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随着云基础设施的逐步完善，云端算力大幅提升，加之网络技术快速演进迭代以及 5G 的大规模商用普及，与我们生活工作息息相关的通信、社交、娱乐都在视频化，诞生了诸如云会议、云直播、云游戏等一系列云端结合的创新应用和新的商业模式。 NVIDIA CloudXR正是解决 AR/VR应用上云 的全新云端交互解决方案，把算力要求比较高的渲染和编码计算放在云端或边缘数据中心，将处理完成的视频串流推送到终端，终端设备支持头戴式显示器、手机、平板等瘦客户端设备，可跨5G和Wi-Fi网络实现无线VR和AR。通过“云+边缘+5G”的全新架构，大幅降低了XR应用的开发和使用门槛，使用客户端设备即可便携式体验全保真XR应用，解决了传统XR设备的线缆束缚和计算能耗高导致续航短的问题。 随着 CloudXR产业日趋成熟，平台的用户规模越来越大，对平台算力的需求也逐渐增加。与此同时，行业VR/AR/XR技术也在加速更新迭代，3DCAT实时渲染云不断优化更新底层计算资源，满足日益增长的用户需求，将 NVIDIA CloudXR SDK和RTX 6000 GPU 作为3DCAT的底层架构，实现完整的SaaS服务，为用户提供了可自由调度、跨平台访问的实时渲染云服务。 NVIDIA CloudXR SDK和RTX 6000 GPU赋能实时渲染云服务 3DCAT利用了 NVIDIA 的GPU渲染和云服务器架构提供的计算能力，在确保VR/AR/XR内容高清显示的前提下，降低了对终端硬件性能的要求，简化了VR/AR/XR的系统架构，降低了用户使用门槛，用户使用简易的一体机即可体验高清、互动、沉浸感强的VR/AR/XR内容。 3DCAT实时渲染云将显卡升级为 RTX 6000 ，基于 RTX 6000 强大的显存，可以支持更大的渲染场景。在支持实时光线追踪效果的同时，显示帧数由30 fps提升至60 fps，为用户带来了更加炫酷的视觉体验。 NVIDIA QUADRO RTX 6000 另外，3DCAT的 CloudXR云服务集成了 NVIDIA CloudXR? 技术，不但支持无线WIFI网络，还实现了5G网络VR/AR服务，为用户提供高清串流体验。 NVIDIA CloudXR拓展3DCAT应用场景 NVIDIA CloudXR SDK为瑞云提供了用于服务器组件的安装程序和易于使用的库，将OpenVR应用程序流式传输到Android或Windows等客户端，为用户提供丰富的XR内容。 基于 NVIDIA CloudXR 的技术，3DCAT不仅完成了对传统应用场景的延伸，还拓展了更多场景，打造一系列标准化的功能组件，逐步扩大产品的边界。 3DCAT实时渲染云希望成为全真互联网时代的参与者，共建CloudXR生态。目前已在工业仿真、智慧园区、医疗仿真、游戏试玩、汽车仿真、建筑工程等虚拟仿真和数字孪生相关应用领域提供专业的技术服务，为XR的云生态做出贡献。

交互（Interaction ），即交流互动，也就是说我们自己通过我们的五觉：视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉来感受其他事物并和他们之间产生信息沟通的过程，那么交互设计就是研究我们在不同的情境里与不同事物的信息沟通方式，它定义了两个或多个互动的个体之间交流的内容和结构，使之互相配合，共同达成某种目的。交互设计努力去创造和我们可以简单的理解为建立人与产品及服务之间有意义的关系的过程，就是交互。 云交互，是“交互应用 + 移动终端+ 云计算 ”的跨界产物，而常见的云交互有哪些呢？比如在手机、PC、平板或XR设备上，手指滑动屏幕、PC上点击了一下鼠标，这都可以称之为云交互。 云交互的核心技术是云渲染。 实时云渲染就是将渲染工作放在服务器端,再将渲染结果利用5G通信技术快速传输到客户端以实现实时的浏览和交互。 现在的AR、VR都比较依靠于设备，用户需要频繁地更新设备，但如果把这个搬到云端，用户本地只需要做解码能力的支持，网络带宽更新换代也是非常快的，那这样就可以实现终端设备轻量化。 3DCAT实时渲染云平台致力于基于云计算理念，将三维应用部署在云端运行，云端资源进行图形数据的实时计算和输出，并把运行结果用“流”(Streaming)的方式推送到终端呈现的一种解决方案，终端用户可随时随地交互式访问各种三维应用。 3DCAT实时渲染云支持Unreal、Unity、CryEngine、Enscape、Twinmotion等多种引擎输出的应用；支持提供多规格、自适应的码流能力；提供全功能SDK，支持应用和网页交互（Unreal）。具有业界领先调度功能，数万台分布式服务器从任务发布到队列处理均由”自研集群调度系统-MUNU“完成，支持多平台混合使用，实现灵活构建，轻松运维。 3DCAT实时渲染云既有公有云服务，也有私有云服务。目前，3DCAT已在工业仿真、智慧园区、医疗仿真、游戏试玩、汽车仿真、建筑工程等虚拟仿真和数字孪生相关应用领域提供专业的技术服务。

什么是边缘计算？ 边缘计算是一种网络哲学，旨在使计算能力、内存和存储尽可能接近最终用户。“边缘”是指网络的边缘，即网络服务器可以最方便地向客户提供计算功能的位置。 边缘计算不依赖于数据中心等集中位置的服务器，而是将处理物理移动到更靠近最终用户的位置。计算是在本地完成的，就像在用户的计算机、物联网设备或边缘服务器上一样。 边缘计算最大限度地减少了客户端与集中式云或服务器之间必须发生的远程通信量。这导致更少的延迟或延迟、更快的响应时间和带宽使用。 “边缘计算”和“平台”是当今业界最容易混淆和误用的两个术语；“边缘计算平台”是指数级的混乱。 出于本文和更广泛辩论的目的，我们将边缘计算定义为“在位于设备和互联网/超大规模之间的物理计算基础设施上，更接近最终用户/设备/数据源的处理能力云”和平台作为“用于编写和运行软件应用程序的软件环境”。 在我们讨论构成边缘计算平台的功能之前，值得记住的是，边缘计算将利用和构建已有的基准和标准。 尽管并非所有 边缘计算平台供应商都来自云世界（例如一些来自工业领域），但许多将使用我们在云中看到的类似堆栈。 在云计算原住民基金会（CNCF）在定义云计算的风景，以及参考代码和测试用例提供一个论坛，以确保云应用程序的可扩展性方面发挥了关键作用。尽管大部分注意力都集中在超大规模云（私有和公共）上，但他们的工作已扩展到混合云（边缘是其中的一个组成部分）。 边缘计算是如何工作的 边缘计算的工作原理是允许在将来自本地设备的数据发送到集中式云或边缘云生态系统之前，在它们运行的网络边缘进行分析。分布在全球的数据中心、服务器、路由器和网络交换机网络在本地处理和存储数据，并且每个都可以将其数据复制到其他位置。这些单独的位置称为存在点 (PoP)。边缘 PoP 在物理上更靠近设备，不像云服务器可能离设备很远。 传统上，组织在物理服务器上运行多个应用程序。没有简单的方法可以将资源分配给所有应用程序以确保它们都同样出色地执行。然后是虚拟机 (VM)，它允许隔离应用程序，以便更好地利用同一硬件基础架构上的服务器资源。 容器与 VM 类似，不同之处在于它们可以在应用程序之间共享操作系统 (OS)。这使得容器可以跨云和操作系统分发。开发人员可以以敏捷的方式有效地捆绑和运行应用程序，而无需停机。 事实上，开源平台 Kubernetes 可以帮助开发人员将容器应用程序的大部分管理自动化。例如，它允许开发人员在一个容器接收高流量时分配网络流量、自动推出和回滚、重启失败的容器、健康检查等。 开发人员可以通过构建 Pod 来在边缘部署应用程序 - 将一个或多个具有共享存储和网络资源的容器组合在一起的小型计算单元。Kubernetes 或称为 K8s 可以部署在每个边缘 PoP 上，以允许开发人员自己在边缘构建这些 Pod。 考虑一家云游戏公司，它让世界各地的用户从集中式云访问其设备上的图形密集型内容。游戏必须响应用户的击键和鼠标操作，并且数据必须以毫秒甚至更快的速度往返于云端。这种持续的交互性需要公司的服务器存储、获取和处理巨大的计算能力。此外，现代云游戏需要 5G 网络，因为它们承诺稳定的超低延迟。 与服务器的距离越远，数据传输的距离就越远，出现延迟和抖动的可能性就越大。这可能会导致用户延迟和糟糕的游戏体验。 通过将计算移至更靠近边缘和用户的位置，数据传输的距离尽可能小，玩家可以获得无延迟的体验。这使得实际的用户设备（无论是控制台还是个人计算机）变得无关紧要。因此，在边缘运行数据工作负载可以渲染图形密集型视频并整体创建卓越的游戏体验。它还可以帮助公司消除运行集中式基础架构的成本。 边缘计算平台 3DCAT移动边缘 计算平台直接部署在网络的接入端，能够极大的减少数据传输所消耗的时间，平台分布式特征则还能够很好地解决海量数据处理及海量终端连接的问题。这样既能满足传输速度问题还能解决信息计算问题。 当汽车在交通中试图读取信号，停留在车道上并在行人越过道路时做出反应时，时间就很重要。边缘计算更可靠，因为在这个情况下它减少了处理和将数据传输到这些汽车之间的延迟时间。

NVIDIA 在10月份宣布其 NVIDIA CloudXR 从 Google Cloud Marketplace 公开上市，使 Google Cloud 客户能够在创建 3D 设计、角色或沉浸式环境时轻松开始使用 CloudXR 流式传输VR。观看下面的视频，详细了解 NVIDIA CloudXR 的流式传输功能及其应用程序，例如流式传输数字角色的雕刻。 “使用 CloudXR，Google Cloud 用户可以从任何位置轻松设置、扩展和使用高质量的沉浸式体验。此外，开发人员能够通过他们的应用程序运行 CloudXR，并使用 VMI 将软件作为服务访问。客户还可以将复杂的 XR 工作流传输到他们的耳机、平板电脑或智能手机。” NVIDIA CloudXR 现已在 Google Cloud Marketplace 上可用 NVIDIA CloudXR™ 是一项基于 NVIDIA RTX™ 技术的突破性创新，可跨 5G 和 Wi-Fi 网络提供 VR 和 AR。 CloudXR 使用 NVIDIA GPU 虚拟化软件，可针对数据中心和边缘网络进行全面扩展。3D 角色艺术家使用 Masterpiece Studio 以身临其境的方式与他们的创作面对面工作，完全在 VR 中进行。通过利用 CloudXR 和 Google Cloud Platform，这些艺术家现在可以在世界任何地方实现他们的愿景。用户现在可以在沉浸式环境中实现无缝的角色创建工作流程——一个比以前更具协作性、直观性和生产力的环境。” 3DCAT提供Cloud XR 云服务 CloudXR云服务基于NVIDIA CloudXR技术、集成了业界领先的镭速引擎，可为用户提供高清晰度低延时的沉浸式VR/AR应用托管服务。 基于3DCAT稳定、高效、低延时的云端GPU实时渲染能力， CloudXR可将任意终端设备（包括头戴显示器HMD和连网的Windows、安卓设备）转变为可显示专业级质量图像的高清XR显示器。 用户无需部署工作站或外置VR追踪系统，即可利用3DCAT云端渲染力获得高清串流体验。 借助 CloudXR，任何人可在全世界的任意地点轻松体验各种虚拟显示的沉浸式应用。欢迎下载客户端app体验在线实时渲染的VR/AR演示内容。 注册立赠实时云渲染免费体验： https://app.3dcat.live/register

NVIDIA 正在为 CloudXR 推出 SDK，这是其目前面向企业的全栈云 VR 流媒体解决方案。 Oculus Quest 和 Vive Focus Plus 等独立 VR 耳机是企业用例的首选，因为它们比 PC 更容易部署和管理。但是，移动芯片的功能明显不如 PC GPU，从而限制了可能的细节数量。 这种图形限制使诸如可视化和计算机辅助设计 (CAD) 之类的应用程序很难独立使用。CloudXR 旨在通过使公司能够通过高带宽连接从附近的 GPU 服务器流式传输 OpenVR (SteamVR) 内容来解决这个问题。 需要明确的是，NVIDIA 并没有推出 VR 流媒体服务。这不是消费者产品 GeForce Now 的扩展。 CloudXR 是一套适用于使用 NVIDIA RTX 服务器的公司的软件工具。 对于大多数用户来说，国家层面的数据中心可能意味着太多的延迟。CloudXR 旨在在“边缘”服务器上运行——通常在同一城市内。使用 VR 的大公司可以租用或设置这些边缘服务器来托管他们的应用程序。虽然这在技术上总是可行的，但 NVIDIA 正在提供一个在整个堆栈中优化的解决方案，从服务器到在头显上运行的 Android 应用程序。 英伟达声称，在 5G 或高带宽 WiFi（企业倾向于使用的那种）上运行时，其质量与系留 PC VR“无法区分”。 如果 5G 能够成功部署并达到其承诺的速度，CloudXR有朝一日可以集成到消费者 VR 平台中。HTC 被列为 CloudXR 的官方合作伙伴，NVIDIA 暗示未来可能会推出消费者实施方案。但要使这种服务在财务上可行，它可能需要更大的 VR 市场，因为 GPU 服务器只能在与它们流向的头显相同的城市中使用。 3DCAT提供Cloud XR 云服务 CloudXR云服务基于NVIDIA CloudXR技术、集成了业界领先的镭速引擎，可为用户提供高清晰度低延时的沉浸式VR/AR应用托管服务。 基于3DCAT稳定、高效、低延时的云端GPU实时渲染能力， CloudXR可将任意终端设备（包括头戴显示器HMD和连网的Windows、安卓设备）转变为可显示专业级质量图像的高清XR显示器。 用户无需部署工作站或外置VR追踪系统，即可利用3DCAT云端渲染力获得高清串流体验。 借助 CloudXR，任何人可在全世界的任意地点轻松体验各种虚拟显示的沉浸式应用。欢迎下载客户端app体验在线实时渲染的VR/AR演示内容。 注册立赠实时云渲染免费体验： https://app.3dcat.live/register 下载地址： https://www.3dcat.live/cloud-xr

过去，与 VR 交互需要专用的高端工作站，以及（取决于头显）、壁挂式传感器和专用物理空间。VR 中的复杂任务可能会突破传感器范围、电缆长度和空间边界的限制，使艺术家陷入困境并限制他们的行动。该解决方案无法扩展到少数高级用例之外。 最近，来自 HTC 和 Oculus 等制造商的无绳 VR 耳机出现了，让用户摆脱了这些令人讨厌的限制，实现了从几乎任何地方体验 VR 和 AR 的新自由。增强的便携性和降低的成本导致消费者的采用率大幅增加，并在企业中开辟了许多新的探索性用例。 然而，虽然这些耳机更易于使用和便携，但为了实现这些目标，需要在计算能力上进行权衡。这种新一代头戴式显示器 (HMD) 有限的设备计算能力对于休闲游戏等许多消费类应用来说是可以接受的。但是，具有大量图形、计算或内存要求的高级企业工作负载可能很难甚至不可能在这些轻量级设备上运行。 通过将NVIDIA CloudXR与其在 Google Cloud 数据中心内运行NVIDIA RTX 虚拟工作站 (vWS )的强大 GPU相结合，您几乎可以在互联网连接良好的任何地方体验高保真 VR 和 AR 应用程序。繁重的计算在连接 GPU 的虚拟机上的云中执行，内容流到任何兼容 CloudXR 的耳机。 Google Cloud 的专用光纤网络（我们为全球交付 YouTube 内容而构建的网络）与 CloudXR 的 QoS 技术相结合，可为用户提供尽可能高的服务质量。事实上，流媒体体验可与连接到强大物理工作站的耳机相媲美，但没有硬件和电缆的摩擦。 这种强大功能和便携性的结合为释放地球上任何地方的高质量游戏和企业 AR/VR 体验的潜力奠定了基础。 数字角色创建是当今许多 3D 艺术家的核心技能。3D 角色创建的首选方法之一是数字雕刻，它让艺术家能够以高水平的精度和控制创建硬表面和有机形状。 雕刻是角色设计师技能组合中的众多任务之一。作为数字角色创作流程的一部分，艺术家还必须掌握角色的纹理、装配和姿势。 掌握所有这些任务可能具有挑战性，而且技术往往会成为障碍；在多个应用程序中工作需要切换上下文和工作流程，打破了艺术家的创作流程。传统的用户体验也可能不直观，迫使创作者将他们想要用手和头做的事情转化为鼠标移动和键盘按下。 CloudXR云服务基于NVIDIA CloudXR技术、集成了业界领先的镭速引擎，可为用户提供高清晰度低延时的沉浸式VR/AR应用托管服务。 基于3DCAT稳定、高效、低延时的云端GPU实时渲染能力，CloudXR可将任意终端设备（包括头戴显示器HMD和连网的Windows、安卓设备）转变为可显示专业级质量图像的高清XR显示器。 用户无需部署工作站或外置VR追踪系统，即可利用3DCAT云端渲染力获得高清串流体验。 借助CloudXR，任何人可在全世界的任意地点轻松体验各种虚拟显示的沉浸式应用。欢迎下载客户端app体验在线实时渲染的VR/AR演示内容。 下载地址：https://www.3dcat.live/cloud-xr

边缘计算（Edge Computing）是相对云计算来说的的，边缘计算是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析处理。 边缘计算是什么？ 边缘计算是一种计算网络架构，其中计算尽可能靠近数据源，以减少延迟和带宽使用。目的是减少需要在远离数据源或需要计算结果的用户的集中远程位置（即“云”）中执行的计算量，从而最大限度地减少计算量客户端和服务器之间必须发生的远程通信。近年来，技术的快速进步使得计算硬件的小型化和密度增加以及软件虚拟化使边缘计算变得更加可行。 在其基本层面上，边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖可能相距数千英里的中心位置。这样做是为了使数据，尤其是实时数据，不会受到影响应用程序性能的延迟问题。此外，公司可以通过在本地完成处理来节省资金，减少需要在集中或基于云的位置处理的数据量。 边缘计算是由于物联网设备的指数增长而开发的，这些设备连接到互联网以接收来自云端的信息或将数据传送回云端。许多物联网设备在运行过程中会产生大量数据。 为什么需要边缘计算？ 产生海量数据（例如智能工厂或城市中的物联网设备）、消耗海量数据（例如使用5G 手机观看 4K 流媒体视频或 VR 游戏设备） 的网络边缘在线设备迅速增加 )，或两者兼顾（例如自动驾驶汽车）。 使用传统的“云计算”模型需要将所有这些数据传输回中央数据中心。在传输回设备之前进行处理，将网络带宽要求推到了极限。尽管网络技术有所改进，但数据中心无法保证可接受的传输速率和响应时间，这可能是许多应用程序的关键要求。因此， 边缘计算将计算和存储能力带到网络边缘，在物理上、逻辑上或地理上靠近终端设备，减少网络带宽使用和延迟并缩短响应时间。边缘计算是加快互联网速度的主要组成部分！ 想想在工厂车间监控制造设备的设备或从远程办公室发送实时镜头的联网摄像机。虽然产生数据的单个设备可以很容易地通过网络传输数据，但当同时传输数据的设备数量增加时就会出现问题。与其使用一台摄像机传输实时镜头，不如将其乘以数百或数千台设备。不仅质量会因延迟而受到影响，而且带宽成本也可能是巨大的。 边缘计算硬件和服务通过成为许多这些系统的本地处理和存储源来帮助解决这个问题。例如，边缘网关可以处理来自边缘设备的数据，然后仅将相关数据通过云发送回，从而减少带宽需求。或者它可以在实时应用需求的情况下将数据发送回边缘设备。 这些边缘设备可以包括许多不同的东西，例如物联网传感器、员工的笔记本电脑、他们最新的智能手机、安全摄像头，甚至办公室休息室中连接互联网的微波炉。边缘网关本身被视为边缘计算基础设施中的边缘设备。 边缘计算使用例子 有多少用户就有多少不同的边缘用例——每个人的安排都会不同——但有几个行业一直处于边缘计算的前沿。制造商和重工业使用边缘硬件作为延迟不容忍应用程序的推动者，将处理能力保持在工厂车间重型机械的自动协调等需要的地方。边缘还为这些公司提供了一种方法来集成物联网应用程序，例如靠近机器的预测性维护。同样，农业用户可以使用边缘计算作为来自各种连接设备的数据的收集层，包括土壤和温度传感器、联合收割机和拖拉机等。 不同类型的部署所需的硬件会有很大差异。例如，工业用户将重视可靠性和低延迟，需要能够在工厂车间的恶劣环境中运行的坚固边缘节点和专用通信链路（专用 5G、专用 Wi-Fi 网络甚至有线连接） 来实现他们的目标。相比之下，联网农业用户仍将需要坚固耐用的边缘设备来应对户外部署，但连接部分可能看起来大不相同——低延迟可能仍然是协调重型设备移动的要求，但环境传感器很可能具有更高的范围和更低的数据要求——LP-WAN 连接、Sigfox 或类似的可能是那里的最佳选择。 其他用例完全提出了不同的挑战。零售商可以将边缘节点用作各种不同功能的店内票据交换所，将销售点数据与有针对性的促销活动联系起来，跟踪客流量等，以实现统一的商店管理应用程序。这里的连接部分可能很简单——每个设备的内部 Wi-Fi——或者更复杂，蓝牙或其他低功耗连接服务于流量跟踪和促销服务，以及为销售点和自助服务保留的 Wi-Fi -查看。 使用边缘计算的好处 对于许多公司而言，仅节省成本就可以推动部署边缘计算。最初将云用于其许多应用程序的公司可能已经发现带宽成本高于预期，并正在寻找更便宜的替代方案。边缘计算可能是合适的。 不过，越来越多的边缘计算的最大好处是能够更快地处理和存储数据，从而支持对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在边缘计算之前，智能手机扫描人脸进行面部识别需要通过基于云的服务运行面部识别算法，这将需要大量时间来处理。借助边缘计算模型，考虑到智能手机日益强大的功能，该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行，甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟和增强现实、自动驾驶汽车、智能城市甚至楼宇自动化系统等应用需要快速处理和响应。 边缘计算凭借增强的互连性，可以改善对更多核心应用程序的边缘访问，以及新的物联网和行业特定的业务用例，边缘基础设施有望成为未来十年及以后服务器和存储市场的主要增长引擎之一。 从安全角度来看，边缘数据可能很麻烦，尤其是当它由不同设备处理时，这些设备可能不如集中式或基于云的系统那么安全。随着物联网设备数量的增加，IT 必须了解潜在的安全问题并确保这些系统能够得到保护。这包括加密数据和采用访问控制方法以及可能的VPN隧道。 此外，对处理能力、电力和网络连接的不同设备要求可能会对边缘设备的可靠性产生影响。这使得冗余和故障转移管理对于在边缘处理数据的设备至关重要，以确保在单个节点出现故障时正确交付和处理数据。 边缘计算和 5G 在世界各地，运营商正在部署 5G 无线技术，这些技术承诺为应用程序带来高带宽和低延迟的好处，使公司能够利用其数据带宽从花园水管变成消防水管。许多运营商不仅仅提供更快的速度并告诉公司继续在云中处理数据，而是将边缘计算策略应用到他们的 5G 部署中，以提供更快的实时处理，特别是对于移动设备、联网汽车和自助服务驾驶汽车。 与托管硬件相比，无线运营商已经开始推出许可的边缘服务，提供更少的动手操作选项。这里的想法是让边缘节点虚拟地生活在边缘部署附近的 Verizon 基站上，使用 5G 的网络切片功能为即时、无需安装的连接开辟一些频谱。Verizon 的 5G Edge、AT&T 的 Multi-Access Edge 以及 T-Mobile 与 Lumen 的合作伙伴关系都代表了这种类型的选择。 2021 年边缘计算战略路线图强调了行业对 5G 边缘计算的持续兴趣，称边缘已成为许多 5G 部署的重要组成部分。亚马逊和微软等云超大规模企业与主要无线 ISP 之间的合作伙伴关系将是实现这种类型的移动边缘的广泛采用的关键。 很明显，虽然边缘计算的最初目标是降低远距离物联网设备的带宽成本，但需要本地处理和存储功能的实时应用程序的增长将在未来几年继续推动该技术的发展。 边缘计算平台 3DCAT移动 边缘计算平台直接部署在网络的接入端，能够极大的减少数据传输所消耗的时间，平台分布式特征则还能够很好地解决海量数据处理及海量终端连接的问题。这样既能满足传输速度问题还能解决信息计算问题。 当汽车在交通中试图读取信号，停留在车道上并在行人越过道路时做出反应时，时间就很重要。边缘计算更可靠，因为在这个情况下它减少了处理和将数据传输到这些汽车之间的延迟时间。

不少用户不能理解，为什么要选用实时云渲染，而不用本地的电脑进行渲染显示？本文将通过各个方面来对比两种模式的优劣支持，帮助您更全面了解实时云渲染和本地渲染。 一、便携性对比 由于GPU对机箱空间有要求，本地渲染往往需要携带沉重的服务器工作站前往场地提前拉线和部署，耗时耗力。 3DCAT实时云渲染只需要轻薄的手持终端或笔记本设备，即可流畅播放视频，减少设备投入，为企业或个人提供强有力的云服务功能，轻装上阵即可获得敏捷、灵活的云端GPU资源，用未来的技术代替传统的实施方案。 二、成本对比 本地渲染需要采购昂贵的设备，高端的算力产品投入需要过万元，而在云端进行实时渲染，只需要折合几元到几十元每小时的使用费用，便可拥有云端3D渲染服务，3DCAT并实时推流给用户终端，不需要担心硬件、网络等IaaS层，也不需要关注资源调度和技术实施的PaaS层，轻松赢在成本优势的起跑线上。 一些项目应用不断更新，体积越来越大，需要升级计算资源，本地渲染面临着设备淘汰风险，而云端渲染提供低端、中端、高端等多种显卡方案，可以无缝扩容升级到高端显卡的设备上，无需淘汰旧设备，0额外折旧费用考虑。 三、协同能力对比 本地下载安装或者通过WEB插件加载模型来实现渲染，多人协同能力较弱，需要程序额外支持数据同步功能，才能同屏互动。而3DCAT实时云渲染只需将推流传递到其他设备，便可实现多人同屏互动功能，增加协同便捷性。 四、画质对比 当前网络已经不再成为约束画面质量的硬伤，3DCAT自研串流和编码压缩技术，最高支持4K + 120 FPS，与本地所支持的参数相差无几，高分辨率提供了清晰的画质，高FPS让三维应用流畅自如地交换。结合5G与千兆带宽，更是为用户带来了身临其境的视觉体验，3DCAT全面支持NVIDIA光线追踪等高级特征，这是本地低端GPU设备无法睥睨的功能特性。 五、物理稳定性对比 经常有客户抱怨，本地部署容易出现火灾、水灾等自然灾害破坏，也容易出现人为的物理破坏，或散热失常导致死机，这将对业务产生毁灭性影响。3DCAT云端实时渲染服务器均放置在高行业标准的数据中心，拥有 T3+ 等级，通过了国际ISO认证，拥有9级以上抗震结构，全年无休运维服务，节点机的机柜固若金汤，物理因素不会影响到用户业务，客户无需操心机房内运营维护的繁琐工作。 通过对比了云端实时渲染和本地渲染的几个方面，可以发现这项未来的技术拥有者独一无二的特色和优势，为客户在二选一难以决定的情况下，给出分析和建议，3DCAT也将在未来的路上，协助更多应用上好云，用好云。

UE4是如何实现手机屏幕触控的？通过查阅国外的视频网站，知道如何做出手机屏幕触控功能，教程如下： 1、首先在内容管理器右键选其他—触摸界面设置 2、参数介绍 图像1是指外轮廓，图像2是手指可移动操作的区间，居中是指改触摸键放在场景那个位置上，视觉效果大小指的是外轮廓具体要多大尺寸，拇指大小指的是手指可触摸那个按键的大小，交互大小指的是可交互的范围，即手指能在屏幕移动的范围。输入缩放中主输入键指的是移动上下想实现什么效果，alt输入键指的是左右移动想实现什么效果。 3、在场景怎么显示 首先在玩家控制器类点击，然后打开蓝图，给个游戏开始运行事件，在连接显示触控接口按钮，这样就可以在场景中看到。 4、最终效果

在上图中点击按钮展开，每个mesh就各自移动到固定的点，点击合并就复原到原来位置，操作如下： 1.首先，新建个蓝图类点击Actor创建蓝图，然后再蓝图里把人体的每个部位都放进组件里面。 2.也是另外新建个actor，在组件里面添加样条组件，然后保存关闭把样条组件的actor放到场景里面去，按Alt拉出多条样条点，类似我这样： 3.打开人物的actor开始写事件图表，添加2个自定义事件，一个展开，一个合并，然后获取样条线的actor： 然后展开需要比较湿滑的缓慢移动过程，所以需要加个时间轴节点： 点击时间轴节点点击浮点添加两个点，一个在0秒0的位置，一个在1秒1的位置： 然后添加个插值组件： 把01链接到ALpha，A的位置获取是人体组件的场景位置，然后B点的位置是样条点的位置，获取B点样条点的位置蓝图为，这样就可以从A移动到B了。