本地 PC / 图形工作站
PC VR 的主力。GPU 决定画面复杂度，CPU 决定物理与逻辑，内存与存储决定加载速度。
导
本讲导览
第 2 章回答“VR 为什么能工作”，第 3 章回答“这些原理装在哪、怎么用起来”
本课不是“念参数”，而是把参数变成可以在设备上亲手查到、改掉、看到变化的东西。理论三段（生成 / 输入 / 输出）严格对应教材 3.1—3.3，每段都配一个能在设备上当场验证的动作：讲生成设备时用 GPU-Z 读本机显卡，讲输入设备时切换 Inside-Out 追踪，讲输出设备时调瞳距与刷新率。
本课产出 = 课堂作业《硬件参数实测与设备选型》：一份可验证的读数记录 + 参数对比表 + 选型结论。本学期采用“12 次课 = 8 个课堂案例”的模型，8 个课堂案例从下一课（第 4 次课）开始逐个产出；本课的实测数据与选型结论会直接成为期末合集里“设备与可行性”那一节的素材。
本讲学习目标（可观测）
| 编号 | 目标 | 怎么检验 |
|---|---|---|
| T1 | 按“生成设备 / 输入设备 / 输出设备”给 VR 硬件分类，每类至少举 2 例并说明作用 | 课堂提问 + 对比表 |
| T2 | 说清 Outside-In 与 Inside-Out 定位的原理差异、优缺点，能解释 SLAM 在其中的作用 | 演示 02 + 测验题 |
| T3 | 用 PPD ≈ 单眼横向像素数 ÷ 单眼水平视场角 估算，并对主流设备算出结果、判断口径差异 | 演示 01 + 任务卡 |
| T4 | 独立操作 PICO 4 Ultra 完成 6 项系统设置/应用操作（瞳距、透视、交互方式、边界、录屏截图、设备信息） | 头显操作清单逐项打勾 |
| T5 | 在 PC 端用「PICO 互联」连接头显，进入 SteamVR 并读出刷新率/渲染分辨率/延迟数值 | PC 端任务卡读数 |
| T6 | 完成《主流 XR 硬件参数对比表》，并为“某应用场景”给出设备选型建议与理由 | 对比表 + 组内汇报 |
| T7 | 说明端侧 AI 在 XR 硬件中的三个落点，了解 2026 年硬件格局 | 讲授 + 讨论 |
180 分钟时间轴
| 时段 | 环节 | 内容与动作 | 资源 |
|---|---|---|---|
| 0:00–0:08 | 开场 | 提问“第 2 章五项技术，各自落在什么硬件上？”＋ 板书三层架构；分组与设备规则 | 教案 |
| 0:08–0:26 | 3.1 生成设备 | GPU / 工作站 / 渲染集群 / 云渲染；现场用 GPU-Z 读本机显卡 | 操作手册 B3 |
| 0:26–0:54 | 3.2 输入设备 ★难点 | 跟踪定位（Outside-In / Inside-Out / SLAM）、手柄、数据手套、动捕、语音、眼动、体感追踪器 | 演示 02、03 |
| 0:54–1:04 | 课间 | 设备开机预热，10 台 PICO 提前就绪 | — |
| 1:04–1:28 | 3.3 输出设备 ★难点 | HMD 指标：分辨率 / PPI / PPD / FOV / 刷新率 / 延迟 / 余晖；Pancake vs Fresnel；3D 投影、触觉、三维声音 | 演示 01、04 |
| 1:28–1:36 | AI 融合 | 端侧 AI + 2026 硬件格局（Galaxy XR / Android XR、Vision Pro M5、PICO Project Swan） | 对比表备注栏 |
| 1:36–2:06 | 实验 A · 头显实操 ★ | 8 组轮换，操作员按清单完成 6 项；组内其他人记录并准备提问 | 操作手册 A1–A9 |
| 2:06–2:30 | 实验 B · PC 端 + 网页 ★ | GPU-Z 读数、PICO 互联 → SteamVR 读数、6 个网页小程序 | 操作手册 B1–B4、演示中心 |
| 2:30–2:50 | 实验 C · 对比表汇总 + 汇报 | 补全《主流 XR 硬件参数对比表》；8 组各 1 分钟汇报选型判断 | 对比表 |
| 2:50–3:00 | 收束 | 测验抢答 + 作业与达标线说明 + 下次课预告 | 测验题 |
模块地图
3.0
硬件三层架构
生成 / 输入 / 输出，一句话对应
3.1
生成设备
GPU、工作站、云渲染与串流门槛
3.2 ★
输入设备 · 定位
Outside-In / Inside-Out / SLAM、6DoF、手柄与手势
3.3 ★
输出设备 · HMD 指标
PPD、FOV、刷新率、延迟、耗辉、光学方案
AI
端侧 AI 与 2026 格局
手势、语义分割、场景理解
实验 A/B
应用操作实操
头显端 9 项 + PC 端 4 项
演示
7 个课堂演示
浏览器直接打开，全离线
作业
课堂作业设计
实测 + 对比表 + 选型结论
本课的一句话定位
本课与下一课是一条线：这节课先把硬件“看懂、查到、改出来”，下一课（第 4 次课）在 Unity 里把这些参数亲手改出来看效果——先建立对硬件的判断力，再动手做作品，比空背参数有用得多。
一
硬件三层架构
一张表建立全局：谁在算、怎么告诉它、它怎么告诉你
| 层次 | 一句话 | 典型设备 | 对应第 2 章的技术 |
|---|---|---|---|
| 生成设备 | 谁在算 | GPU / CPU、图形工作站、渲染集群、云渲染、一体机 SoC | VR 引擎（渲染底座） |
| 输入设备 | 怎么告诉它 | 跟踪定位（摄像头/基站/IMU）、手柄、数据手套、动捕、语音、眼动 | 人机交互 |
| 输出设备 | 它怎么告诉你 | HMD、3D 显示与投影、触觉反馈、三维声音输出 | 立体显示 + 三维虚拟声音 |
五个设备的分类示例（课堂抢答题同款）
| 设备 | 归类 | 为什么 |
|---|---|---|
| RTX 显卡 | 生成 | 负责三维场景的计算与渲染 |
| iToF 深度摄像头 | 输入 | 把物理世界的深度信息输入给系统 |
| 数据手套 | 输入 | 采集手部姿态与手指弯曲 |
| 触觉反馈背心 | 输出 | 把虚拟世界的冲击“输出”成体感 |
| 3D 投影系统 | 输出 | 把画面呈现给人（多人观看场景） |
分类判据只有一条：这个设备是把物理世界的信息送给系统，还是把系统的内容呈现给人。前者是输入，后者是输出。
二
生成设备：谁在算
3.1 · GPU 决定能渲染多复杂，显存决定能装多少贴图
一体机 SoC
算力集成在头显里（如骁龙 XR2 Gen 2），便携、随时可用，但算力天花板低于 PC，因此更要靠减面与优化。
渲染集群 / 云渲染
把渲染搬到远端服务器，本地只负责解码显示。串流就是这一路线的雏形；Wi-Fi 7、AV1 编码是降低延迟的两张牌。
示例：怎么把“生成设备”读出来
| 工具 | 读什么 | 读出来干什么 |
|---|---|---|
| GPU-Z（绿色版） | Graphics Card 页签：GPU 名称、显存容量、工艺、驱动版本；Sensors 页签：温度与负载 | 判断本机能不能跑 Unity VR 项目，并写进对比表备注 |
| PICO 互联（PC 端） | 环境检测是否通过；串流面板的实时码率、延迟、帧率 | 把“算力在哪”变成可读的数字：渲染交给 PC，头显只负责显示 |
| SteamVR | 设置 → 视频：刷新率与渲染分辨率（每眼像素或百分比） | 看出“渲染分辨率 ≠ 物理分辨率” |
示例：串流门槛（PICO 互联最低要求）
| 项 | 最低要求 | 说明 |
|---|---|---|
| 头显系统 | PICO OS 5.11.2 及以上 | 低于 5.9.0 用旧的 Streaming Assistant |
| 操作系统 | Windows 10 22H2 及以上 | 版本过低常见黑屏/卡顿 |
| CPU | Intel i5-4590 / AMD FX-8350 及以上 | — |
| 内存 | ≥ 8 GB | — |
| 显卡 | NVIDIA GTX 1060 6GB / AMD RX 480 及以上 | 对照 GPU-Z 的读数判断是否达标 |
| 无线 | 5 GHz 路由器 | 2.4 GHz 带宽不够，会卡 |
两个必须记清的区别：① 物理分辨率 ≠ 渲染分辨率——PICO 4 Ultra 物理 2160×2160/眼，默认渲染 1920×1920/眼（省算力），SteamVR 里还能按百分比再缩放；这正是 Unity 里 Render Scale 的作用。② 参数有主从关系——头显最高 90 Hz，PC 端设 120 Hz 也无效。
三
输入设备：怎么告诉它
3.2 · 本课第一个核心难点：跟踪定位
3.1 三种定位方案
| 方案 | 原理 | 优点 | 代价 | 代表设备 |
|---|---|---|---|---|
| Outside-In（外向内） | 房间里的外部基站发射/扫描信号，头显与手柄上的传感器接收，由外部设备算出位置 | 精度高、抗遮挡好、延迟稳定 | 要架基站、搬运麻烦、场地要求高、成本高 | HTC Vive、Valve Index |
| Inside-Out（内向外） | 头显自带摄像头向外看，用 SLAM 实时建图并推算自己的位置 | 开箱即用、无需外设、部署成本低、可随身携带 | 怕弱光、纯白墙、快速运动与遮挡，算力开销大 | PICO 4 Ultra、Quest 3、Vision Pro |
| SLAM（不是独立方案） | Simultaneous Localization and Mapping：一边定位自己、一边构建环境地图 | 是 Inside-Out 的“大脑”，也是 MR 空间网格的基础 | 建图质量受纹理与光照影响 | 所有 Inside-Out 设备 |
示例：同样的动作，不同环境下会发生什么
| 场景 | Outside-In（基站） | Inside-Out（摄像头 + SLAM） |
|---|---|---|
| 光线很暗 | 基本不受影响（基站自己发光/扫描） | 明显退化，可能丢失追踪 |
| 纯白墙、无纹理 | 不受影响 | 特征点不足，容易漂移 |
| 手柄被身体挡住 | 遮挡会丢追踪 | 遮挡也会丢，但短时可用 IMU 预测补上 |
| 快速转头/快速移动 | 稳定 | 可能出现短暂延迟或重定位 |
| 反光地面、大面积玻璃 | 影响较小 | 反射会干扰特征匹配 |
| 换教室 / 换场地 | 必须重新架设基站、重新校准 | 开机建图即可，几分钟完成 |
工程结论：没有最好的定位方案，只有最合适的场景。教室、展馆、随手演示选 Inside-Out；固定场地、要求极致精度与稳定性的专业应用才值得上 Outside-In。
3.2 6DoF 与 3DoF
3DoF：只有旋转
俯仰（Pitch）、偏航（Yaw）、翻滚（Roll）三项。你能转头，但走不近目标，也没有运动视差。手机 Cardboard、早期 3DoF 小手柄属于这一类。
6DoF：旋转 + 平移
在 3 个旋转之外再加前后 / 左右 / 上下 3 个平移。你可以走近看细节、侧身躲障碍、蹲下站起——这是现代 VR 的分水岭。PICO 4 Ultra、Quest 3、Vive、Vision Pro 均为 6DoF。
演示：03 6DoF 自由度演示（切到 3DoF 会发现平移滑块被锁定，这正是“走不近”的由来）。
3.3 五类输入方式对比
| 输入方式 | 原理 | 优点 | 局限 |
|---|---|---|---|
| 手柄 | 6DoF 追踪 + 按键 / 摇杆 / 扳机 + 震动 | 稳定、可盲操、有触觉反馈，是生产力与游戏主力 | 需要手持，阻挡手部动作 |
| 手势追踪 | 摄像头 + 模型解算手部骨骼点（PICO 约 22 关节点） | 自然、零学习成本 | 没有物理反馈、长时间举手累（“大猩猩臂”）、受光照与背景影响 |
| 眼动追踪 | 红外摄像头追踪瞳孔与注视点 | 自然选择 + 注视点渲染省算力 | 精度与校准要求高，本课程设备不具备 |
| 语音 | ASR → 意图理解 → 执行 → TTS 反馈 | 解放双手，适合指令与对话 | 环境噪声、延迟、隐私与误识别 |
| 数据手套 / 动捕 | 惯性或光学传感器采集关节角度 | 精细动作与专业训练 | 贵、穿戴繁琐、校准麻烦 |
演示：04 手部追踪与交互方式 · 02 定位方式对比
到 PICO 上亲手切一次「仅手柄 / 仅手势 / 自动」，你会发现：没有最好的输入方式，只有最合适的场景——这也正是本课作业选型理由里要写的东西。
四
输出设备：HMD 关键指标
3.3 · 本课第二个核心难点：清晰度到底看哪个参数
4.1 四个必须记住的指标
| 指标 | 含义 | 为什么关键 |
|---|---|---|
| PPD（像素/度） | 单眼横向像素 ÷ 单眼水平视场角 | 决定清晰度的真正指标。同样 2160 像素，FOV 从 90° 拉到 120°，PPD 从 24 掉到 18 |
| 视场角 FOV | 能看到的视野范围 | 越大越沉浸，但像素被摊薄，PPD 下降——与清晰度直接冲突 |
| 刷新率 | 每秒显示多少帧 | 低于 90 Hz 容易眩晕；也是“跑不满就掉帧”的那条线 |
| Motion-to-Photon 延迟 | 从你动头到画面更新之间的时间 | 越高越晕，应尽量控制在 20 ms 以内；与帧率、渲染负载直接相关 |
另外两个常听到的指标：余晖（persistence）指像素持续发光的时间，余晖高会拖影；PPI 是每英寸像素数，衡量面板工艺，但不衡量观看清晰度——同样 1200 PPI 的面板，放在不同光学里 PPD 可以差很多。
4.2 PPD 计算示例（照这个格式写作业）
| 算例 | 已知 | 计算 | 结论 |
|---|---|---|---|
| ① 本课设备 | PICO 4 Ultra：单眼 2160 像素、综合视场角 105° | 2160 ÷ 105 ≈ 20.6 PPD | 与官方“平均 20.6 / 中心 22.5 PPD”一致 |
| ② 两台对比 | A：2560 像素 / 110°；B：1832 像素 / 90° | A：2560 ÷ 110 ≈ 23.3；B：1832 ÷ 90 ≈ 20.4 | A 更清晰——虽然 A 的 FOV 更大，但像素优势更明显 |
| ③ 陷阱题 | A 宣传“单眼 4K”，FOV 120°；B 只有 2K，FOV 90° | A：3840 ÷ 120 = 32；B：2048 ÷ 90 ≈ 22.8 | 此设定下 A 更高；但若 A 的 FOV 是 160°，3840 ÷ 160 = 24，几乎被 B 追平 |
两条必须记住的口径提醒：① PPD 口径不统一——Meta 官方标 Quest 3 为 25 PPD，第三方按“可见视场”实测约 21 PPD；PICO 官方给的是“平均 20.6 / 中心 22.5”。差 20% 是常态，比较必须同口径。② 只报数字不得分，必须说出口径。
4.3 光学方案：为什么头显能越做越薄
| 方案 | 原理 | 体积 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 传统球面/非球面透镜 | 把近处屏幕成像到远处 | 厚、重 | 早期 HMD |
| 菲涅尔透镜（Fresnel） | 用同心环槽“压扁”透镜 | 中 | HTC Vive、Quest 2 等；有同心圆眩光 |
| Pancake 折叠光路 | 偏振反射 + 部分反射，让光在镜组内多次折返 | 薄、轻 | PICO 4 Ultra、Quest 3、Vision Pro 主流；亮度利用率较低，需要高亮屏 |
4.4 其余输出通道
3D 显示与投影
面向多人观看：偏振、快门、裸眼光栅、光场等（第 2 次课已展开）。
触觉反馈
手柄震动、力反馈背心；本课程目前能用的是手柄震动，节奏游戏案例会用到。
三维声音输出
HRTF 空间音频让声源有方向与距离，是沉浸感最便宜的那一半（第 2 次课演示 14）。
五
端侧 AI 与 2026 硬件格局
哪些能力是“堆硬件”堆不出来的
5.1 端侧 AI 的三个落点
手势识别
从图像里稳定解算 20+ 骨骼点，靠的是模型而不是摄像头数量。
环境语义理解
识别“这是桌面 / 地板 / 沙发”，让虚拟物体正确落位与被遮挡——MR 体验的分水岭。
注视点渲染调度
预测你会看哪里，把算力集中在视线中心，间接换来更高 PPD 与更高刷新率。
硬件给的是传感器与算力，AI 决定这些传感器能被解释到什么程度。边界也要说清：语义分割能识别“这是桌子”，不等于理解“桌上能放什么”。
5.2 2026 年的硬件格局（课堂对比用）
| 维度 | PICO 4 Ultra | Meta Quest 3 | Apple Vision Pro | HTC Vive（本实验室） |
|---|---|---|---|---|
| PPD | 平均 20.6 / 中心 22.5 | 25（官方）/ 约 21（第三方） | 约 34—35.5 | 现场用 SteamVR 读 |
| 单眼分辨率 | 2160×2160 | 2064×2208 | 约 3662×3200 | 以实机为准 |
| 刷新率 | 90 Hz | 72 / 90 / 120 Hz | 最高 120 Hz | 现场读 |
| 光学方案 | Pancake | Pancake | Pancake | — |
| 定位方式 | Inside-Out | Inside-Out | Inside-Out | Outside-In（基站） |
| 输入方式 | 手柄 6DoF + 手势 + 语音 | 手柄 + 手势 + 语音 | 眼动 + 手势 + 语音 | 手柄 + 基站追踪 |
| 重量 | 前 304 g / 后 276 g | 515 g | 750 g（不含头带） | 以实机为准 |
另一个必须知道的新变量：Android XR
Samsung Galaxy XR（2025-10 发布，2026 年进入主流视野）：micro-OLED 3552×3840/眼、约 35.5 PPD、最高 90 Hz、109°H / 100°V、骁龙 XR2+ Gen 2、16 GB 内存、内置 Google Gemini 多模态。它代表另一条路线：Android XR + 云端多模态 AI。对比表里可以留一列给它，用来讨论“生态与 AI 谁更关键”。
PICO 自家的下一代（Project Swan）目前未量产，课堂上作为趋势提及即可，不要当作已发布产品讲。
六
应用操作实操：把参数改出来
头显端 9 项（A 类）+ PC 端 4 项（B 类）
任何设置项找不到时，用「设置」页顶部的搜索框搜关键词（如“瞳距”“透视”“交互”），比逐级翻菜单快。菜单名以你机器上的实际版本为准。
A 类 · 头显端（PICO OS）
| # | 任务 | 路径 | 课堂动作 / 看什么 |
|---|---|---|---|
| A1 | 关于本机 | 设置 → 关于本机 | 读出型号、软件版本号、序列号后 4 位；教师演示在版本号上连点进入开发者模式（学生不要自行改频率类选项） |
| A2 | 显示与瞳距 | 设置 → 显示 → 瞳距 | 用 +/− 微调至画面最清晰（PICO 4 Ultra 支持 58—72 mm 无级调节），记录自己的瞳距值；“VR 好糊”八成是瞳距没调 |
| A3 | 相机与透视 | 设置 → 相机与透视；双击头显右侧 | 切换透视，观察手的颜色、边缘、拖影与延迟；彩色透视是 MR 的基础设施，不只是“摘头显喝水” |
| A4 | 交互方式 | 设置 → 交互 → 交互方式 | 在“仅手柄 / 仅手势 / 自动”间切换，各做一次捏合选择；对比速度与准确度 |
| A5 | 边界与安全 | 设置 → 边界 / 安全防护 | 建一次边界（站定模式），故意越界观察提示；头显操作前必须先建边界 |
| A6 | 录屏与截屏 | Home 键 → 录屏；或控制中心 → 通用 → 投屏、录屏与截屏 | 截 1 张图、录 10 秒（录屏模式选“空间”）；文件在 DCIM/ScreenRecord、Pictures/Screenshots |
| A7 | PICO 浏览器 | 桌面 → 浏览器 | 打开 06_WebXR能力检测，记录头显端结果；与 PC 端对照 |
| A8 | 商店 / 库 | 桌面 → 商店 → MR 分类 | 启动 1 款 MR 应用体验 3 分钟，看虚拟物体是否“停”在真实桌面上 |
| A9 | 文件管理 | 桌面 → 文件管理 | 找到刚才的截图与录屏，说出存储路径，估算 10 秒空间视频的体积 |
A 类速查卡
| 想做的事 | 按键 / 路径 |
|---|---|
| 画面回正 | 长按 Home 键 1 秒 |
| 截图 / 录屏 | 右手柄 Capture 键：短按截图 / 长按 2 秒录屏 |
| 快速透视 | 双击头显右侧机身 |
| 调瞳距 | 设置 → 显示 → 瞳距（58—72 mm） |
| 切交互方式 | 设置 → 交互 → 交互方式 |
| 建边界 | 设置 → 边界 |
B 类 · PC 端
| # | 应用 | 做什么 | 读什么数字 |
|---|---|---|---|
| B1 | PICO 互联（PICO Connect） | PC 端启动并经环境检测 → 头显端连接 → 进入 SteamVR | 实时码率（Mbps）、延迟（ms）、帧率（fps） |
| B2 | SteamVR | SteamVR 设置 → 视频；设备页看连接状态 | 刷新率、渲染分辨率（每眼像素或百分比） |
| B3 | GPU-Z | Graphics Card 页签读数，对照串流门槛判断达标 | GPU 名称、显存、驱动版本 |
| B4 | Chrome / Edge | 打开演示中心 6 个小程序；打开 WebXR 检测页与头显端对照 | PC 端通常显示“不支持 immersive-vr”，属正常 |
示例：串流读数怎么判断
- 延迟：串流下总延迟 = 编码 + 传输 + 解码 + 显示。实践上超过约 20 ms 就容易感到“跟不上”，前庭与视觉不一致会晕。
- 码率：码率越高画面细节越好，但越吃无线带宽；5 GHz 是底线，Wi-Fi 7 与 AV1 编码是目前压延迟的两张牌。
- 渲染分辨率：从 100% 拉到 150%，画质变好、帧率下降——这就是清晰度与流畅度的直接权衡，也是 Unity 里 Render Scale 的作用。
安全规范（每次头显操作前宣读）：操作前必须建边界并清除地面杂物与线缆；手柄必须戴腕带；单次连续佩戴 ≤ 15 分钟，出现眩晕、眼痛、恶心立即停止；佩戴时不要走动；镜片用干燥超细纤维布擦拭，禁止用酒精直接擦 Pancake 镜片；有心脏病、癫痫史、孕期的同学不参与头显体验，改做 PC 端任务（不计扣分）。
演
课堂演示中心
7 个演示 · 浏览器直接打开 · 全部离线可用、无外部依赖
本节课的主线演示是 01—05（硬件主题）；07 的第二个标签「硬件 ↔ 软件对照」提示了这些参数将在下一课变成哪个软件设置；06 需要真实 XR 设备才会返回“支持”，PC 上显示不支持属正常，正好用来做对照实验。
01 · 主线
PPD 与设备参数对比计算器
清晰度 = PPD，不是分辨率；内置多款设备预设与“三套口径”对照
02 · 主线
定位方式对比
Outside-In / Inside-Out / SLAM × 六种环境场景，实时显示追踪状态
03 · 主线
6DoF 自由度演示
3 旋转 + 3 平移；3DoF 下平移被锁死，6DoF 才有运动视差
04 · 主线
手部追踪与交互方式
手柄 / 手势 / 眼动 / 语音 / 动捕五类输入对比，含骨骼点示意图
05 · 主线
MR 透视与空间网格
彩色透视、iToF、语义标签、虚实遮挡、深度图，拖 PPD 看画质劣化
06
WebXR 能力检测
机房 PC 与 PICO 浏览器结果对比，用来做 A7 / B4 的对照实验
07
软件生态与管线决策台
看标签②「硬件 ↔ 软件对照」：今天读到的参数，下一课在 Unity 里对应哪个设置
视
视频资料 · 第 3 次课配套
24 条 B 站视频 · 逐条核验标题、时长与发布日期 · 按知识点分组
怎么用：课堂时间只够看其中 3—4 条短片段（建议每条只放 60—90 秒），其余留给课后自查。不要整条连着放——视频是用来"看到现象"的，结论仍以课堂讲解与官方规格为准。播放量、点赞数为 2026-09-15 核验值，会随时间变化。
一、设备全景与原理（课引入用）
| 知识点 | 视频 | 时长 | 数据 | 怎么看 |
|---|---|---|---|---|
| 设备全景与形态分类 | 2026 从夯到拉锐评 VR 设备！哪款适合你？（VR胖大海） | 7:23 | 15.6 万播放 / 1335 赞 | 当"硬件三层架构"的实物索引：一体机、PC VR、AR 眼镜各是什么形态 |
| 设备分类与横向对比 | 2025 年 VR 设备选购指南：37 款 VR 二手价大揭秘（VR胖大海） | 13:32 | 15.6 万播放 / 1533 赞 | 看它怎么把"参数—价格—场景"三列摆在一起，正是本课选型作业的思路 |
| VR 原理总览（课前热身） | 科普：虚拟现实（VR）是什么原理？（柴知道） | 4:44 | 12.9 万播放 / 1358 赞 | 2017 年的老片，但"眼睛被骗"这条主线讲得最干净，适合开场 |
二、生成设备：算力在哪
| 知识点 | 视频 | 时长 | 数据 | 怎么看 |
|---|---|---|---|---|
| 串流门槛（PC 配置） | 串流 VR 玩 PC 端大作到底需要什么电脑配置？（大神评测室） | 10:37 | 13.5 万播放 / 1850 赞 | 对应操作手册里的"环境检测"：显卡、CPU、内存三项谁先卡住 |
| 串流画质与延迟调优 | 无废话从头教你优化设置 VD 串流：码率、画质和延迟（VR玩家马老师） | 6:02 | 8.0 万播放 / 1169 赞 | 直接对照 PC 端面板上要读的三个数：码率 / 延迟 / 帧率 |
三、输入设备：定位与交互
| 知识点 | 视频 | 时长 | 数据 | 怎么看 |
|---|---|---|---|---|
| Outside-In：基站定位全过程 | 10 分钟学会 HTC VIVE VR 眼镜安装定位测试（CoiiChan阳光彩虹） | 9:55 | 5.5 万播放 / 478 赞 | 本课首推：能看见两个基站的摆位、对角高度与手柄配对，讲 Outside-In 最直观 |
| 基站部署的难点 | INDEX VR 基站到底应该怎么装？到底难在哪（冻结Jerry） | 8:18 | 2.7 万播放 / 338 赞 | 回答"为什么 Inside-Out 会取代基站"：装在墙上、要拉线、搬家就重来 |
| 基站定位不准的排查 | 终于找到基站定位不准的原因了…（沈奕辰） | 1:55 | 9180 播放 / 112 赞 | 短，适合当"翻车现场"：反光面、镜面、遮挡如何让追踪漂移 |
| Inside-Out / SLAM 入门 | 6 分钟看完本视频，SLAM 入门有思路（计算机视觉life） | 6:49 | 1.1 万播放 / 140 赞 | 把"一边定位自己、一边建地图"讲清楚，对应头显自带摄像头的方案 |
| SLAM 是什么（完整版） | 小白级入门介绍！终于明白 SLAM 是什么了（计算机视觉life） | 16:08 | 2.5 万播放 / 302 赞 | 课后再看，把定位、建图、重定位三件事的分工捋顺 |
| 6DoF 与 3DoF | 6DoF 为什么如此重要？单摄 6DoF 方案 XREAL Eye 体验（两颗皮蛋） | 8:25 | 30.0 万播放 / 1.3 万赞 | 本课首推：用"头一动画面就跟着变"直接解释运动视差，比讲定义有效 |
| 六自由度一体机上手 | Pico Neo 2 上头体验：六自由度 VR 一体机（嘿丝科技） | 7:18 | 8.4 万播放 / 1660 赞 | 与实验室备用机同系列，学生对"这台设备到底能干什么"最有代入感 |
| 手柄追踪与佩戴 | 彩色透视｜手柄追踪｜佩戴体验：Quest 3 快速上手（梦雅Myra） | 5:06 | 4.4 万播放 / 979 赞 | 看手柄的追踪环与摄像头分工，回答"手柄是怎么被看见的" |
| 手部追踪（徒手交互） | Quest 3 手势追踪 2.4 来了：真的能徒手操控连续移动？（LoadingVR载入圈） | 5:57 | 2.8 万播放 / 463 赞 | 对应课上"仅手柄 / 仅手势 / 自动"三种交互方式的取舍 |
四、输出设备：清晰度、光学与体感
| 知识点 | 视频 | 时长 | 数据 | 怎么看 |
|---|---|---|---|---|
| PPD 与清晰度 | VR 设备清晰度大比拼！不同 PPD 的设备差异有多大？（大神评测室） | 4:14 | 2.9 万播放 / 447 赞 | 本课首推：同画面屏摄对比不同 PPD，正好接着讲"清晰度看 PPD 不看分辨率" |
| 直观感受 PPD 差异 | 如何直观地感受 PPD 清晰度的不同（消失的模因GoneMem） | 7:42 | 7954 播放 / 270 赞 | 补一条方法论：为什么"屏摄对比"比参数表更可信，以及它自身的局限 |
| 菲涅尔透镜原理 | 发明菲涅尔透镜的菲涅尔真是个天才，它是什么原理？（科普研究所-） | 1:25 | 50.6 万播放 / 2.0 万赞 | 一分半讲完同心环槽怎么"压扁"透镜，是 Fresnel 一节最短的引入 |
| Pancake 折叠光路 | 被称为下一代 VR 光学方案的 Pancake 到底是什么？（沈奕辰） | 3:14 | 2.8 万播放 / 448 赞 | 回答"头显为什么能变薄"，以及代价：亮度利用率低、需要更亮的屏 |
| VAC 调节-辐辏冲突 | 怎样解决 VR 的视觉辐辏调节冲突（VAC）（小豆冰棍儿说人话） | 18:19 | 2015 播放 / 27 赞 | 目前只有这一条专讲 VAC。播放量低但内容对口，课后自学用 |
| 延迟与眩晕 | 拆解 VR 屏幕延迟致晕原理，怎样减少 VR 眩晕？（叫我巴豆） | 9:28 | 2192 播放 / 52 赞 | 2026-08 的新片，把"延迟 → 前庭冲突 → 恶心"这条链条讲得比较清楚 |
| 触觉与力反馈 | Meta 展示了触觉手套研究的最新进展（XR趣玩） | 1:57 | 69.2 万播放 / 1.4 万赞 | 两分钟看见"触觉"这条通道目前走到哪一步，对应输出设备的未来分支 |
| 低成本触觉方案 | 自己也能做 VR 手套！只要 260 元？还带力反馈（Dannie_e） | 5:17 | 21.4 万播放 / 1.2 万赞 | 给学生一点"我也能做"的空间，适合当大作业选题的引子 |
五、端侧 AI 与设备实操
| 知识点 | 视频 | 时长 | 数据 | 怎么看 |
|---|---|---|---|---|
| XR 芯片（端侧算力） | 骁龙 XR2+ Gen 2 高通 XR 平台芯片拆解（万扯淡） | 1:48 | 1.2 万播放 / 316 赞 | 把"算力"从参数表变成一块看得见的芯片，配合端侧 AI 那一节 |
| 开发者模式与性能监测 | 教你开启 PicoVR 开发者权限和安装性能监测插件（LoadingVR载入圈） | 7:10 | 4786 播放 / 125 赞 | 对应实操里的"查看设备信息 / 性能调试"，也解释了为什么开发者选项要谨慎改 |
内容缺口（如实说明）：① 「硬件三层架构（生成 / 输入 / 输出）」B 站没有专讲视频，只能用上表的设备全景与横评替代；② 「PPD 计算」也没有系统讲解，只有屏摄对比，公式与口径仍以课堂和官方规格为准；③ VAC、HRTF 这类冷门主题优质内容极少，上表那条 2000 播放的视频已是全网最对口的。
作
课堂作业设计 · 硬件参数实测与设备选型
硬件参数实测与设备选型（课内完成，进入期末 8 案例合集）
为什么这样设计：本课的目标不是“背参数”，而是“把参数变成能在设备上查到、改掉、看到变化的东西”。所以作业不是一份填空题，而是一组可观测的实测动作 + 一次真实的选型判断；两者都有标准可查、有口径可讲，也能直接变成期末作品说明书里的素材。
一、基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 作业编号 | 第 3 次课课堂作业（8 个课堂案例从第 4 次课起逐个产出，本课作业不占用案例编号） |
| 对应章节 | 第 3 章 虚拟现实系统的硬件设备 |
| 形式 | 组内三角色协作（头显操作员 / PC·网页操作员 / 观察记录员），每人交一份记录，组内合订 |
| 完成方式 | 课内完成（实验段 A + B + C，共约 74 分钟），不布置课后任务 |
| 计分 | 计入课堂作业 30% 中的一次。本课作业不占用期末 8 个案例的编号——案例 01 从第 4 次课起逐个产出 |
| 提交 | 下课前交给课代表（纸质拍照或电子文档均可） |
二、任务清单（五项）
| # | 任务 | 谁做 | 具体动作 | 产出 |
|---|---|---|---|---|
| 一 | 头显实测 | 角色 A（组内轮换） | 完成 A1 设备身份 / A2 瞳距 / A3 透视 / A4 三种交互方式 / A5 边界 / A6 截屏 + 10 秒空间录屏 | 6 组读数 + 现象描述 |
| 二 | PC 端读数 | 角色 B（全员） | GPU-Z 读 3 项；PICO 互联 / SteamVR 读 3 项；PC 与头显 WebXR 结果对照 | 8 个数字 + 达标判断 |
| 三 | 参数对比表 | 全员 | 填 PICO 4 Ultra 与 Quest 3 两列（时间允许再补 Vision Pro / Galaxy XR / HTC Vive） | 《主流 XR 硬件参数对比表》 |
| 四 | PPD 计算 | 全员 | 用教材公式完成 4 道计算题（含陷阱题） | 计算过程 + 结论 |
| 五 | 选型结论 | 组内协作 | 为你们组的期末方向（VR 沉浸式 / AR 轻量）选一套设备，写 150 字结论与 3 条理由 | 一页选型说明 |
三、课堂达标线（四项，课内可验）
- 头显 6 项操作全部完成，且有对应读数（型号/版本/瞳距/透视评价/交互方式/录屏文件大小）；
- PC 端读数完整：GPU-Z 3 项 + 串流或 SteamVR 3 项，并给出“本机是否达到串流门槛”的判断；
- 对比表至少完成 2 列，且能回答三问（清晰度看哪个参数 / 40 人教室怎么选 / 哪些能力必须靠 AI）；
- 选型结论一页，含 3 条理由，其中至少 1 条与成本或部署相关。
四、评分量规
| 维度 | 权重 | 4 分 | 3 分 | 2 分 | 1 分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 头显操作（T4） | 25% | 6 项全部独立完成 | 完成 5 项 | 完成 3—4 项 | ≤ 2 项 |
| PC / 网页读数（T5） | 25% | 读数完整且正确 | 完整、有小错 | 完成一半 | 未完成 |
| 对比表（T6） | 25% | 参数正确 + 有口径意识 | 参数正确、无口径说明 | 参数部分正确 | 敷衍 |
| 选型与思考 | 25% | 有立场 + 3 条硬理由 + 承认反方 | 有理由但未考虑反方 | 有结论无理由 | 缺失 |
评分口径与课堂教学方案一致：理由比结论重要，口径比数字重要。只报数字不得分。
五、作业示例（照这个格式写）
示例 1 · PPD 计算题（4 题）
| 题 | 题目 | 参考答案 |
|---|---|---|
| 1 | PICO 4 Ultra：单眼 2160 像素、综合视场 105°，PPD 约多少？与官方口径差在哪？ | 2160 ÷ 105 ≈ 20.6 PPD；官方“平均 20.6 / 中心 22.5”——中心区更密，平均值包含边缘，所以两者不矛盾 |
| 2 | A：单眼 2560 像素 / 110°；B：单眼 1832 像素 / 90°，谁更清晰？ | A ≈ 23.3，B ≈ 20.4，A 更清晰 |
| 3 | 把 FOV 从 105° 做到 140°，其他不变，PPD 变多少？说明什么？ | 2160 ÷ 140 ≈ 15.4 PPD；FOV 加大 → 像素摊薄 → 清晰度下降，大视场与高清晰度是矛盾的 |
| 4 | 陷阱题：A 宣传“单眼 4K”（FOV 120°），B 只有 2K（FOV 90°），谁 PPD 高？ | A：3840 ÷ 120 = 32；B：2048 ÷ 90 ≈ 22.8，此设定下 A 高；但若 A 的 FOV 是 160°，只有 24 PPD，几乎被追平——孤立的“4K”没有意义 |
示例 2 · 对比表怎么填（PICO 4 Ultra 示范列）
| 参数 | PICO 4 Ultra（示范） | Meta Quest 3 | Apple Vision Pro | HTC Vive（本实验室） |
|---|---|---|---|---|
| 推出时间 | 2024-08（中国） | |||
| 处理器 | 骁龙 XR2 Gen 2 | 依赖外接 PC | ||
| 单眼分辨率 | 2160×2160 | |||
| PPD | 平均 20.6 / 中心 22.5（官方） | 现场用 SteamVR 读 | ||
| 视场角 FOV | 105°（综合） | |||
| 刷新率 | 90 Hz | |||
| 光学方案 | Pancake | |||
| 定位方式 | Inside-Out（4 摄像头 + SLAM） | |||
| 输入方式 | 手柄 6DoF + 手势 + 语音 | |||
| 重量 | 前 304 g / 后 276 g |
空白列就是课堂任务：自己查、自己算、自己判断口径。填写时务必注明数据来源（官网 / 第三方实测）与口径（官方标称 / 按可见视场计算）。
示例 3 · 选型结论怎么写
【场景】我们组要做 VR 空间叙事（古建筑复原），演示场地是普通教室，10 台设备轮换使用。 【关键约束】① 人均有效使用时长优先；② 不能架基站；③ 预算有限；④ 内容要能长期迭代。 【结论】选 PICO 4 Ultra。 【理由】 1. 定位方式：Inside-Out 免部署，10 台可同时在教室运行，无需基站与固定场地； 2. 总拥有成本：单机价格远低于 Vision Pro，同样的预算能覆盖更多人，课堂看的是人均时长； 3. 传感器与 MR 能力：彩色透视 + iToF 深度能支持“虚实融合”的交互设计，满足大纲的能力要求。 【反方与边界】若要做医学影像级的高精度评审，Vision Pro 的 PPD 与 micro-OLED 不可替代—— 但那是另一个场景，不是我们这间教室。
示例 4 · 实测读数怎么记（PC 端）
| 读数项 | 来源 | 示例值 | 怎么判断 |
|---|---|---|---|
| GPU 名称 / 显存 / 驱动 | GPU-Z | 如 GTX 1660 / 6 GB / 5xx.xx | 对照串流门槛（GTX 1060 6GB 起）是否达标 |
| 码率 / 延迟 / 帧率 | PICO 互联面板 | 如 100 Mbps / 35 ms / 72 fps | 延迟 > 20 ms 时是否已有“跟不上”的感觉 |
| 刷新率 / 渲染分辨率 | SteamVR 设置 → 视频 | 如 90 Hz / 100% | 渲染分辨率调到 150% 后帧率与画质如何变化 |
| WebXR 支持 | 演示 06（PC 与头显各一次） | PC：不支持；头显：支持 | 同一个网页，结果由硬件决定 |
六、常见错误（提前避坑）
- 把“分辨率高”当成“清晰”——清晰度看 PPD，PPD 必须和 FOV 一起看；
- 跨设备比较时口径不一致——官方标称 vs 第三方按可见视场实测，能差 20%；
- 瞳距没调就说设备糊——先调瞳距，再擦镜片，最后才怀疑设备；
- 只写数字不写口径——"20.6 还是 25"不是重点，"在哪个口径下"才是；
- 选型只站队不出理由——评分看理由，不看立场。
七、与期末大作业的关系
本课产出直接可用
- 对比表与选型结论 → 期末作品说明书里的“设备与可行性”一节；
- 实测读数（GPU、延迟、渲染分辨率）→ 期末答辩里“性能与优化”的证据；
- 头显操作经验 → 第 6 章 Unity 打包真机调试的前置能力。
下一课预告
下次课（第 4 次课，2026-09-23）进入第 4 章 虚拟现实开发常用软件：在机房完成第一个可运行的 VR 场景（案例 01）——软件生态与工具选型、Unity XR 环境配置、导入模型与第一个 C# 脚本。本课读到的硬件参数，下一课会在 Unity 设置里亲手改出来看效果。
全景拍摄PTGui 拼接热点与漫游头显验证
测
课堂测验与讨论
收束 10 分钟 · 5 道抢答 + 2 道讨论；课后可展开答案自查
一、抢答题（5 题）
Q1 · 分类题：老师念出 5 个设备，请分别归到「生成 / 输入 / 输出」哪一类——① iToF 深度摄像头 ② RTX 显卡 ③ 触觉反馈背心 ④ 数据手套 ⑤ 3D 投影系统
答案：① 输入 ② 生成 ③ 输出 ④ 输入 ⑤ 输出。追问：iToF 摄像头为什么算“输入”？——它把物理世界的信息输入给系统。
Q2 · 计算题（本课核心）：PICO 4 Ultra 单眼 2160 像素、视场角 105°，PPD 约多少？若把视场角做到 140°，其他不变，PPD 变成多少？
答案：2160 ÷ 105 ≈ 20.6 PPD；2160 ÷ 140 ≈ 15.4 PPD。结论：FOV 加大、像素摊薄，清晰度下降——大视场和高清晰度是矛盾的，这是 HMD 设计的核心权衡之一。
Q3 · 陷阱题：厂商 A 宣传“单眼 4K 超清”，厂商 B 只标“2K”。A 的 FOV 是 120°，B 是 90°，谁的 PPD 更高？
答案：A：3840 ÷ 120 = 32 PPD；B：2048 ÷ 90 ≈ 22.8 PPD，此设定下 A 更高。但若 A 的 FOV 是 160°：3840 ÷ 160 = 24，接近 B。要点：分辨率必须和 FOV 一起看。
Q4 · 定位方式题：实验室的 HTC Vive 需要在墙上装两个“小盒子”（基站），PICO 4 Ultra 不需要。这两种方案叫什么？各有什么代价？
答案：Vive = Outside-In（外向内），精度高、抗遮挡好，但要部署基站、搬运麻烦；PICO = Inside-Out（内向外），头显自带摄像头 + SLAM 实时建图，开箱即用，但怕弱光、纯白墙、快速运动与遮挡。
Q5 · AI 落点题：说出 XR 硬件上三项必须靠 AI 才能实现的能力。
参考答案：手势识别（图像 → 骨骼点）、环境语义理解（识别桌面/地板/沙发，实现虚实遮挡与落位）、注视点渲染的注视点预测、语音交互的语义理解、多模态“看图问答”。反向追问：提高摄像头像素能让手势更准吗？——有帮助但不是决定性的，模型与算法才是。
二、讨论题（2 题）
D1 · 选型辩论
命题：“给一间 40 人的教室配 VR 设备，应该买 10 台 PICO 4 Ultra，还是 2 台 Apple Vision Pro？”A 组支持 PICO，B 组支持 Vision Pro，各给 3 条理由，然后自由反驳。
教师引导要点
教学场景的评价指标是人均有效使用时长，不是单机画质；但要承认 Vision Pro 的 PPD（约 34）与 micro-OLED 在医学影像、精密设计等场景不可替代。结论落到一句话：没有最好的设备，只有最合适的设备。
D2 · 课程思政：用眼健康
命题：结合 PPD、刷新率、VAC（调节-辐辏冲突）三项，讨论“VR 为什么会累眼？怎样用才不累眼？”
参考结论
① PPD 低 → 纱窗效应与边缘模糊 → 眼睛反复找焦点 → 疲劳，先调瞳距再谈其他；② 刷新率低 / 延迟高 → 画面与前庭感觉不一致 → 晕动症（不只是眼累）；③ VAC：屏幕焦距固定而视差暗示不同深度，调节与辐辏打架，看近物更累。用眼卫生：单次连续使用 ≤ 15—20 分钟；20-20-20 法则（每 20 分钟看 20 英尺外 20 秒）；出现眩晕立即停止；睡前 1 小时不用；有癫痫、心脏病、孕期不参与。
一句话收尾：参数是别人的，体验是自己的。今天你记住的不该是 20.6 还是 25，而是——看到一个参数，先问它的口径，再看它和谁打架。