2023年中国元宇宙关键技术发展洞察（二）浸式计算技术摘要版）

Immersive Computing Technologies

2023中国メ夕ス主要技術開凳の洞察（）

没入型コンビーイン技術

行业标签：沉浸式计算、智能编码、实时云渲染、空间计算

报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施，追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院"或“头豹

摘要

智能编码技术：人工智能赋能传统编码，面向人眼视觉和机器视觉

□ 智能编解码是指同时面向人眼视觉和机器视觉，运用神经网络等人工智能技术，改善甚至重构现有视频编码框架，实现智能高效编码以及视频信息的高效处理，主要针对视频的感知、分析和理解

□　传统视频编码技术持续迭代，但仍旧难以满足更高清、更高效和更智能的编码需求。人工智能持续赋能传统视频编码，推动实现多维度智能视频增强、多目标编码能力兼容，AI算法+智能编码专用芯片为一体的异构计算方案成厂商发力重点

02 实时云渲染技术：实时性和交互性的云端渲染技术

□　实时云渲染是指在云服务器中进行资源的分布式存储、动态分配和模型场景的实时渲染，聚焦面向云原生的渲染优化技术和云端渲染内容的音视频数据高实时高质量调度算法

GPU云服务器能够提供GPU算力的弹性计算服务，根据选购CPU、内存及显存不同，产品价格区间跨度较大，但各厂商间价格差距不明显。云厂商一方面向云渲染平台提供laaS服务，另一方面基于云计算能力布局实时云渲染产品。云渲染利用云端GPU算力池，弹性灵活调度资源，降本增效；同时，分布式渲染分发，多渲染节点同步工作，缩短渲染周期，大幅提升用户工作效率

03 空间计算技术：构建数字孪生世界

□ 空间计算技术是构建元宇宙空间并实现与现实世界自由切换、相互融合的关键技术。通过空间计算可以实现人、物、机器和虚拟空间的无缝衔接，构建数字孪生体，其核心支撑技术包括三维重建、空间感知、用户感知和空间数据管理

□ 基于视觉的三维重建成为技术主流，人工智能持续赋能三维重建，包括传统算法引入深度学习进行改进、传统三维重建算法与深度学习重建融合应用、模仿动物视觉并直接利用深度学习算法重建。SLMA技术目前实践中应用效果受到传感器精准度、算法复杂度、算力水平等方面限制。为突破单一架构的技术瓶颈，多元融合算法将是未来主流发展路线。

目录 CONTENTS

←沉浸式计算政策背景 4
←智能编码技术 5
·元宇宙与智能编码技术：超高清视频驱动编码技术更新迭代 6
：智能编码定义：人工智能赋能传统编码，面向人眼视觉和机器视觉 7
·智能编码技术方案（1/2）：AI辅助编码，智能编码专用芯片打造异构计算方案 8
·智能编码技术方案（2/2）：AI生成编码，面向人机视觉的视频编码 9
·智能编码市场主体：综合型、专业型和垂直型 10
·智能编码企业案例 11
←实时云渲染技术 12
元宇宙与实时云渲染技术：实时交互性需求，云部署降低应用门槛 13
实时云渲染定义：实时性和交互性的云端渲染技术 14
实时云渲染技术方案（1/2）：高性能云上GPU算力，分布式渲染分发 15
实时云渲染技术方案（1/2）：高性能云上GPU算力，分布式渲染分发 16
·实时云渲染市场主体：独立渲染云厂商和通用型厂商 17
·实时云渲染企业案例 18
←空间计算技术 19
·空间计算定义：构建数字孪生世界的关键技术 20
·空间计算核心技术模块（1/3）：基于视觉的三维重建 21
空间计算核心技术模块 (2/3）：同步定位与建图 (SLAM) 22
·空间计算核心技术模块（3/3）：用户感知技术 23
·空间计算产业图谱 24
·空间技术企业案例 25
●沉浸式计算赛道重点跟踪企业 26
←方法论 27
←法律声明 28

虚拟现实与行业应用融合发展行动计划 (2022-2026年)

工业和信息化部教育部文化和旅游部国家广播电视总局国家体育总局联合印发

到2026年，三维化、虚实融合沉浸影音关键技术重点突破，新一代适人化虚拟现实终端产品不断丰富，产业生态进一步完善，虚拟现实在经济社会重要行业领域实现规模化应用，形成若干具有较强国际竞争力的骨干企业和产业集群，打造技术、产品、服务和应用共同繁荣的产业发展格局。

二、重点任务

(二）提升全产业链条供给能力

全面提升虚拟现实关键器件、终端外设、业务运营平台、内容生产工具、专用信息基础设施的产业化供给能力。研发高性能虚拟现实专用处理芯片、近眼显示等关键器件，促进一体式、分体式等多样化终端产品发展，提升终端产品的舒适度、易用性与安全性。加大对内容生产工具开发的投入力度，提高优质内容供给水平。

专栏2：全产业链条供给提升工程

专用信息基础设施。面向视频内容、图形渲染及空间计算等虚拟现实特色业务需求，发展融合云计算、边缘计算、沉浸式计算等支撑虚拟现实的多节点算力信息基础设施，实现云网边端的高效安全协同

来源：头豹研究院

Chapter 1智能编码技术

元宇宙与智能编码技术：超高清视频驱动编码技术更新迭代

元宇宙时代超高清视频市场应用需求广泛，包括零售、泛娱乐、文旅、教育和工业等场景，助力打造沉浸式应用体验。高分辨率和和高码率的超高清视频带来超高数据量和超大带宽需求，编码技术追求更高效的压缩效率，对超高清视频的编码技术提出全新的挑战

元宇宙时代超高清视频应用场景和技术需求

超高数据量和超大高带宽需求

□ 元宇宙时代超高清视频市场应用需求广泛，为了应对高分辨率和高码率带来的超高数据量和超大带宽需求，编码技术追求更高效的压缩效率，对超高清视频的编码技术提出全新的挑战。

超高清视频驱动元宇宙场景建设，人工智能、虚拟现实技术与超高清视频结合，打开元宇宙应用市场，覆盖零售、泛娱乐、文旅、教育和工业等应用场景。但同时超高清视频高分辨率、高帧率、高色深、宽色域、高动态范围和三维声等六维技术效果带来超高数据量和超大带宽需求，从720P 30fps到8k 60fps，信息量增加72倍，意味着更高的码率、更多的网络流量和存储空间。如何在实现高清晰视频图像传输及显示的情况下，实现高效的视频压缩效率，同时兼顾高清画质和超低编解码及传输延迟，成为视频编解码的发展优化重点。

智能编码定义：人工智能赋能传统编码，面向人眼视觉和机器视觉

智能编解码是指同时面向人眼视觉和机器视觉，运用神经网络等人工智能技术，改善甚至重构现有视频编码框架，实现智能高效编码以及视频信息的高效处理，主要针对视频的感知、分析和理解

智能编码技术定义

智能编码技术，是指同时面向人眼视觉和机器视觉，运用神经网络等人工智能技术，改善甚至重构现有视频编码框架，实现智能高效编码以及视频信息的高效处理，主要针对视频的感知、分析和理解。智能编码本质为在将源端视频信号进行连续采集、编码、压缩，经网络传输，解码还原成画面的传统编码模式的基础上加入智能分析技术，实现节约存储空间和传输带宽的同时，提升视频画质和数据处理效率。智能编码包含"Al for Coding"和"Coding for Al"两部分。

采集模块前处理智能算法模块编码模块媒体封装网络传输媒体解封解码模块智能算法模块后处理

Al for Coding主要面向人眼视觉

指用AI来增强视频编码的效率和质量，同时满足视频处理中更广泛的智能化需求。

AI视频增加强

AI快速编码

ROI智能编码

AI精准编码

Coding for Al 主要面向机器视觉

通过特征分析、特征提取，按照智能分析需求进行特征编码，从而优化解码应用端的智能分析过程，减少解码端重复调用AI进行特征提取分析和处理。简化任务处理流程、消除冗余，从而降低带宽、时延等方面的要求，提升智能编码效率。

显示模块

新型融合人机智能编码

智能编码技术定义和分类

智能编码技术方案（1/2）：AI辅助编码，智能编码专用芯片打造异构计算方案

传统视频编码技术持续迭代，但仍旧难以满足更高清、更高效和更智能的编码需求。人工智能持续赋能传统视频编码，推动实现多维度智能视频增强、多目标编码能力兼容，AI算法+智能编码专用芯片为一体的异构计算方案成厂商发力重点

传统编码技术标准发展情况

帧内	用CNN优化预测模式，扩大预测范围
帧间	双向参考块的非线性组合，利用CNN进行版像素插值
跨通道预测	AV1-CFI HEVC-CCP，基于CNN的非线性预测
变换	用CNN做预处理，用全连接层训练出类似ICT的图像变换
环外滤波	解码端用CNN网络，不同输入输出不同的效果
环内滤波	DF和SAO不同位置加入不同的网络，不同的QP训练不同的模型，利用MS-SSMloss和MAEloss做训练

预处理优化：视频降噪、背景替换、内容审核、场景检测

ROI感兴趣区域编码

逆色调映射

超分辨率

码率自适应算法优化

□ 传统视频编码技术持续迭代，但仍旧难以满足更高清、更高效和更智能的编码需求。人工智能持续赋能传统视频编码，推动实现多维度智能视频增强、多目标编码能力兼容，AI算法+智能编码专用芯片为一体的异构计算方案成厂商发力重点。

编码标准平均每十年升级一代，仅带来50%压缩率的提升；但视频帧率和分辨率从从720P 30fps到8k 60fps，视频信息量将增加72倍。编码标准升级速度远低于视频信息量需求速度。
AI+智能编码芯片构建的异构计算方案在4K/8K分辨率和低时延场景下成本优势明显，头部厂商先后布局，如腾讯云发布编解码芯片"沧海”（2021年），压缩率高于市面标品35%以上；
快手成功流片智能视频处理芯片StreamLake-200（2022年），集成快手领先的视频编解码、图像处理、Al推理、内容自适应编码等关键技术，相比x265medium节省约30%码率。

智能编码市场主体：综合型、专业型和垂直型

智能编码技术市场参与者多元化，综合型厂商和专业性厂商通常以实时音视频或超高清音视频解决方案的形式提供智能编码技术服务，主要面向应用开发者；垂直型厂商为满足自身业务需求为导向布局智能编码技术，以应用软件形式提供智能编码技术服务

智能编码市场主体分类

Chapter 2实时云渲染技术

元宇宙与实时云渲染技术：实时交互性需求，云部署降低应用门槛

元宇宙应用对交互性和实时性提出较高要求，实时云渲染具有突出价格优势，通过云端运算、资源共享、优化算法、数据分析等方式，降低3D渲染应用成本和进入门槛

实时云渲染技术应用优势

高性能、灵活弹性、成本优势

高性能计算支持

定位于高性能计算(HPC）领域，可以满足对计算性能有极高要求的应用，如科学研究、工程模拟等。提供多种计算实例规格，满足不同HPC应用的性能需求

弹性扩展

云服务器、存储和网络资源都支持弹性扩展，用户可根据应用需求随时扩展或缩小资源规模，提高资源的利用效率

快速数据传输

支持云上和云下之间的快速导入和导出数据，对于大规模数据的传输和备份非常重要

多层安全保护

通常包括多层的安全保护机制，以确保数据的机密性和可用性。包括数据加密、身份认证、访问控制等安全功能

GPU服务器价格对比 (以阿里云为例)

GPU云服务器	GPU	CPU内存	租用费用	GPU服务器购买价格
gn6v	16G显存V100计算卡	8核32G	46,097.40元/年	百万/台-千万/台不等
gn6i	16G显存T4计算卡	4核15G	14,439.00元/年
gn6i	16G显存T4计算卡	8核31G	17,311.80元/年
gn6i	16G显存T4计算卡	16核62G	20,222.40元/年
gn6i	16G显存T4计算卡	24核93G	20,222.40元/年
gn7e	80G显存A100计算卡	16核125G	170,533.80元/年

□ 元宇宙应用对交互性和实时性提出较高要求，实时云渲染具有突出价格优势，通过云端运算、资源共享、优化算法、数据分析等方式，降低3D渲染应用成本和进入门槛。

元宇宙应用对交互性和实时性有较高要求，数据显示，在仿真应用中，延时控制在100毫秒以内，才能够有较好的声画体验感。但目前GPU算力暂无法支撑，如Meta的Horizon Worlds最多可容纳20个低模型用户去，运行VR Chat的简单模型和四五十人的小场景；英伟达旗舰款GPU RTX3080最多也只能维持40帧，现有GPU算力需提升至百万倍水平方可满足实时交互需求。

本地实时云渲染主要依靠本地硬件设备（GPU服务器）实现，场景越大、渲染画面效果越好，对GPU的性能要求越高。云端实时渲染则通过音视频流方式传输数据需要达到无延迟水平。本地实时渲染GPU服务器算力成本投入高昂，而实时云渲染利用灵活弹性的高性能服务器，实现资源共享，提升运算效率并降低3D渲染的应用门槛。

实时云渲染定义：实时性和交互性的云端渲染技术

实时云渲染是指在云服务器中进行资源的分布式存储、动态分配和模型场景的实时渲染，聚焦面向云原生的渲染优化技术和云端渲染内容的音视频数据高实时高质量调度算法

实时云渲染技术定义

实时云渲染，指在云服务器中进行资源的分布式存储、动态分配和模型场景的实时渲染。实时云渲染能够把单帧图像的渲染分布多个CPU和高配置的GPU设备上渲染，通过云端服务器进行计算，进行实时编码，编码后将其"流化"，通过网络，把计算结果实时推送至终端（例如手机、PC、平板和XR设备）。实时云渲染聚焦面向云原生的渲染优化技术和云端渲染内容的音视频数据高实时高质量调度算法。

实时云渲染

云平台

公网/局域网/5G

终端

离线渲染

交互内容

GPU+光栅化

硬件设备

产品形态

内容显示

核心技术

云渲染平台，强调实时性、互动性

应用场景

渲染时间

渲染农场，重渲染质量

CPU+光线追踪

约每帧10K CPU小时

影视/动画、建筑绘画、产品渲染等高品质渲染需求场景

混合渲染

实时交互
+
真实感光影效果

实时云渲染技术方案（1/2）：高性能云上GPU算力，分布式渲染分发

GPU云服务器能够提供GPU算力的弹性计算服务，根据选购CPU、内存及显存不同，产品价格区间跨度较大，但各厂商间价格差距不明显。云厂商一方面向云渲染平台提供laaS服务，另一方面基于云计算能力布局实时云渲染产品

GPU方案架构及关键指标

□GPU云服务器能够提供GPU算力的弹性计算服务，根据选购CPU、内存及显存不同，产品价格区间跨度较大，但各厂商间价格差距不明显。

GPU云服务器是提供GPU算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。GPU渲染利用图形处理器的并行计算能力，能够处理大量数据并快速执行重复计算，在实时图形和复杂的3D场景中表现出色。

在GPU云服务器费用方面，阿里云、天翼云、腾讯云和华为云都提供包月/包年计费和按量计费两种收费方式，并根据不同规格服务器采取不同收费价格，以阿里云为例，搭载同为8核，32GBCPU，规格的G5的GPU云服务器价格为3,360元/月，规格为G6v的GPU云服务器价格为7,620元/月。而不同厂商的相同规格GPU云服务器价格差距不大，以搭载32核，128GBCPU的G5规格GPU云服务器为例，华为云的价格为10.527元/月，天翼云的价格为10,527元/月，上游各厂商间价格差距不大，难以为中游厂商形成议价空间。

实时云渲染市场主体：独立渲染云厂商和云计算厂商

独立渲染云厂商能够基于兼容多算力设施、快速部署的平台，提供独立的渲染服务；通用型云计算厂商依托算例优势，提供"算力+渲染"一体化服务平台实时云渲染一般采用按需付费的模式，能够根据实际需求动态调整计算资源，降低渲染成本

实时云渲染主体和计费方式

Chapter 3空间计算技术

空间计算定义：构建数字孪生世界

空间计算技术是构建元宇宙空间并实现与现实世界自由切换、相互融合的关键技术。通过空间计算可以实现人，物、机器和虚拟空间的无缝衔接，构建数字孪生体，其核心支撑技术包括三维重建、空间感知、用户感知和空间数据管理

空间计算技术定义

空间计算技术，是构建元宇宙空间并实现与现实世界自由切换、相互融合的关键技术。通过空间计算技术可以实现人、物、机器和虚拟空间的无缝衔接，构建数字孪生体，并利用语音、视觉、手势等其他更为自然的输入方式将进一步丰富鼠标、键盘、触摸屏等传统交互模式，推动XR、虚拟人等元宇宙产业的应用落地。空间计算核心支撑技术包括三维重建、空间感知、用户感知和空间数据管理。

三维重建

三维重建，是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程，根据相机采集到的图片数据、深度图数据或者两种数据的融合重建出物体或场景的三维模型，建立真实世界的数字化表达。

空间感知

空间感知，是指通过一系列传感器之间的数据校准，获取人、物在空间中状态的能力，包括位置、方向、速度等，并可以建立周围环境的几何和语义模型。

用户感知

用户感知，是指对用户表达的信息处理，即设备或系统对用户形象、状态、行为表达等信息的捕捉、分析与理解；并在此基础上进行认知引导及交互驱动。

空间数据管理，是指针对表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征等海量多模空间数据，提供入库统管，库内原生数据类型、多模数据导入函数、空间计算算子等能力，保证空间数据全生命周期的高效管理。

基于主动视觉的三维重建

空间数据管理基于被动视觉的三维重建基于人工智能的渲染与建模

识别

定位

建图

人体姿态感知

面部感知

其它感知

数据存储管理技术

数据高效检索技术

数据可视化支撑技术

数据安全技术

空间计算技术定义

空间计算核心技术模块 (2/3）：同步定位与建图 (SLAM)

SLMA技术目前实践中应用效果受到传感器精准度、算法复杂度、算力水平等方面限制。为突破单一架构的技术瓶颈，多元融合算法将是未来主流发展路线

传感器信息模块

传感器信息的读取和预处理。在机器人中，该环节还包括码盘、惯性传感等信息读取和同步

单一传感器

里程计模块

根据相邻的图像信息，估计出粗略的位移状态，给后端提供较准确的初始值

后端模块

后端接收不同时刻里程计测量位姿，以及回环检测的信息，对估计轨道及环境信息进行全局优化。

回环检测

机器人识别曾到达场景的能力，提供当前数据所有历史数据的关联，促进估计误差修正

地图模块

根据估计的环境信息及机器人运动轨迹，建立对应地图

1 SLAM发展痛点

2

难以处理复杂环境
如纹理较少、四季天气变化、
动态、大尺度场景、光照剧烈
变化、快读/剧烈运动等

SLAM系统计算复杂度高，涉及多传感器和多个算法模块算力、功耗、实时性等要求

3 SLAM是软硬件结合系统，存在稳定性问题

传感器的标定、时间同步、硬件松动老化会带来稳定性问题

多特征元

点、线、面、其它高维几何特征等与直接法相结合

多传感器

多源融合

相机、激光、IMU、GPS等两种或以上传感器组成混合系统

SALM技术趋势

多地图融合

Active Map、 Non-active Map

几何语义融合

语义、几何、物理信息和深度神经网络的推理信息相融合

AI+SLAM系统
AI特征被引入到SLAM系
统中

沉浸式计算赛道重点跟踪企业

来源：头豹研究院

方法论

头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，持续跟踪532个垂直行业的市场变化，已沉淀超过100万行业研究价值数据元素，完成超过1万个独立的研究咨询项目。

头豹研究院依托中国活跃的经济环境，研究内容覆盖整个行业发展周期，伴随着行业内企业的创立，发展，扩张，到企业上市及上市后的成熟期，头豹各行业研究员积极探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业视野解读行业的沿革。

头豹研究院融合传统与新型的研究方法论，采用自主研发算法，结合行业交叉大数据，通过多元化调研方法，挖掘定量数据背后根因，剖析定性内容背后的逻辑，客观真实地阐述行业现状，前瞻性地预测行业未来发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。

头豹研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。

头豹研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，以战略发展的视角分析行业，从执行落地的层面阐述观点，为每一位读者提供有深度有价值的研究报告。

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头豹研究院简介

头豹是中国领先的原创行企研究内容平台和新型企业服务提供商。围绕"协助企业加速资本价值的挖掘、提升、传播"这一核心目标，头豹打造了一系列产品及解决方案，包括：报告/数据库服务、行企研报服务、微估值及微尽调自动化产品、财务顾问服务、PR及IR服务，以及其他以企业为基础，利用大数据、区块链和人工智能等技术，围绕产业焦点、热点问题，基于丰富案例和海量数据，通过开放合作的增长咨询服务等

头豹致力于以优质商业资源共享研究平台，汇集各界智慧，推动产业健康、有序、可持续发展

300+资深分析师

5,000+细分行业深入研究原创内容

8万+ 注册机构用户公司目标客户群体覆盖率高，PE/VC、投行覆盖率达80%

100万+行企研究价值数据元素

50万+合作专家

研究咨询服务

为企业提供定制化报告服务、管理咨询、战略调整等服务

四大核心服务

企业价值增长服务

为处于不同发展阶段的企业，提供与之推广需求相对应的"内容+渠道投放"一站式服务

行业排名、展会宣传

行业峰会策划、奖项评选、行业白皮书等服务

备注：数据截止2022.6

园区规划、产业规划地方产业规划，园区企业孵化服务

2023年中国元宇宙关键技术发展洞察（二）浸式计算技术摘要版）

摘要

智能编码技术：人工智能赋能传统编码，面向人眼视觉和机器视觉

02

实时云渲染技术：实时性和交互性的云端渲染技术

03

空间计算技术：构建数字孪生世界

目录 CONTENTS

虚拟现实与行业应用融合发展行动计划 (2022-2026年)

工业和信息化部 教育部文化和旅游部国家广播电视总局国家体育总局联合印发

二、重点任务

(二）提升全产业链条供给能力

专栏2：全产业链条供给提升工程

Chapter 1智能编码技术

元宇宙与智能编码技术：超高清视频驱动编码技术更新迭代

元宇宙时代超高清视频应用场景和技术需求

超高数据量和超大高带宽需求

智能编码定义：人工智能赋能传统编码，面向人眼视觉和机器视觉

智能编码技术定义

智能编码技术定义和分类

智能编码技术方案（1/2）：AI辅助编码，智能编码专用芯片打造异构计算方案

传统编码技术标准发展情况

智能编码市场主体：综合型、专业型和垂直型

Chapter 2实时云渲染技术

元宇宙与实时云渲染技术：实时交互性需求，云部署降低应用门槛

实时云渲染技术应用优势

高性能、灵活弹性、成本优势

高性能计算支持

弹性扩展

快速数据传输

多层安全保护

实时云渲染定义：实时性和交互性的云端渲染技术

实时云渲染技术定义

实时云渲染

混合渲染

实时云渲染技术方案（1/2）：高性能云上GPU算力，分布式渲染分发

实时云渲染市场主体：独立渲染云厂商和云计算厂商

Chapter 3空间计算技术

空间计算定义：构建数字孪生世界

空间计算技术定义

三维重建

空间计算核心技术模块 (2/3）：同步定位与建图 (SLAM)

传感器信息模块

单一传感器

里程计模块

后端模块

回环检测

地图模块

1

SLAM发展痛点

2

3

SLAM是软硬件结合系统，存在稳定性问题

多特征元

多传感器

多源融合

多地图融合

几何语义融合

沉浸式计算赛道重点跟踪企业

方法论

法律声明

头豹研究院简介

研究咨询服务

四大核心服务

企业价值增长服务

行业排名、展会宣传

工业和信息化部教育部文化和旅游部国家广播电视总局国家体育总局联合印发

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2023年中国元宇宙关键技术发展洞察（二）：沉浸式计算技术（摘要版）-头豹听光Vic