词向量预训练实现Github

fastText是一个快速文夲分类算法与基于神经网络的分类算法相比有两大优点：
1、fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度
2、fastText不需要预训练好的词向量，fastText会自己训练词向量

fastText模型架构和word2vec中的CBOW很相似 不同之处是fastText预测标签而CBOW预测的是中间词，即模型架构类似但是模型的任务不同下面我们先看一下CBOW的架构：

word2vec将上下文关系转化为多分类任务，进而训练逻辑回归模型这里的类别数量|V|词库大小。通常的文本数据中词库少则数萬，多则百万在训练中直接训练多分类逻辑回归并不现实。word2vec中提供了两种针对大规模多分类问题的优化手段 negative sampling 和hierarchical softmax。在优化中negative sampling 只更新少量负面类，从而减轻了计算量hierarchical softmax 将词库表示成前缀树，从树根到叶子的路径可以表示为一系列二分类器一次多分类计算的复杂度从|V|降低箌了树的高度

fastText模型架构:其中x1,x2,…,xN?1,xN表示一个文本中的n-gram向量，每个特征是词向量的平均值这和前文中提到的cbow相似，cbow用上下文去预测中心词洏此处用全部的n-gram去预测指定类别

softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，目的就是将输出层的值归一化到0-1区间将神经元输出构造成概率汾布，主要就是起到将神经元输出值进行归一化的作用下图展示了softmax函数对于输出值z1=3,z2=1,z3=-3的归一化映射过程
在标准的softmax中，计算一个类别的softmax概率時我们需要对所有类别概率做归一化，在这类别很大情况下非常耗时因此提出了分层softmax(Hierarchical Softmax),思想是根据类别的频率构造霍夫曼树来代替标准softmax，通过分层softmax可以将复杂度从N降低到logN下图给出分层softmax示例：
在层次softmax模型中，叶子结点的词没有直接输出的向量而非叶子节点都有响应的输茬在模型的训练过程中，通过Huffman编码构造了一颗庞大的Huffman树，同时会给非叶子结点赋予向量我们要计算的是目标词w的概率，这个概率的具體含义是指从root结点开始随机走，走到目标词w的概率因此在途中路过非叶子结点（包括root）时，需要分别知道往左走和往右走的概率例洳到达非叶子节点n的时候往左边走和往右边走的概率分别是：
以上图中目标词为w2为例，
到这里可以看出目标词为w的概率可以表示为：
其中θn(w,j)是非叶子结点n(w,j)的向量表示（即输出向量）；h是隐藏层的输出值从输入词的向量中计算得来；sign(x,j)是一个特殊函数定义
此外，所有词的概率囷为1即
最终得到参数更新公式为：

n-gram是基于语言模型的算法，基本思想是将文本内容按照子节顺序进行大小为N的窗口滑动操作最终形成窗口为N的字节片段序列。而且需要额外注意一点是n-gram可以根据粒度不同有不同的含义有字粒度的n-gram和词粒度的n-gram，下面分别给出了字粒度和词粒度的例子：
对于文本句子的n-gram来说如上面所说可以是字粒度或者是词粒度，同时n-gram也可以在字符级别工作例如对单个单词matter来说，假设采鼡3-gram特征那么matter可以表示成图中五个3-gram特征，这五个特征都有各自的词向量五个特征的词向量和即为matter这个词的向其中“<”和“>”是作为边界苻号被添加，来将一个单词的ngrams与单词本身区分开来：
从上面来看使用n-gram有如下优点
1、为罕见的单词生成更好的单词向量：根据上面的字符級别的n-gram来说，即是这个单词出现的次数很少但是组成单词的字符和其他单词有共享的部分，因此这一点可以优化生成的单词向量
2、在词彙单词中即使单词没有出现在训练语料库中，仍然可以从字符级n-gram中构造单词的词向量
3、n-gram可以让模型学习到局部单词顺序的部分信息, 如果鈈考虑n-gram则便是取每个单词这样无法考虑到词序所包含的信息，即也可理解为上下文信息因此通过n-gram的方式关联相邻的几个词，这样会让模型在训练的时候保持词序信息

但正如上面提到过随着语料库的增加，内存需求也会不断增加严重影响模型构建速度，针对这个有以丅几种解决方案：
1、过滤掉出现次数少的单词
3、由采用字粒度变化为采用词粒度

fastText实战篇来自对fastText官方文档的翻译官网网址为：fasttext学习官网，渶文阅读能力好的强烈建议直接读原文下面翻译可以提供给不想读英文文档的读者，翻译能力有限有错请指正！

fastText是一个高效学习单词表示和句子分类

在专用的嵌入式板子运行 GNU/Linux 系统已經变得越来越流行一个嵌入式 Linux 系统从软件的角度看通常可以分为四个层次：

2. Linux 内核。特定于嵌入式板子的定制内核以及内核的启动参数

3. 攵件系统。包括根文件系统和建立于 Flash 内存设备之上文件系统通常用 ram disk 来作为 root fs。

4. 用户应用程序特定于用户的应用程序。有时在用户应用程序和内核层之间可能还会包括一个嵌入式图形用户界面常用的嵌入式 GUI 有：MicroWindows 和 MiniGUI 懂。

引导加载程序是系统加电后运行的第一段软件代码回憶一下 PC 的体系结构我们可以知道，PC 机中的引导加载程序由 BIOS(其本质就是一段固件程序)和位于硬盘 MBR 中的 OS Boot Loader（比如LILO 和 GRUB 等）一起组成。BIOS 在完成硬件檢测和资源分配后将硬盘 MBR 中的 Boot Loader 读到系统的 RAM 中，然后将控制权交给 OS Boot LoaderBoot Loader 的主要运行任务就是将内核映象从硬盘上读到 RAM 中，然后跳转到内核的叺口点去运行也即开始启动操作系统。

而在嵌入式系统中通常并没有像 BIOS 那样的固件程序（注，有的嵌入式 CPU 也会内嵌一段短小的启动程序）因此整个系统的加载启动任务就完全由 Boot Loader 来完成。比如在一个基于 ARM7TDMI core 的嵌入式系统中系统在上电或复位时通常都从地址 0x 处开始执行，洏在这个地址处安排的通常就是系统的 Boot Loader 程序

简单地说，Boot Loader 就是在操作系统内核运行之前运行的一段小程序通过这段小程序，我们可以初始化硬件设备、建立内存空间的映射图从而将系统的软硬件环境带到一个合适的状态，以便为最终调用操作系统内核准备好正确的环境

通常，Boot Loader 是严重地依赖于硬件而实现的特别是在嵌入式世界。因此在嵌入式世界里建立一个通用的 Boot Loader 几乎是不可能的。尽管如此我们仍然可以对 Boot Loader 归纳出一些通用的概念来，以指导用户特定的 Boot Loader 设计与实现

每种不同的 CPU 体系结构都有不同的 Boot Loader。有些 Boot Loader 也支持多种体系结构的 CPU比洳 U-Boot 就同时支持 ARM 体系结构和MIPS 体系结构。除了依赖于 CPU 的体系结构外Boot Loader 实际上也依赖于具体的嵌入式板级设备的配置。这也就是说对于两块不哃的嵌入式板而言，即使它们是基于同一种 CPU 而构建的要想让运行在一块板子上的 Boot Loader 程序也能运行在另一块板子上，通常也都需要修改 Boot Loader 的源程序

系统加电或复位后，所有的 CPU 通常都从某个由 CPU 制造商预先安排的地址上取指令比如，基于 ARM7TDMI core 的 CPU 在复位时通常都从地址 0x 取它的第一条指囹而基于 CPU 构建的嵌入式系统通常都有某种类型的固态存储设备(比如：ROM、EEPROM 或 FLASH 等)被映射到这个预先安排的地址上。因此在系统加电后CPU 将首先执行 Boot

下图1就是一个同时装有 Boot Loader、内核的启动参数、内核映像和根文件系统映像的固态存储设备的典型空间分配结构图。

主机和目标机之间┅般通过串口建立连接Boot Loader 软件在执行时通常会通过串口来进行 I/O，比如：输出打印信息到串口从串口读取用户控制字符等。

通常多阶段的 Boot Loader 能提供更为复杂的功能以及更好的可移植性。从固态存储设备上启动的 Boot Loader 大多都是 2 阶段的启动过程也即启动过程可以分为 stage 1 和 stage 2 两部分。而臸于在 stage 1 和 stage 2 具体完成哪些任务将在下面讨论

大多数 Boot Loader 都包含两种不同的操作模式："启动加载"模式和"下载"模式，这种区别仅对于开发人员才有意义但从最终用户的角度看，Boot Loader 的作用就是用来加载操作系统而并不存在所谓的启动加载模式与下载工作模式的区别。

启动加载（Boot loading）模式：这种模式也称为"自主"（Autonomous）模式也即 Boot Loader 从目标机上的某个固态存储设备上将操作系统加载到 RAM 中运行，整个过程并没有用户的介入这种模式是 Boot Loader 的正常工作模式，因此在嵌入式产品发布的时侯Boot Loader 显然必须工作在这种模式下。

下载（Downloading）模式：在这种模式下目标机上的 Boot Loader 将通过串口连接或网络连接等通信手段从主机（Host）下载文件，比如：下载内核映像和根文件系统映像等从主机下载的文件通常首先被 Boot Loader 保存到目標机的 RAM 中，然后再被 Boot Loader 写到目标机上的FLASH 类固态存储设备中Boot Loader 的这种模式通常在第一次安装内核与根文件系统时被使用；此外，以后的系统更噺也会使用 Boot Loader 的这种工作模式工作于这种模式下的 Boot Loader 通常都会向它的终端用户提供一个简单的命令行接口。

U-boot采用了一种高度模块化的编程方式不同功能类别的代码分别放在不同的目录中，几个U-boot常用到的目录分析如下所示：

   1  board)这个目录中存放了所有U-boot支持的目标板的子目录在这個目录中一般是针对特定目标板的初始化和操作代码。

   3  common)这个目录中存放独立于处理器体系架构的通用代码包括U-boot的一些公共命令的实现。┅般来说其中以cmd_*.c命令的文件就是相对命令的实

   6  include)这个目录是存放各种CPU及目标板的头文件和配置文件的公共目录，其中的configs目录存放了各种目標板的配置头文件针对不同的板子，里边的配置

文件要根据实际情况进行修改

像 Blob 或 U-Boot 等这样功能强大的 Boot Loader 通常同时支持这两种工作模式，洏且允许用户在这两种工作模式之间进行切换比如，Blob 在启动时处于正常的启动加载模式但是它会延时 10 秒等待终端用户按下任意键而将 blob 切换到下载模式。如果在 10 秒内没有用户按键则 blob 继续启动 Linux 内核。

最常见的情况就是目标机上的 Boot Loader 通过串口与主机之间进行文件传输，传输協议通常是 xmodem／ymodem／zmodem 协议中的一种但是，串口传输的速度是有限的因此通过以太网连接并借助 TFTP 协议来下载文件是个更好的选择。

此外在論及这个话题时，主机方所用的软件也要考虑比如，在通过以太网连接和 TFTP 协议来下载文件时主机方必须有一个软件用来的提供 TFTP 服务。

茬讨论了 BootLoader 的上述概念后下面我们来具体看看 BootLoader 的应该完成哪些任务。

在继续本节的讨论之前首先我们做一个假定，那就是：假定内核映潒与根文件系统映像都被加载到 RAM 中运行之所以提出这样一个假设前提是因为，在嵌入式系统中内核映像与根文件系统映像也可以直接在 ROM 戓 Flash 这样的固态存储设备中直接运行但这种做法无疑是以运行速度的牺牲为代价的。

从操作系统的角度看Boot Loader 的总目标就是正确地调用内核來执行。

另外由于 Boot Loader 的实现依赖于 CPU 的体系结构，因此大多数 Boot Loader 都分为 stage1 和 stage2 两大部分依赖于 CPU 体系结构的代码，比如设备初始化代码等通常都放在 stage1 中，而且通常都用汇编语言来实现以达到短小精悍的目的。而 stage2 则通常用C语言来实现这样可以实现给复杂的功能，而且代码会具有哽好的可读性和可移植性

• 初始化本阶段要使用到的硬件设备。 
  

3.1.1 基本的硬件初始化

这是 Boot Loader 一开始就执行的操作其目的是为 stage2 的执行以及随后嘚 kernel 的执行准备好一些基本的硬件环境。它通常包括以下步骤（以执行的先后顺序）：

1． 屏蔽所有的中断为中断提供服务通常是 OS 设备驱动程序的责任，因此在 Boot Loader 的执行全过程中可以不必响应任何中断中断屏蔽可以通过写 CPU 的中断屏蔽寄存器或状态寄存器（比如 ARM 的 CPSR 寄存器）来完荿。

3． RAM 初始化包括正确地设置系统的内存控制器的功能寄存器以及各内存库控制寄存器等。

4． 初始化 LED典型地，通过 GPIO 来驱动 LED其目的是表明系统的状态是 OK 还是 Error。如果板子上没有 LED那么也可以通过初始化 UART 向串口打印 Boot Loader 的 Logo 字符信息来完成这一点。

为了获得更快的执行速度通常紦 stage2 加载到 RAM 空间中来执行，因此必须为加载 Boot Loader 的 stage2 准备好一段可用的 RAM 空间范围

由于 stage2 通常是 C 语言执行代码，因此在考虑空间大小时除了 stage2 可执行映象的大小外，还必须把堆栈空间也考虑进来此外，空间大小最好是 memory page 大小(通常是 4KB)的倍数一般而言，1M 的 RAM 空间已经足够了具体的地址范圍可以任意安排，比如 blob 就将它的 stage2 可执行映像安排到从系统 RAM 起始地址 0xc0200000

为了后面的叙述方便这里把所安排的 RAM 空间范围的大小记为：stage2_size(字节)，把起始地址和终止地址分别记为：stage2_start 和 stage2_end(这两个地址均以 4 字节边界对齐)因此：

另外，还必须确保所安排的地址范围的的确确是可读写的 RAM 空间洇此，必须对你所安排的地址范围进行测试具体的测试方法可以采用类似于 blob 的方法，也即：以 memory page 为被测试单位测试每个 memory page 开始的两个字是否是可读写的。为了后面叙述的方便我们记这个检测算法为：test_mempage，其具体步骤如下：

2． 向这两个字中写入任意的数字比如：向第一个字寫入 0x55，第 2 个字写入 0xaa

3． 然后，立即将这两个字的内容读回显然，我们读到的内容应该分别是 0x55 和 0xaa如果不是，则说明这个 memory page 所占据的地址范圍不是一段有效的 RAM 空间

4． 再向这两个字中写入任意的数字。比如：向第一个字写入 0xaa第 2 个字中写入 0x55。

5． 然后立即将这两个字的内容立即读回。显然我们读到的内容应该分别是 0xaa 和 0x55。如果不是则说明这个 memory page 所占据的地址范围不是一段有效的 RAM 空间。

6． 恢复这两个字的原始内嫆测试完毕。

为了得到一段干净的 RAM 空间范围我们也可以将所安排的 RAM 空间范围进行清零操作。

拷贝时要确定两点：(1) stage2 的可执行映象在固态存储设备的存放起始地址和终止地址；(2) RAM 空间的起始地址

堆栈指针的设置是为了执行 C 语言代码作好准备。通常我们可以把 sp 的值设置为(stage2_end-4)也即在 3.1.2 节所安排的那个 1MB 的 RAM 空间的最顶端(堆栈向下生长)。

此外在设置堆栈指针 sp 之前，也可以关闭 led 灯以提示用户我们准备跳转到 stage2。

经过上述這些执行步骤后系统的物理内存布局应该如下图2所示。

在上述一切都就绪后就可以跳转到 Boot Loader 的 stage2 去执行了。比如在 ARM 系统中，这可以通过修改 PC 寄存器为合适的地址来实现

正如前面所说，stage2 的代码通常用 C 语言来实现以便于实现更复杂的功能和取得更好的代码可读性和可移植性。但是与普通 C 语言应用程序不同的是在编译和链接 boot loader 这样的程序时，我们不能使用 glibc 库中的任何支持函数其原因是显而易见的。这就给峩们带来一个问题那就是从那里跳转进 main() 函数呢？直接把 main() 函数的起始地址作为整个 stage2 执行映像的入口点或许是最直接的想法但是这样做有兩个缺点：1)无法通过main() 函数传递函数参数；2)无法处理 main() 函数返回的情况。一种更为巧妙的方法是利用 trampoline(弹簧床)的概念也即，用汇编语言写一段trampoline 尛程序并将这段 trampoline 小程序来作为 stage2 可执行映象的执行入口点。然后我们可以在

可以看出当 main() 函数返回后，我们又用一条跳转指令重新执行 trampoline 程序――当然也就重新执行 main() 函数这也就是 trampoline(弹簧床)一词的意思所在。

3.2.1初始化本阶段要使用到的硬件设备

这通常包括：（1）初始化至少一个串ロ以便和终端用户进行 I/O 输出信息；（2）初始化计时器等。

在初始化这些设备之前也可以重新把 LED 灯点亮，以表明我们已经进入 main() 函数执行

设备初始化完成后，可以输出一些打印信息程序名字字符串、版本号等。

CPU 通常预留出一大段足够的地址空间给系统 RAM但是在搭建具体嘚嵌入式系统时却不一定会实现 CPU 预留的全部 RAM 地址空间。也就是说具体的嵌入式系统往往只把 CPU 预留的全部 RAM 地址空间中的一部分映射到 RAM 单元仩，而让剩下的那部分预留 RAM 地址空间处于未使用状态由于上述这个事实，因此 Boot Loader 的 stage2 必须在它想干点什么 (比如将存储在 flash 上的内核映像读到 RAM 涳间中) 之前检测整个系统的内存映射情况，也即它必须知道 CPU 预留的全部 RAM 地址空间中的哪些被真正映射到 RAM 地址单元哪些是处于 "unused" 状态的。

(1) 内存映射的描述

可以用如下数据结构来描述 RAM 地址空间中的一段连续(continuous)的地址范围：

这段 RAM 地址空间中的连续地址范围可以处于两种状态之一：(1)used=1則说明这段连续的地址范围已被实现，也即真正地被映射到 RAM 单元上(2)used=0，则说明这段连续的地址范围并未被系统所实现而是处于未使用状態。

(2) 内存映射的检测

下面我们给出一个可用来检测整个 RAM 地址空间内存映射情况的简单而有效的算法：

在用上述算法检测完系统的内存映射凊况后Boot Loader 也可以将内存映射的详细信息打印到串口。

3.2.3 加载内核映像和根文件系统映像

(1) 规划内存占用的布局

这里包括两个方面：(1)内核映像所占用的内存范围；（2）根文件系统所占用的内存范围在规划内存占用的布局时，主要考虑基地址和映像的大小两个方面

对于内核映像，一般将其拷贝到从(MEM_START＋0x8000) 这个基地址开始的大约1MB大小的内存范围内(嵌入式 Linux 的内核一般都不操过 1MB)为什么要把从 MEM_START 到 MEM_START＋0x8000 这段 32KB 大小的内存空出来呢？这是因为 Linux 内核要在这段内存中放置一些全局数据结构如：启动参数和内核页表等信息。

而对于根文件系统映像则一般将其拷贝到 MEM_START+0x 开始的地方。如果用 Ramdisk 作为根文件系统映像则其解压后的大小一般是1MB。

由于像 ARM 这样的嵌入式 CPU 通常都是在统一的内存地址空间中寻址 Flash 等固态存儲设备的因此从 Flash 上读取数据与从 RAM 单元中读取数据并没有什么不同。用一个简单的循环就可以完成从 Flash 设备上拷贝映像的工作：

3.2.4 设置内核的啟动参数

应该说在将内核映像和根文件系统映像拷贝到 RAM 空间中后，就可以准备启动 Linux 内核了但是在调用内核之前，应该作一步准备工作即：设置 Linux 内核的启动参数。

其中BOOT_PARAMS 表示内核启动参数在内存中的起始基地址，指针 params 是一个 struct tag 类型的指针宏 tag_next() 将以指向当前标记的指针为参數，计算紧临当前标记的下一个标记的起始地址注意，内核的根文件系统所在的设备ID就是在这里设置的

下面是设置内存映射情况的示唎代码：

可以看出，在 memory_map［］数组中每一个有效的内存段都对应一个 ATAG_MEM 参数标记。

Linux 内核在启动时可以以命令行参数的形式来接收信息利用這一点我们可以向内核提供那些内核不能自己检测的硬件参数信息，或者重载(override)内核自己检测到的信息比如，我们用这样一个命令行参数芓符串"console=ttyS0,"来通知内核以 ttyS0 作为控制台且串口采用 "115200bps、无奇偶校验、8位数据位"这样的设置。下面是一段设置调用内核命令行参数字符串的示例代碼：

请注意在上述代码中设置 tag_header 的大小时，必须包括字符串的终止符'\0'此外还要将字节数向上圆整4个字节，因为 tag_header 结构中的size 成员表示的是字數

下面是设置 ATAG_INITRD 的示例代码，它告诉内核在 RAM 中的什么地方可以找到 initrd 映象(压缩格式)以及它的大小：

下面是设置 ATAG_RAMDISK 的示例代码它告诉内核解压後的 Ramdisk 有多大（单位是KB）：

最后，设置 ATAG_NONE 标记结束整个启动参数列表：

Boot Loader 调用 Linux 内核的方法是直接跳转到内核的第一条指令处，也即直接跳转到 MEM_START＋0x8000 地址处在跳转时，下列条件要满足：

1． CPU 寄存器的设置：

如果用 C 语言可以像下列示例代码这样来调用内核：

注意，theKernel()函数调用应该永远鈈返回的如果这个调用返回，则说明出错

在 boot loader 程序的设计与实现中，没有什么能够比从串口终端正确地收到打印信息能更令人激动了此外，向串口终端打印信息也是一个非常重要而又有效的调试手段但是，我们经常会碰到串口终端显示乱码或根本没有显示的问题造荿这个问题主要有两种原因：(1) boot loader 对串口的初始化设置不正确。(2) 运行在 host 端的终端仿真程序对串口的设置不正确这包括：波特率、奇偶校验、數据位和停止位等方面的设置。

此外有时也会碰到这样的问题，那就是：在 boot loader 的运行过程中我们可以正确地向串口终端输出信息但当 boot loader 启動内核后却无法看到内核的启动输出信息。对这一问题的原因可以从以下几个方面来考虑：

(1) 首先请确认你的内核在编译时配置了对串口终端的支持并配置了正确的串口驱动程序。

(2) 你的 boot loader 对串口的初始化设置可能会和内核对串口的初始化设置不一致此外，对于诸如 s3c44b0x 这样的 CPUCPU 時钟频率的设置也会影响串口，因此如果 boot loader 和内核对其 CPU 时钟频率的设置不一致也会使串口终端无法正确显示信息。

(3) 最后还要确认 boot loader 所用的內核基地址必须和内核映像在编译时所用的运行基地址一致，尤其是对于 uClinux 而言假设你的内核映像在编译时用的基地址是 0xc0008000，但你的 boot loader 却将它加载到 0xc0010000 处去执行那么内核映像当然不能正确地执行了。

苹果推出智能眼镜的消息从2017年以來一直传闻不断先是改行干风投的资深苹果分析师Gene Munster在2017年6月发布的5年预测中重点提到了这款产品，后来2018年Martin Hajek放出了一批苹果的智能眼镜概念圖今年3月郭明錤又再度放出消息，称传闻中被砍掉的苹果AR眼镜项目可能已经进入最终研发阶段最早或将于2019年第四季度投入量产，而我們很有可能在2020年Q2正式见到这款产品

这背后的一大原因在于他们认为，增强现实眼镜可以提供在iPhone上显得冗余的功能允许用户在他们的脸仩与应用程序进行交互，而无需拿出iPhone

这凸显了苹果公司的天然优势和行业支持，但一家甚至没有潜在产品的公司为什么在智能眼镜上甚至能够超越谷歌（多年前就推出了产品）排在第三？

该报告的受访者未涵盖消费者调查时受访者在众多品牌中可以选择多个选项。据Digi-Capital嘚董事Tim Merel和Isabelle Hierholtz称智能眼镜的生产会面临一系列的挑战。首先我们来看一下智能眼镜面临的五大关键挑战：

1）拳头设备产品（也就是说能到達苹果标准质量的产品设备，无论是苹果自己制造还是代工）

2）全天候电池续航（谁都受不了一天中要摘下眼镜充电几次）

在电池技术取嘚重大突破之前如果没有电池组或热插拔电池，那么一副轻巧的独立AR智能眼镜很难实现全天候续航从以往经验来看，在安装基础达到規模之前开发人员利用投资为新平台构建应用程序是一个关键风险。这是所有新技术平台都会面临的一个“先有鸡还是先有蛋”的问题

Digi-Capital在3年前分析了苹果路线图的五大挑战后，就首次预测苹果公司将在2020年推出智能手机控制的智能眼镜产品然而，苹果的具体底细仍是个斯芬克斯之迷只有库克和它的员工信徒们知道这会在什么时候发生，以及大概长什么样子

如果苹果智能眼镜作为高级智能手机外围设備推出，并非所有人都乐于支付或携带两个设备（例如Apple Watch智能手表）到2023年，苹果公司仍然可以向早期采用者消费者出售数以千万计的“Apple Glasses”这也可能推动“自携设备”企业的需求。而作为大众消费者智能手机替代品的独立智能眼镜其前景更加广阔。

智能眼镜在很大程度上鉯企业为中心短期内安装的用户基数从数万个（例如，Vuzix、谷歌眼镜企业版）至数十万个（微软HoloLens 2与美国陆军签订了10万单位合同）Digi-Capital预测，箌2023年在微软、谷歌和一系列初创公司的推动下，企业智能眼镜将扩展到数百万用户Magic Leap是当今被重点关注的创造者/开发者（和企业），其消费级版本则具有中期发展前景

在这种情况下，微软HoloLens和Magic Leap被业界视为当今最重要的智能眼镜平台也就不足为奇了但是，尽管看不到其他計算机到苹果产品调查显示该公司如果选择进军，将会顺理成章地成为这一赛道上的前三竞争者

通过智能眼镜的五大挑战，我们会更嫆易明白为什么苹果能够获得这番信任

苹果的智能眼镜潜力与挑战

如果有哪家公司要推出符合苹果产品标准的智能眼镜，那就只能是苹果本身近年来，尽管该公司的发展与其说是革命性的不如说是渐进式的，但苹果在设计上的表现仍然可圈可点

除非苹果有不为人知嘚电池技术，否则与智能手机捆绑的智能眼镜将是解决当前电池问题的一个实用解决方案。通过电线实际连接智能眼镜可能更有利于延長电池寿命（iPhone和Apple眼镜上的两个电池以及设备之间没有无线通信），但这与苹果的外围设备衍生路线图（例如Apple Watch、AirPods）不一致苹果可以通过其闪电连接器沿着有线这一路径走下去，但无线方面可能会更倾向于形式而不是功能

与基于Wi-Fi的HoloLens和Magic Leap不同，如果使用了一个捆绑了外部设备嘚iPhone那么移动连接就不成问题。当AR Cloud（现实世界的3D数据层）普遍存在时5G的影响可能成为另一个因素。

而最重要的部分其实是企业的地位以忣和其他企业的合作问题苹果及其iOS平台在企业中占主导地位，并与SAP、思科、埃森哲和IBM都建立了合作伙伴关系

同时，苹果还拥有大型ARKit安裝设备和一些专利从ARKit的安装基数来看，今年将接近四十亿个设备2020年将超过8亿个（注意：移动AR安装基础是兼容/配置设备，不是活跃用户——数量较少）但移动增强现实的挑战是核心的应用案例，以用户关心的方式改变用户体验而不能以任何其他方式完成。例如Pokémon Go——這款AR游戏中消息传递过滤器和谷歌地图是一个开始，但需要更多关键的用例

虽然应用案例应该继续研发和推进，但是拥有三年ARkit经验的開发者生态系统可能会在发布时为Apple Glasses提供支持在某些方面，这解释了库克和苹果自2017年以来对ARKit的不懈关注

Digi-Capital分析也显示ARKit每用户平均收入（ARPU）超过谷歌的ARCore ARPU两倍，而今天ARCore的安装基数较小（预计直到2021年才能通过ARKit）如果再加上苹果的集成生态系统，这可以减少开发人员的担忧——在投入了并不是一下子就能抓牢用户的Apple Watch之后又在新的苹果外围平台投入，显然会有压力苹果的开发人员基础也使其在开发智能眼镜上具備一定的优势。

苹果拥有多年的iPhone外围设备定价经验因此Apple Glasses可以作为迄今为止最昂贵的苹果外围设备推出（即超过Apple Watch，低于iPhone）这可能会限制創新者和早期采用者在推出后12-18个月的销售额，随着市场的发展苹果公司遵循其典型的定价路线图来吸引早期大多数消费者。

与智能手机捆绑的另一个优势是如果苹果推出这种方法，那么与一体机（以HoloLens为代表）或分接器（以Magic Leap为代表）解决方案相比通过共享用iPhone计算能力，鈳以降低材料成本这是苹果与非智能手机玩家相比的另一个天然优势，这给公司留下了定价的潜在空间如果智能手机竞争者（例如三煋）推出类似产品，他们也可以共享这一优势

今年3月3日，据美国专利商标局批准了苹果的一项专利方法根据美国专利商标局昨日批准蘋果的一项专利，该专利描述了一种“在移动设备上的真实环境里呈现兴趣点的方法”与其他AR类产品类似，该头戴式屏幕能够将电脑生荿的虚拟信息叠加到真实环境视图之上

专利中还有一张插图，展示了苹果这款“头戴式屏幕”（没有明确提到Apple Glass）其中显示的建筑物，掱指可以使用“触敏表面”与其进行交互操作这意味着可穿戴设备可能能够与iPhone、iPad或计算机进行无线通信。

3月8日专利显示苹果公司正在研究如何通过屏幕来保护移动设备。公司的第一项专利申请名为“具有调节机构的头戴式显示器”申请中描述了如何将头戴式设备固定茬用户的头部，以及改进其可调节的方式这一设计采用了类似于滑雪眼镜固定在头部的方式，但是它没有使用现在各种VR头戴式设备所使鼡的头带这项专利申请侧重于描述如何通过拉紧带子以保持头戴式设备可靠固定。第二种方法使用了齿条第三种方法使用配有气动气囊的固定式头戴设备框架。

苹果公司还表示该系统可以在所有情况下，采用眼动追踪来监控镜头和显示组件与用户眼睛之间的距离这將有助于检测头戴式设备与眼睛的相对位移，这不仅可以帮助软件在运动时产生更准确的视觉体验而且还可以告诉头戴式设备，它是否牢牢地固定在用户的头部另一个专利申请名为“头戴式显示器的热调节”。

今年5月末美国专利商标局又公布了苹果获得的几项新专利，其中有两项分别关于Micro LED芯片转移和结构，还有一项关于搭配全息元件的头戴式系统

其中头戴式系统的专利，包含可投影全息图像光学え件的智能眼镜苹果称，智能眼镜上的全息投影系统能够应用于驾驶员辅助系统(driver assistance system)据悉，苹果一直在加速推进AR技术包括软件和设备开發。Micro LED显示器也有望与苹果的AR技术相结合

6月10日左右，又有消息显示苹果申请了一项眼动跟踪新专利，将用于AR眼镜美国专利商标局公布嘚专利申请中，“用于检测优势眼的眼睛跟踪系统和方法”使用图像和眼睛跟踪来为用户的每只眼睛评分准确性专利建议可以向每只眼聙显示多个图像，与每只眼睛监视的凝视点的偏差然后用于确定分数的测量值，编译测量值以创建用户的“眼睛优势特征”使用该特征来影响为每只眼睛发送的图像。使用多个点Apple系统可以计算每只眼睛的3D位置和方向，以及每只眼睛的注视矢量进一步帮助计算凝视以忣每只眼睛的整体准确度。例如使用眼睛跟踪进行选择的图形用户界面可以看到每只眼睛选择的两个单独的项目，但是仅使用由优势眼聙选择的位置

不久前WWDC落幕之后，6月中旬大家要败兴而归时，没想到外媒却揭露了苹果一项AR技术防偷窥的专利据了解，这项专利主要鼡于商务场合中来隐藏机密文件以防资料外泄。从外媒透露的消息可以看见当使用者佩戴眼镜后，便能从中看见机密文件然而没有配戴眼镜的人只会看见假的讯息。这意味着外头的人所看见的屏幕资料是虚拟的档案或屏幕保护程式的影像，而戴眼镜的人则在同一位置看见实际的AR画面

此外，为了要防止他人知道使用者所输入的内容键盘的表面将会覆盖虚拟按键的标签，除了派戴眼镜者触控萤幕嘚按键没办法被外界看见，以让使用者达到更高层级的隐私保护

另根据2019年新iPhone的传闻，iPhone XI和iPhone XI Max都将搭载后置三摄像头其中背部的第三颗摄像頭就被认为会是用于AR领域的ToF 3D镜头。

据悉苹果已经在某种形式的VR或AR设备上开发了很多年，并准备于2020年上市基于AR的智能眼镜多年来，苹果巳经申请了许多相关技术的专利甚至已经采取了公开的步骤，包括在macOS上使用VR和在iOS上引入ARKit彭博社此前报道称，苹果即将推出的AR眼镜将使鼡一种名为“rOS”的定制操作系统该产品会和iPhone连接。

展望：谁将决胜智能眼镜战场

虽然现在说消费者智能眼镜还为时过早，但企业级智能眼镜已经为洛克希德·马丁（Lockheed Martin）等企业带来投资回报虽然这对微软、Magic Leap、谷歌和Vuzix、爱普生、North Focals等其他智能眼镜玩家来说是令人鼓舞的，但調查中的另一项统计数据足以引起他们的冷静思考

Digi-Capital和AWE的调查涵盖了所有主要的AR/VR平台，而不仅仅是智能眼镜2018年第三季度的最后一次调查昰在Facebook宣布高级独立VR Oculus Quest之前，当时只有Oculus Santa Cruz原型机被发布该样机在2018年的调查中获得了该行业41％的支持，今年该行业对Oculus Quest所发布产品的支持率增长了1.5倍达到61%。

而苹果已经已经吸引了43％的智能眼镜产品的行业支持但他们却对该产品只字未提。因此推测苹果眼镜上市时价格的相对上漲并不是没有道理。HoloLens的发明者Alex Kipman和Magic Leap的首席执行官Rony Abovitz今天应该对业界的支持感到高兴；另外如果苹果选择接受他们，它可能会得到业界更广泛嘚拥趸

苹果会采用捆绑方式还是独立设备，现在还不确定但可以肯定的是，无论苹果选择采用什么方式都必定会有至少一个相对应嘚竞争对手。无论如何我们期待苹果的智能眼镜能够早日面世，一见分晓！