁數的信息在哪裡，然後Dapper應用就可以為該站點創建一個識別器，之後就可以通過API來讀取它的信息。從技術的角度來看，這似乎是個倒退，但實際上Dapper的技術在實際當中非常有用。舉個典型的情景為例，對於一個並沒有專門API可以讀取其信息的網站，即便是一個不懂得技術的人都可以在短時間內用Dapper來構造一個API。這是最強大、最快捷的把網站變為網路服務的途徑。
可能語義網發展的最初動機就是因為很久以來搜索的質量都已經很難再得到提升。關於對頁面語義的理解能提高搜索質量這一點假設也已經被證實。語義網搜索兩個主要的競爭者Hakia與PowerSet都已經做出不少的進步，但仍然不足夠。因為，基於統計的google演算法，在處理人物、城市與公司等實體時表現得與語義技術同樣的好。當你提問「法國總統是誰」時，它能返回一個足夠好的答案。越來越多人意識到對搜索技術邊緣化的改進是很難擊敗google的，因而轉向尋找語義網的殺手級應用。很有可能，理解語義對於搜索引擎是有幫助的，但就此並不足以構建一個更好的搜索引擎。充分結合語義、新穎的展示方式與對用戶的識別能提升下一代搜索引擎的搜索體驗。另有一些方法試圖在搜索結果上應用語義。Google也在嘗試把搜索結果分為不同的類別，用戶可以決定他們對哪些類別感興趣。搜索是一場競賽，很多語義公司都在追逐其中。也許會有另一種提高搜索質量的可能：文本處理技術與語義資料庫的結合。下面我們即將談到。我們已經看到越來越多的文本處理工具進入消費市場。像Snap、Yahoo Shortcuts或SmartLinks那樣的文本導航應用可以「理解」文本與鏈接中的對象，並附加相應的信息於其上。其結果是用戶根本不需要搜索就可以得到對信息的理解。讓我們想得更遠一些，文本工具使用語義的方式可以更為有趣。文本工具不再解析用戶在搜索框里輸入的關鍵詞，而是依賴於對網路文檔的分析。這樣對語義的理解會更為精確，或者說減少猜測性。隨後文本工具給用戶提供幾類相關的結果供選擇。這種方式從根本上不同於傳統的把大量文檔中得到的正確結果一起堆放在用戶面前的方式。同樣有越來越多的文本處理工具跟瀏覽器結合起來。自頂向下的語義技術不需要發布者做任何事情，因而可以想像上下文、文本工具可以結合在瀏覽器里。Firefox的推薦擴展頁里提供了很多的文本瀏覽解決方案，如Interclue,ThumbStrips,Cooliris與BlueOrganizer等。
語義資料庫是標注型語義網應用的一個發展方向。Twine正在beta測試階段，它著眼於建立一個關於人物、公司、事件、地點的私人知識庫，數據來源為各類論壇的非結構化內容，這些內容可通過書簽、郵件或手工的方式進行提交。這項技術仍有待成熟，但它所能帶來的好處顯而易見。可以意想的一個基於Twine的應用為個性化的搜索，通過個人的知識庫來對搜索結果進行過濾。Twine底層的數據表示方式是RDF，可以開放給其它的語義網路服務所採用，但其核心的演算法，如實體提取是通過語義API的方式商業化的。路透社也提供了類似的API介面。另外一個語義資料庫的先行者是一家叫Metaweb的公司，它的產品的Freebase。從它所展現的形式來看，Freebase只是一個基於RDF的更結構化的wikipedia翻版。但是Freebase的目標是建立一個像wikipedia那樣的世界信息庫，這個信息庫的強大之處在於它可以進行精確的查詢（就像關系型資料庫那樣）。所以它的前景依然是更好的搜索。但問題在於，Freebase怎樣保持與世界信息同步俱進？google每天對網路文檔進行索引，可以隨著網路發展而發展。Freebase現在的信息僅來自於個人編輯及從wikipedia或其它資料庫中抓回的數據。如果要擴展這個產品，就必須完善從全網路獲取非結構化信息、解析並更新資料庫這一處理流程。保持與世界同步這一問題對所有資料庫方法都是一種挑戰。對於Twine來說，需要有不斷的用戶數據加入，而對於Freebase來說，則需要有來自不斷的來自網路的數據加入。這些問題解決起來並不簡單，在真正實用之前都必須要有一個妥善的處理。所有新技術的出現都需要定義一些概念和得到一些類別。語義網提供了一個很激動人心的前景：提高信息的可發現性，實現復雜的搜索，新穎的網路瀏覽方式。此外語義網對不同的人有不同的意義，它對於企業和對於消費者的定義是不同的，在自頂向下VS自底向上，microformats VS RDF等不同類型中也有不同的含義。除了這些模式，我們也看到了語義API與文本瀏覽工具的發展。所有的這些都還處於其早期發展階段，但都承載著改變我們與網路信息交互方式的期望。
語義網的高級階段使得圖書館，售訂票系統，客戶管理系統，決策系統均能發揮很好的效果。譬如要出去旅行，只要把具體時間要求與自己喜愛的國內旅遊類型提供給語義網支持的查詢系統，那麼很快相應的國內景點，最佳旅遊方案與注意事項，提示以及旅行社的評價均能很快速得准備在瀏覽器頁面上。
語義網終會把網路的高級階段應用到世界的每一個角落，每個人均有自己的網路IP一樣的身份證明.個人消費信用、醫療、檔案等等全在自己的網路身份裡面。同時網路社區更比現實社區更有活躍力，網路社會更有秩序、更和諧。

㈡ 語義搜索的應用領域

語義搜索的實質是自然語言處理技術，這正是網路自推出框計算概念以來一直重點投入的研發領域——早在去年，網路就曾與在該領域非常權威的哈爾濱工業大學建立聯合實驗室，著手自然語言相關技術的研發。

㈢ 語義網是什麼有什麼好處

文/thomas claburn

一些公司聯手致力於語義網開發環境和資料庫的研發。

有人把語義網(semantic web)稱為web3.0，現在它就要粉墨登場了。編程工具開發商topquadrant公司和franz公司日前表示，他們將把前者的topbraid composer和franz的allegrograph 64位rdf存儲資料庫結合起來，形成一個語義網開發環境和資料庫，提高計算機的「智力」。

語義技術可增強計算機對數據的理解，在整合大型數據集時用處特別顯著。它對於搜索應用的用處也很大，因為語義技術讓計算機推斷出未有明確定義的數據元素之間的關系。一個關鍵詞搜索通常僅僅返回包含查詢關鍵字的文檔，而語義搜索則能返回與搜索詞彙的含義有關的結果(例如：tank一詞，有坦克、水容器等兩種含義，語義技術能予以辨別)，或者是與搜索詞彙的同義字有關的結果(例如：tank意為坦克時，同義字有armored vehicle，裝甲車)。

目前，還沒有出現真正意義上的語義網，這在很大程度上是因為現有工具還無法承擔這樣的任務。topquadrant的聯合創始人和執行合夥人拉爾夫·霍奇森(ralph hodgson)說：「我們必須要創建出合適的工具，來支持語義網的實現。」他說，包括protege和swoop等在內的公共領域許可軟體都還無法商用。

使用標准資料庫和開發環境的語義程序似乎不能很好地拓展。「你可以用自己的方式進行編程，」霍奇森說，「就是費點勁。」

語義網有許多的標准、協議以及包括rdf、owl(web ontology language，web本體語言)、sparql等在內的多種語言，此外還有可讓開發者在語義框架下組織數據的xml相關技術。上述兩家公司的產品組合，提供了一個基於eclipse的圖形開發環境和一個能與大量rdf數據同比擴大的資料庫。

葛蘭素史克公司(glaxosmithkline，下稱gsk)正在對allegrograph進行測試，以提供一個更為靈活的it基礎設施並通過自動化提高生產力。這家制葯公司正在利用一個語義數據提取層進行試驗。這項生物實驗室工作有很多制葯公司參與其中，因而產生了許多數據，gsk的一位主管羅賓·麥克伊泰(robin mcentire)說：「因此我們希望把它聚合起來，並在更高的一個層級上把它呈現出來，語義技術大有用處。」

該公司的目標是應用基於計算機的推理，從而對大量實驗數據進行評估和過濾。「低層級的推理是很好的開端，我們的科學家從事的任務並非『高科技』，但是特別耗時的任務就可以利用這項技術實現自動化。」麥克伊泰說。

伊士曼-柯達公司(eastman kodak，下稱柯達)也在使用allegrograph軟體，它從可視化數據中進行含義推斷，從而來幫助客戶更好地維護他們日漸龐大、難以管理的數字影像。

「語義理解技術將幫助消費者更好地管理自己的的圖片，」柯達主席兼首席執行官(ceo)彭安東(antonio perez)去年在一場演講中表示，「照片之間也能相互『認識』了—不用人們指點，利用元數據(metadata)，一張照片便可尋找到具有相關元數據的另一張照片，因此，所有的照片便能以新的類別進行重新組合，無非取決於它們之間不同的關聯方式而已。」

㈣ 人工智慧專業目前的就業前景怎麼樣

人工智慧技術關繫到人工智慧產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智慧領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特徵識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習
機器學習(MachineLearning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。
根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。
根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

二、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識圖譜可用於反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的雜訊問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗餘。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
機器翻譯
機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基於深度神經網路的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表徵和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。
語義理解
語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數據集的發布，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關數據集和對應的神經網路模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。
問答系統
問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。盡管問答系統目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰。
自然語言處理面臨四大挑戰：
一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;
二是新的詞彙、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;
三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;
四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算

四、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
目前，計算機視覺技術發展迅速，已具備初步的產業規模。未來計算機視覺技術的發展主要面臨以下挑戰：
一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟並且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;
二是如何降低計算機視覺演算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺演算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;
三是如何加快新型演算法的設計開發，隨著新的成像硬體與人工智慧晶元的出現，針對不同晶元與數據採集設備的計算機視覺演算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特徵識別
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。
識別過程採用與注冊過程一致的信息採集方式對待識別人進行信息採集、數據預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與存儲的特徵進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特徵識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。
生物特徵識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特徵識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR
虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特徵角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標准與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在於內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網路環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在於建立自然和諧的人機交互環境;標准與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標准以及相應的評估技術。
目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬體平台與裝置、核心晶元與器件、軟體平台與工具、相關標准與規范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發展趨勢