元宇宙的概念

元宇宙的特点
管理技术
人体姿势与眼球追踪

Metaverse 是一组相互连接的、体验式的 3D 虚拟世界，身处任何地方的人都可以实时社交，形成一个横跨数字世界和物理世界的持久的、用户所有的互联网经济。元宇宙仍在兴起，但许多关键组件已开始成形，并正在革命性的行业包括电子商务、教育、医疗保健、媒体和娱乐，以及房地产。
了解元宇宙和市场机会的起点是了解我们今天在互联网方面处于什么位置。使用 Facebook 这样的平台对内容进行集中控制通常被称为 Web 2.0，这带来了用户对内容所有权失去控制的问题。问题的本质是服务供应商拥有基于对用户数据和内容的集中所有权，以及对内容创造者的充分补偿。阅读和写作内容的有限性现在已经演变为包括内容所有权，以及对内容创作的时间、努力和技能获得适当的奖励。非可替代代币和知识产权等数字资产的所有权使内容创作者获得奖励成为可能，这是区块链技术的成果。互联网的下一次进化，被称为 Web 3.0，将权力从像谷歌和微软这样的中心化平台转移到由多个利益相关者控制的网络，这些利益相关者使用平台并因其内容获得公平的经济奖励。互联网的这种进化变化被称为 Metaverse，由 Web3.0 提供动力。
COVID-19 推动了互联网进化的一个重要加速器。与二维互联网提供的体验相比，新冠疫情加速了提供更具沉浸感、参与感和刺激性体验的需求。向三维虚拟世界的演变为用户提供了沉浸式和娱乐性的体验，支持元宇宙概念的复兴。

元宇宙的特点

元宇宙受到了业界和学术界的高度关注。Metaverse 将现实世界与虚拟世界无缝融合，允许虚拟人物进行创作、展示、娱乐、社交、交易等丰富的活动。因此，它有望通过对元宇宙的探索，构建一个令人兴奋的数字世界，并改造一个更好的物理世界。

区块链作为一种没有中心化运营的去中心化账本，近年来在各个应用领域引起了极大的关注。区块链被寄予厚望，将为元宇宙带来各种机遇，并引发新一轮的技术创新和产业转型。另一方面，人工智能(AI)最近的进展为克服元宇宙发展的挑战带来了有前景的解决方案，如大数据分析、AI 授权的内容和情报部署。因此，AI 与元宇宙技术的融合成为推动区块链/AI 授权的元宇宙生态系统良性进化的一个有前景的趋势。虽然区块链和 AI 的出现催生了大量的新技术和应用，但区块链和 AI 与元宇宙的融合也带来了一些新兴的研究挑战。例如，由于数字产品和市场的特点，元宇宙系统的交易额远高于物理世界。基于区块链的非可替代代币(non - replacement Tokens, NFT)使虚拟人物能够生成可以用其数字证书进行交易的内容。在新加坡科技与设计大学的研究中，AI 技术被应用于数字创作和数字市场。同时，区块链可以保障数字资产、数字货币和数字市场。该研究分析了现有几项研究中 AI 和区块链技术的融合，以建立一个智能、开放、公平、有前景的未来元宇宙。
在高效的元宇宙环境中是基于以下研究领域的：

建立元宇宙环境
元宇宙的管理技术
人体姿势和眼球追踪

美国麻省理工学院航空航天系描述，不仅元宇宙用户，物理世界中的对象或事物也与元宇宙交互，随着时间的推移不断进化，以持久地表示虚拟世界中独特的物理资产(如组件、人或过程)的结构、行为和上下文。如上图所示的研究中，他们将物理资产及其数字孪生视为两个通过各自的状态空间随时间演化的动态系统。上图给出了物理资产及其相关的数字孪生的概念模型。这些系统是紧密耦合的:数字孪生使用观测数据来估计物理孪生的状态，从而可以反过来提供最佳控制输入，引导物理资产进入有利状态，同时平衡其他因素，如保持资产状态的可观测性和最小化控制成本。随着数字化转型的突破，机械与航空航天学院在 2021 年在美国国俄克拉何马州立大学工程学院进行的研究表示，每个行业的最新趋势是构建数字孪生，最终目标是使用实时数据在整个资产生命周期中使用它们。数字孪生不仅在概念化，原型化，测试和设计优化阶段，而且在运营阶段都是有用的。元宇宙的虚拟世界产生了大量且多样的数据，包括结构化数据和非结构化数据，这使得基于深度学习的数字孪生技术变得格外重要。
台湾国立台北工业大学提出了一种新颖的视觉深度学习虚拟环境，因为现有的作品仍然存在小场景或与对象的交互有限等缺点，提供了大规模的室内和室外多样化的场景。研究表明，增强现实(AR)设备可以为人们提供沉浸式和交互式体验，而其应用程序是延迟敏感的。美国休斯顿大学在 2020 年ICNC 大会上展示了其研究结果，重点关注低延迟对象识别的挑战，以及 AR 应用的分类问题，通过将移动边缘计算范式与联邦学习相结合。该研究详细探索和分析了 AR 的实用数学模型，并将 AR 的工作原理与对象检测和分类问题联系起来。一个城市 DT 系统的完善，依赖于长期高质量的数据。

由美国国家科学基金会支持的中国青岛大学提出了一种基于学习的联邦 DT 框架，使多个城市的DTs 能够快速共享本地策略和状态，高效地积累来自多个数据源的见解，并增强隐私保护设置。如上图所示，研究研究将这些分离的城市数字双胞胎连接起来，用于 COVID-19疫情控制。特别是，每个城市的数字孪生都被视为研究的客户。每个客户端根据目标地区 COVID-19 的历史条件生成本地预测模型。多个城市 DTs 可以在 FL 平台上合作训练一个共享模型，只进行本地更新，而不交换原始数据。也就是说，每个城市的 DT 都可以通过本地数据和其他城市 DTs 的外部洞见进行改进，从而做出更高效的响应操作。

管理技术

元宇宙的基础管理技术提供了现实世界和虚拟世界连接和融合所需的环境，主要
包括能量管理、资源管理、会话管理。在能源管理技术上首先考虑的是 Metaverse 架构和设施对电能的消耗。几项研究已经提出了能量监测的方法。Sree Sastha 工程技术研究所提出了一种基于物联网的方法来监测负荷消耗，高效节能。该研究实现了基于物联网(IoT)技术的能源管理系统，其中数据的收集是通过一个以智能方式运行的自动化电能表完成的，使用 GPRS 网络，然后在网站上显示。
该系统从负载中收集数据，并在物联网环境中对其进行控制。美国克莱姆森大学进行的研究开发了Elman 递归神经网络模型和指数功率预测模型，以减少功率损耗，节约成本。克莱姆森大学的实时电力和智能系统(RTPIS)实验室集成了物联网(IoT)设备和技术，作为建筑案例研究环境。RTPIS 实验室部署的物联网设备和技术包括智能电能表、占用传感器、智能恒温器、智能灯具控制器、智能开关、网关和网络控制引擎，用于监测和优化控制电力负荷、暖通空调单元和光板。每个暖通空调单元和灯面板分别有一个专用的恒温器和灯具控制器。所开发的预测模型实时预测了 RTPIS 实验室负载(加热、通风和空调(HVAC)单元和光面板)的电能消耗。Metaverse 的中长期发展需要寻找更稳定、更可持续的能源。能源可持续性不仅是 Metaverse 的核心约束，也是一个投资机会。
Metaverse 的资源管理技术背景下亟待解决的问题是如何有效地发现和分配资源。研究人员也在不断探索资源管理策略，为 Metaverse 的实施提供基础。巴西圣保罗大学提出了一种基于消除选择的资源搜索和发现算法，以解决异构环境下的资源搜索和发现问题。该研究解决了大规模异构物联网环境中资源搜索和发现方面的挑战，以供其他应用程序重用，以支持其特定需求。

印度圣约瑟夫理工学院(St. joseph Institute of Technology)等人提出了一种新的基于正弦余弦优化算法的云资源发现机制。如上图所示，提出的研究的系统架构，云用户将请求提交给请求处理程序，该处理程序按照先到先得的原则处理用户请求。它调用了一个资源管理器，其中资源管理器包括、监视器、发现者和分配器。资源管理器定期调用监视器来监控资源的状态。资源发现器的目的是找到匹配的资源集来处理用户请求。基于正弦余弦优化的 K-Means 与 Resource Discoverer 集成在一起。ResourceAllocator 旨在分配最优的云资源来处理用户请求。在 SCAK-Means 中，每个代理代表 3 个代表簇质心的维度。在每次迭代时，计算每个 agent 的适应度值，并选择适应度最好的 agent。当达到最大迭代次数时，SCAK-Means 返回最优的集群质心，该质心代表一组资源，即用户请求的确切维度，另一组资源的维度
大于用户工作，最后，一组资源的维度小于用户请求。

南洋理工大学、英属哥伦比亚大学和成均馆大学的联合研究提出了一个动态资源分配框架，使元数据与物联网服务和数据同步。该研究考虑了一个资源分配问题，以支持元宇宙与现实世界之间的同步。系统模型如上图所示。虽然该研究实现了无人机，但该模型具有普遍性，可以扩展到不同类型的物联网设备。在步骤 A 中，虚拟服务提供商(Virtual Service Providers)从现实世界的某个区域(例如图中的区域
1)为某项服务收集实时和交互服务数据，以及 2)元宇宙平台的核心位于具有大计算、通信和存储能力的数据中心，支持元宇宙的核心功能，例如虚拟世界的密集模拟，持续的用户身份。由于一项任务的持续时间相对较长，无人机所有者可以通过观察类似无人机选择其他同步任务所获得的奖励，并向其学习(步骤 C)，逐步提高其决策水平，最终可以达到一个无人机所有者不会单方面改变其决策的均衡状态。
中国北京科技大学将 Session 管理描述为异构网络中无处不在的资源与资源用户之间交互的管理。在 Metaverse 环境中，管理具有动态特性的持久交互非常重要，特别是对于具有多个资源用户的会话。此外，Metaverse 会话的实时性对于增加用户的沉浸式体验是必要的。Mobigen Co.， Ltd的一项研究探讨了如何在 5G 无线网络环境中使用分布式会话管理系统实现用户的高性能会话管理。

人体姿势与眼球追踪

在元世界中，用户由虚拟化身代表。因此 Avatar 的控制可以通过人体和眼睛在物
理世界中的位置和方向来实现。人体姿态跟踪是指在交互环境中获取人体空间信息的计算机视觉任务。在 VR 和 AR 应用中，获得的人体姿态的视觉信息通常可以表示为人体各个部位的关节位置或关键点。这些关键点体现了人体姿势的特征，描绘了人体的各个部位，如肘部、腿部、肩部、手、脚等。在元宇宙中，这种类型的身体表征虽然简单，但足以感知用户身体的姿势。追踪眼睛的位置和方向以及注视方向，可以进一步丰富用户在元世界中的微互动。眼球追踪可以实现注视预测，意图推理可以实现直观的沉浸式用户体验，可以适应用户在 XR 环境下的实时交互需求。
最新的研究有图下几种：

德国比勒费尔德大学的研究重点是呈现一种低成本的自动 3D 凝视分析解决方案，可以在线应用于任何带有场景的移动眼球追踪系统相机。研究从一个带有场景摄像头的移动眼球追踪系统开始，如图 9 所示。它通过附加的眼部摄像头来检测人类的瞳孔。由此计算注视方向，检测二维注视。这些被表示为 2D 场景摄像机图像中的坐标，即人类的注视被映射到视频图像上的像素。这是在凝视光标视频中典型的可视化内容。此外，3D 方向向量是在一个与场景摄像机的位置和方向(进一步称为姿态)相关的坐标系中计算的。目前这项研究的实施基于 SMI 眼动跟踪眼镜，如图所示。然而，一般的方法适用于所有其他基于场景摄像头的眼动跟踪系统。图展示了 EyeSee3D 方法的不同步骤，其中所有与凝视相关的计算通常都由眼动跟踪设备完成。场景相机图像用于使用标记跟踪估计设备的姿态。这两种信息结合起来，在三维几何模型中通过光线投射来识别感兴趣的物体。

德国人工智能研究中心 Technische Universität Kaiserslautern 和德国奥尔登堡大学的研究提出了一项旨在缩小 AR 眼动跟踪研究工具差距的研究。该研究实现了一个开源工具包，使用微软 HoloLens 2促进 AR 环境下的眼动跟踪研究。该工具包包括一个 Unity 3D 游戏开发引擎包，可以在 AR 应用程序中简单集成可靠的凝视和元数据记录，以及一个 R 包，用于数据的无缝事后处理和分析。此外，还包括一项用户研究(n=21)，用于评估从工具包中检索到的凝视信号的空间精度和精度。系统架构的概述和各个组件的相互作用如图所示。
在元宇宙中，眼动跟踪必须在不同的用户、位置和视觉条件下可靠地运行。眼球追踪需要在设备所施加的能力和计算限制内进行实时操作。在开发在元宇宙中跟踪人体姿势的方法时，我们需要考虑几个挑战。首先，姿态跟踪算法需要处理身体部位的自遮挡。其次，跟踪算法的鲁棒性会影响存在感，尤其是在多用户场景下。最后，一种姿态跟踪算法需要跟踪人体，即使在光照条件非常不同的情况下，例如
在太亮或太暗的场景中。考虑到这些挑战，大多数人体姿态跟踪方法将 RGB 传感器与红外或深度传感器相结合，以提高检测精度。这项研究由巴西Voxar 实验室进行，专注于开发一种基于深度学习的技术，使用卷积神经网络(CNN)从 RGB 数据中获取二维人体姿势。基于 CNN 的架构将图像输入的大小调整为 2242243。使用这
个维度尺寸，一旦它足够高，可以带来良好的质量预测，同时它也足够低，不需要过多的处理。该研究对从 ImageNet 数据库预训练的 ResNet-50 进行迁移学习，并从中提取结果。

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