计算机视觉在增强现实中的‘盲点’是什么？

在增强现实（AR）的广阔技术领域中，计算机视觉作为其核心驱动力之一，正不断推动着用户体验的边界，尽管计算机视觉在识别物体、场景理解及用户交互上取得了显著进展，仍存在一些“盲点”，这些盲点限制了AR技术的全面应用和用户体验的进一步提升。

一个显著的“盲点”在于动态环境中的持续跟踪与稳定显示，在快速移动或复杂动态场景下，如人群密集的公共场所或高速运动的交通工具内，计算机视觉系统往往难以维持对AR内容的稳定跟踪和准确映射，导致图像抖动、错位甚至丢失跟踪，严重影响用户体验的连续性和稳定性。

光照变化对视觉识别的挑战也不容忽视，自然光线的强弱变化、不同时间段的阴影投射以及复杂的光照条件都会对计算机视觉算法的鲁棒性提出极高要求，在光照条件剧烈变化的环境中，如何保持AR内容的清晰度和准确性，是当前技术面临的一大难题。

小物体与微细特征的识别也是一大挑战，在许多AR应用场景中，如工业检测、医疗手术导航等，对小物体或微细特征的精准识别至关重要，由于这些特征在视觉上往往不够显著，加之可能存在的遮挡和干扰因素，使得计算机视觉系统难以实现高精度的识别和跟踪。

虽然计算机视觉在增强现实领域取得了长足进步，但动态环境下的稳定跟踪、光照变化下的鲁棒识别以及小物体与微细特征的精准识别等“盲点”问题仍需进一步探索和攻克，随着算法优化、硬件升级及多模态融合技术的发展，我们有理由相信这些挑战将被逐一克服，推动AR技术迈向更加广阔的应用领域。