AR红包技术层面全解读 引爆场景营销【附下载】|智东西内参

智东西(公众号:zhidxcom)
编 | 十四

最新版的支付宝新增了AR实景红包的功能,用户可以结合真实环境藏红包和找红包。腾讯也表示将在2017年春节推出LBS+AR方式的红包功能。这项类似Pokemon Go的“金钱”游戏,结合了本地化和趣味性,成为备受关注的AR应用。

本期的智能内参,我们推荐来自民生电子的AR场景助元器件报告,专门就AR红包的形式及其背后的产业作出详细分析。如果想收藏本文的报告全文,可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc118”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货:

红包营销推动AR场景落地

AR红包是中国市场上根据国内用户需求研发的AR新场景,从目前短期的效果来看,已经成功地吸引了大量用户参与,在社交网络上引发了大量的讨论。AR 红包并不是阿里巴巴首次在自家产品中引入 AR 功能。在 2016 年的“双十一”期间,阿里巴巴旗下天猫商城就推出过基于 AR 及 LBS 技术的“寻找狂欢猫”功能。民生电子认为:将红包和 AR 结合起来,将成为一种商业化的营销手段。

传统的优惠券等营销方式一般有两种,用户在基于地理位置信息的商家列表中手动选取,或是通过扫描商家现场打印的二维码获得。现在,商家可以将红包、优惠券等各种促销方式“放置”在现场,通过 AR+LBS 的途径让消费者获取,既能提高灵活、通用、有趣等优点,又能实现定点投放、现场引流、按需提供等目的。

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* 新版支付的AR实景红包

AR爆发前夜的难题:场景和设备

2016 年被称为“VR 元年”,随着 VR(虚拟现实)领域的兴起,AR 技术展现出更为广阔的前景。目前,制约AR发展的两个方面是设备和场景:

一方面,AR 硬件设备性能目前还只能算是达到基本满足可用性的标准。以标杆产品微软 HoloLens 为例,其单目视场角约为 40-45 度(近期微软有专利显示正在研发将视场角提高到 90 度的技术),清晰度也较为有限,在画面呈现上存在一定的局促性。除此之外,AR 设备还面临重量、续航、价格等多方面的挑战。例如,HoloLens 目前售价高达 3000美元。

另一方面,AR 场景也是影响用户对这种交互技术产生强需求的一个因素。在 VR 领域,主要的应用场景是游戏、虚拟旅游、全景视频等,存在内容上的短板。AR 由于和现实有一定的交互,因此重要的不是内容创作本身,而是找到切合的场景供用户去体验。

AR红包是一种更直观、更而有效、转化率更好的营销方式,而 AR 营销又是结合中国国情,对AR技术的一次本地化与定制化拓展。

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* 任天堂AR 游戏 Pokémon Go

AR红包的三大技术背景

综合分析目前流传度较广的一些 AR 场景可以发现,基于位置信息、AR 技术和移动设备的结合是实现 AR 交互的成熟方式,我们称之为 LARM(即 Location+AR+Mobile)。包括前文提到的 Pokemon Go、AR 红包等都采用的是这种方式。初级的LARM的虚拟信息和现实场景并没有真正的交互关系,特别是位置上的依存、复杂的遮挡等。但是,LARM 之所以能够流行,一个重要因素是相比头显式 AR 设备而言,其更为简单而可靠。

现有产品能够可靠地实现 AR 交互是在于其借助的底层技术都逐渐接近成熟,包括基于地理位置信息的服务(LBS,Location-Based Service)、计算机视觉等:

LBS——AR场景数据的基础

LBS 是智能手机等移动平台兴起之后,伴随着地理位置传感器(典型的即 GPS)技术而出现的。除了地图类应用之外,最早的利用地理位置的有影响力的应用是 Foursquare,以及中国的街旁等位置签到 App。随着基于地理位置信息的服务发展,出现了所谓“SoLoMo”(Social+Location+Mobile)的新兴方式,也一度被创投界认为是未来移动互联网发展的重要方向。

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* SoLoMo概念示意图

现在看来,LBS 是一个基础功能,能够为用户带来本地化、实时性的服务,但其并不能被单独提取出来成为一个有机的应用。仅仅记录和展现用户出现过的位置并不具备很大的价值,基于LBS之上的服务、利用这些位置数据提供更丰富的体验场景才是解决用户需求的关键。

这也是为什么 LBS 和 AR 技术放在一起之后,能够成为一个吸引用户的完整场景——AR 将用户所处的环境进行增强,使得环境本身有了“记录轨迹”之外更多的意义,尤其给应用提供了娱乐、社交、本地商业服务等方面的触手。

CV——数据识别和匹配

在 AR 红包中除了要确定用户所在的位置信息之外,还需要结合手机摄像头所拍摄的图像做进一步的流程判断。这就需要借助计算机视觉(Computer Vision,简称 CV)技术。计算机视觉包括图像处理、模式识别(或图像识别)、场景分析、图像理解等。

人们生活中最常用到、也是计算机视觉最具代表性的一个解决方案——人脸识别。在考勤、安防、照片管理、用户认证等领域,经常需要解决的一个问题是一个人对应的身份,人脸识别就可以通过人脸的图像来进行身份的识别。而在支付宝 AR 红包场景中,用户藏红包时需要拍摄要藏的对象,找红包时也需要将摄像头对准正确的对象以供后台鉴定。

目前,任意对象的物体识别还不能做到(例如识别图中拍摄的对象时一个茶杯还是一个鼠标等)。一些公司和研究机构能够在特定数据集里识别出指定种类的对象,例如猫、婚纱等,但可靠性、普适性都还离商业化很远。

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*人脸识别流程

因此,目前支付宝 AR 红包的场景比对还是基于简单的图像匹配,因此需要藏红包和找红包时的两张图片在角度、光照等方面极为相似。从一些用户在社交网络上的反馈可知,如果这些因素发生了变化,就容易出现寻找失败的情况。

民生电子相信,为了提高图像匹配的可靠性,阿里巴巴可能会考虑加入特征点匹配算法——提取图像中的一些特征,如果两幅图像的特征满足一定程度的对应关系,即可认为两幅图像是针对同一对象拍摄的。常用的特征点匹配方法有 SIFT 检测等。

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*基于特征点的图像匹配

虚拟信息管理与AR地图

结合地理位置信息和计算机视觉相关技术之后,客观世界的信息即可确定。在此基础上开发 AR 红包功能则只需再实现客观世界和虚拟信息(即数字红包)的管理即可。一方面,需要将客观世界(位置+藏红包对象)和对应的红包信息(所有者、数量、价值、领取条件等)关联起来;另一方面,还需要将全局的红包信息进行管理,提供诸如 AR 红包地图等功能。

这部分可以由现有的互联网相关技术实现,也是支付宝、微信等产品的强项,主要在于提高用户交互的便利性和友好度。其中,AR 地图一般是由第三方的地图、LBS 服务提供商实现的。国内主要的地图服务提供商包括百度地图、阿里巴巴旗下的高德地图等。

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*高德、百度提供的地图服务开发包

民生电子认为:AR红包的涌现是其底层依赖的地理位置信息服务和计算机视觉技术的全面成熟而引发的必然方向,是目前基于移动设备的 AR 方案可以借助的通用模式。LARM模式的出现,使得 AR应用开发变得有章可循,加快了相关应用场景的探索和实现。另外,这样也容易给用户提供统一的体验,避免复杂的学习和接受过程,促进 AR 技术在消费者产品中的普及。

元器件产业的挑战和机遇

尽管目前 AR 红包获得大量关注,底层技术也基本发展成熟,但随着新模式的逐步探索,我们发现,要落实上述场景还需要硬件支持的进一步提升。而基于 Location+Mobile的 AR 交互方式,为硬件发展方向提供了确定性的需求场景,明确了相关元器件需要改进的性能与功能。总的来说,AR 红包应用对定位(特别是室内定位)、计算机视觉(包括视觉摄像头、红外摄像头等)和传感器(惯性传感器等)几方面提出了具体的要求。

GPS 与室内定位

民生银行认为:随着用户数量增加以及红包历史累积效应,AR红包对定位的精细度的要求也会越来越高,势必会推动GPS技术、室内定位技术和相关元器件的发展。

目前的定位技术大体上可以分为室外定位和室内定位两类:

室外定位的主要技术是 GPS(全球定位系统),对应中国的解决方案是北斗卫星定位系统(以下统称为“GPS 技术”)。目前,一般室外 GPS 定位可以达到米一级的精确度。但是,由于地形、遮蔽物、人流、建筑设计等多方面的影响,仅使用卫星通讯的方式往往是不足以获取室外有效的地理位置信息的。所以,现在智能手机等终端上,还会用到基站通讯、Wi-Fi 通讯等多种通讯定位技术作为补充。

而在室内,由于无法和 GPS 卫星通讯,则需要借助其它的手段来确定终端位置。目前这一领域还处于发展阶段,并没有完全可以商业化的解决方案。单一技术的解决方案包括Wi-Fi 强度指纹、蓝牙 iBeacon、SLAM 同步定位于建图、UWB 超宽带等。

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*基于视觉的SLAM构建室内地图

现在还有一个技术趋势是融合定位(FLP,Fused Location Provider),即综合了目前市面上的所有定位方式,包括 GPS、基站定位、Wi-Fi 定位、蓝牙定位以及传感器定位等。

摄像头与算法

值得注意的是,支付宝推出 AR 实景红包大热的同时,一些漏洞也被人陆续发现。新版支付宝推出一天之内,就有人发现可以借助扫描手机或电脑屏幕上的线索图、使用Photoshop 等软件修图等手段来破解找红包的机制。随后,支付宝官方发布微博表示已经对 AR 红包进行了产品技术上的升级,扫描他人屏幕线索图领取红包的概率降低到万分之几的概率,算是在一定程度上补上了这个漏洞。

很显然,计算机视觉技术就像一把双刃剑,提高藏红包和找红包的场景“代入感”、增加现实世界“寻宝”真实度的同时,仅仅依赖普通的计算机视觉技术又会带来隐患。一方面,这种隐患是安全上的,是对原有机制的破坏;另一方面,这种隐患还受到计算机视觉技术的可靠性影响,由算法缺陷导致领取红包失败将会大大影响用户体验。

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*AR红包在不规则可移动对象上容易失效

因此,前文所提的基于特征点进行图像匹配等优化手段是相关厂商必须要考虑的技术改进。同时,如果硬件上能够提供更有力的支持,也会显著促进相关功能的完善。目前,基于单目视觉的算法会面对图片欺诈等问题,而如果提升到双摄像头、借助深度(3D)信息,则可以在很大程度上避免这一类问题。

双摄像头可以是基于可见光的,也可以是基于红外光的。通过类似人的左右眼的视觉原理,系统可以通过双摄像头获取空间对象的立体、距离信息,从而增加收发红包时的可靠性。2016 年 9 月苹果推出的 iPhone 7 Plus 手机上搭载了双摄像头,并且可以预见会有更多的手机厂商将双摄像头作为新产品标准配置,所以上层算法将获得普遍的硬件基础。

惯性传感器

民生电子认为:在算法层面,仅仅依靠软件优化是不够的。包括传感器在内的元器件水平提升,才能使得类似 AR 红包这种交互过程显得更完善。这对 MEMS(微电子机械系统)传感器厂商将带来利好。

从逻辑上看,找红包的检测判断分为两部分:确定在藏红包地点周围,且拍摄图像为目标对象。那么,惯性传感器精确度在这两部分中都起着辅助性的作用,特别是根据地理位置和计算机视觉所得到的算法置信度处于模棱两可的情况时,惯性传感器的数值可以起到关键性的作用。传感器的精确度越好,算法计算的结果就越可信。

此外,现在的支付宝版本中,藏红包和找红包都需要用户手持设备对准对象持续 3-5秒。这一方面是给手势设备一个处理的时间,同时也是给用户作为一个“确定”的交互过程。在这个过程中,如何判断当前的对象锁定不仅需要结合摄像头画面,还需要持续读取传感器数据。 传感器采样率越高,这样的确认过程就越不容易发生误判,可以保证用户体验更流畅。

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*意法半导体出产的9自由度惯性传感器

支付宝红包引发移动互联之战

考虑到微信推出的红包功能带来了在线支付行业的重新洗牌,最直接的影响是在线支付服务提供商们之间的 AR 红包大战将被引发。早在支付宝推出 AR 红包之前,腾讯就表示会在 2017 年春节推出 LBS+AR 方式的红包功能,目前 QQ更是透露出一些产品截图。

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* 腾讯AR红包产品原型

AR 红包将迅速成为连接线下商家和线上信息的重要手段,从营销、引流、社交等多方面对现有的移动互联网格局带来改变:

首先,AR 红包作为营销手段将会成为必然。正如我们分析过的,这种方式相比传统营销手段具备定向性好、转换率高、趣味性佳、完全电子化等优点;

其次,商家可以有目的的在营业场所设置 AR 红包,起到非常高效的引流作用。例如,超市可以在有促销活动或利润率较高的货架前放置 AR 红包,从而提升销量和营收;

再次,支付宝等工具一直重视社交领域,AR 红包可以在好友与好友、商户与顾客之间辅助构建和维护社交网络。实际上,现在的支付宝 AR 红包就有添加红包主人为好友以获取线索的功能。

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*支付宝AR红包的社交元素

现象级事件对AR的影响

2016 年以来,大家对 VR/AR 产品的爆发一直充满期待。但是从实际情况看,VR 设备性能差强人意、优质内容缺乏,AR 研发速度较慢、产量少、价格高,因此还远达不到人们的预期。但随着技术研发、元器件生产、整体生态与产业链的逐渐完善,以 AR 红包等多个现象级事件为刺激源,AR 设备有望迎来指数级的爆发。

从目前的产品来看,AR 可以结合现有移动设备实现新型的交互功能,因此针对 AR+移动设备的平台化解决方案将有望推出。其实,微软的 Windows 10 已经可以算作是这样一种平台。Windows 10 是 HoloLens 运行的操作系统,但微软将其开放给其它 VR、AR设备厂商使用。因此,只要一家设备商的硬件符合一定的标准,就可以借助 Windows 10运行全息化(Holographic)的界面。当然,目前Windows 10 要和移动终端结合还存在产品上的困难,因为大部分智能手机都没有支持微软的操作系统。但在 Surface 等平板电脑上,Windows 10 有望提供丰富的、通用的 AR 体验。

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*VR/AR出货量预测

智东西认为:AR红包是基于地理位置信息服务和计算机视觉等底层技术实现的,这种Location+AR+Mobile模式的流行表明相关技术已经趋近成熟。在AR设备的成本、复杂度和技术难题在短期内难以攻克的前提下,此类场景营销将是AR应用落地的一个主要方式,也将引爆定位、惯性传感、双摄、CV的发展。

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