如果问近两年科技圈最热门的话题,虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术绝对会榜上有名。随着科技的不断进步,虚拟现实技术经过长时间的发展,目前已呈现出如火如荼的发展态势,并逐渐向各个行业应用中渗透。
据全球领先的支付服务提供商Worldpay的一项最新研发显示,中国消费者在接受虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术方面走在世界前列。其中,95%的中国受访者表示,过去三个月曾体验过VR或AR技术,这一比例是全球VR使用率的三倍以上。

“中国对新技术的接纳一向迅速,因此,从研究数字可以看出,中国消费者对VR和AR的青睐有加也不足为奇。”Worldpay中国区总经理陈国山表示。在陈总看来,VR/AR技术在中国的发展趋势一片大好;另外,中国的消费者也不局限在视频游戏和娱乐领域使用VR/AR,他们也推动着VR/AR在各种商业应用的新需求,并引领下一代购物体验。
据了解,此次Worldpay共调研了8个国家的16000多名消费者,主要了解当前VR/AR技术的使用情况、未来潜力、技术优势及发展瓶颈。该研究主要发现如下:
• 95%的中国消费者在过去三个月曾使用过VR/AR技术
• 尽管有36%的受访者表示担心安全问题,但几乎所有的中国消费者(96%)仍然乐于在虚拟环境中购物
• 84%的受访者认为VR/AR技术是购物的未来
• 仅1%的消费者表示决不会在虚拟环境中购物
• 49%的中国消费者表示,VR/AR环境下所呈现的产品或消费体验更容易让他们产生冲动,并进行购买
• 92%的消费者希望看到更多使用VR/AR技术的零售应用程序
可以看出,中国消费者对于VR/AR技术十分青睐,其热衷程度远超世界其它地区。提到对于该项技术Worldpay在中国区域的规划,陈总表示:“会申请相关专利,依据区域发展现状,会将中国作为试点,推相关产品及方案。”
除此之外,在此次研究报告中还发现,在零售领域,中国消费者希望在购物环境中能整合更多的VR和AR技术。96%的受访者表示有兴趣使用VR/AR技术改善购物体验,78%认为使用设备进行购物是一种更有趣的线上购物方式。在使用虚拟现实技术进行购物时,尽管一些消费者存在安全顾虑,但有60%的中国受访者表示在虚拟现实中存储付款信息是安全的,这再次表明中国是世界上对技术最有信心的市场之一。
其实,随着近几年互联网的快速发展,国内消费者的购物形式已经发生巨变,线上和移动逐渐成为主流的购物方式,同时,数字支付系统也愈来愈受到依赖,在陈国山先生看来,利用VR/AR技术购物的时代即将来临。
基于此,Worldpay的研究人员针对购物者沉浸在虚拟环境时如何使用信用卡或借记卡付款进行了调查。基于自身全球支付服务处理的经验,Worldpay推出了解决方案Proof of Concept,它可使购物者在付款时无需离开虚拟世界,却同样享受店内和在线支付时的便利性和安全性。
据记者了解,该解决方案的原型设计使用主机卡模拟(HCE)技术来虚拟化整个购买流程。付款使用EMV*技术,其工作方式与非接触式支付相同,即:点击(虚拟)卡片机上的(虚拟)卡。对于金额较高的交易,Worldpay推出了一种名为AirPIN的技术。该技术允许消费者在虚拟世界中看到一组数字,并通过使用虚拟控制器收集四个数字开启支付密码,大大提高了虚拟购物环境的安全性。
“现在VR/AR在中国发展迅速,也让我们看到在世界其他地区的发展趋势。中国的零售市场充满活力,希望各个商家根据需求研究如何将VR/AR技术整合到发送客户体验中,不论是利用店内全渠道还是通过支持VR的电商应用。”陈国山表示。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。