《现代电影技术》｜潘志庚等：元宇宙视域下XR影视技术应用研究

本文刊发于《现代电影技术》2025年第6期

专家点评

扩展现实（XR）是诸多软硬件前沿科技的集大成者。不同于传统影视，XR影视内容形态丰富多样，其策划创作、制作开发、分发部署、终端呈现、版权保护等环节难以解耦，不同内容形态在各个环节对技术和设备的需求存在显著差异，技术、产品、市场之间的关联极为紧密，行业各方一直积极寻求其规模化高质量发展的科学路径。2025年《国家电影局关于促进虚拟现实电影有序发展的通知》正式发布，在可预见的未来，虚拟现实电影将成为XR影视技术应用最为广阔的行业领域，规模庞大、规范有序、体系成熟的电影产业将会为XR影视技术的持续发展提供强大的内驱动力。《元宇宙视域下XR影视技术应用研究》系统、深入探讨了XR技术体系与影视的融合机制，列举了作者团队在三维建模、AI虚拟人生成、多模态自然交互、非线性空间叙事等领域卓有成效的探索和实践，提出了当前XR影视技术面临的发展瓶颈和关键挑战，并对其发展演进方向进行了前瞻性、深层次的思考。虚拟现实电影的繁荣有序发展，将有力促进XR产业链各个环节的紧密协同和融合创新，并逐步推动内容制作播映软硬件系统之间的全面兼容、适配和标准化，促进XR关键核心技术实现自主安全可控、中国自主XR影视技术标准体系构建完善和国际推广，进而形成XR内容、技术、市场、产业等多元生态融合并进的良性可持续发展新局面。

—— 赵文涛

正高级政工师

西部电影集团有限公司党委书记、董事长

作 者 简 介

潘志庚

元宇宙文旅场景应用技术研究江苏省文化和旅游重点实验室主任，南京澳科大科技研究院通用人工智能实验室首席专家，南京信息工程大学元宇宙研究院院长，主要研究方向:虚拟现实、多模态交互。

浙江工商大学统计与数学学院博士研究生在读，主要研究方向：数字媒体、人机交互、人工智能。

郎 旭

夏先亮

南京信息工程大学元宇宙研究院博士研究生在读，主要研究方向：人工智能、人机交互、虚拟现实。

南京信息工程大学元宇宙研究院硕士研究生在读，主要研究方向：人工智能、人机交互、虚拟现实。

张宇轩

朱星蒙

南京信息工程大学元宇宙研究院硕士研究生在读，主要研究方向：数字媒体。

摘要

在元宇宙技术加速发展的背景下，扩展现实（XR）技术正逐步重塑影视创作生产的技术路径与叙事结构。本文从XR技术体系入手，梳理了其在空间感知、图形渲染、多模态交互和数字人生成等关键环节的构成逻辑，探讨其对影视从镜头逻辑向空间逻辑转型过程中的推动作用。文章基于大量国内外典型案例，分析了XR技术在虚拟摄制、互动叙事、观众参与机制中的应用路径，并总结了作者团队在XR领域技术成果和落地成效。研究表明，XR影视系统的深化发展将成为推动数字内容产业空间化、智能化与协同化演进的重要力量；当前XR影视融合仍面临渲染效率、空间定位、交互一致性与叙事逻辑控制等关键挑战，多模态智能融合、标准制定与平台生态构建成为未来的发展要点。

关键词

元宇宙；扩展现实（XR）；虚拟摄制；多模态交互

1引言

在新一代信息技术的加速演进下，影视媒介正经历从传统线性叙事向沉浸式、交互式叙事范式的转型。以虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）为代表的扩展现实（XR），在元宇宙技术的驱动下，正逐步成为影视内容创作革新、视觉呈现与观众交互的重要支撑技术。XR系统通过三维空间感知、实时图形渲染、多模态人机交互等技术手段，打破了传统镜头语言主导的时空限制，引入了沉浸式叙事、实时交互与多模态反馈机制，正在重构影视内容的生成逻辑与交互模式[1]，为影视叙事注入空间沉浸感与行为参与性，推动观众由被动观看向主动参与转变[2]。在影视数字化转型背景下，构建具备实时渲染、感知驱动与智能反馈能力的XR影视技术体系，并探索其与影视制作流程的深度融合，已成为提升内容创作效率与交互质量的关键路径[3]。

与传统依赖布景、摄影与剪辑的线性制作逻辑不同，XR技术的融合使影视创作流程朝着空间构建化、资产数字化与角色协同化发展。一方面，在虚拟摄制（Virtual Production）中，数字资产、LED墙实时渲染显示与动作捕捉等技术手段，重构了拍摄场景的构建与调度逻辑；另一方面，人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，尤其是基于Transformer与Diffusion Model的文本、图像、视频生成算法，为脚本创作、角色驱动与镜头分镜制作提供了新路径。此外，语音识别、眼动追踪与体感交互等人机交互方式的演进，进一步提升了XR影视内容的沉浸感与交互性[4—6]。

在国内外实践层面，XR影视应用已从虚拟摄制走向沉浸式剧场、大空间体验与游戏电影融合等多场景扩展。如《曼达洛人》《黑神话：悟空》《秦潮觉醒》等项目展示了从剧本生成、角色演绎到实时渲染的技术闭环能力，也折射出影视范式从导演主导型向系统协同型的跃迁[7]。在《哪吒之魔童降世》《封神三部曲》等国产电影中，XR技术与虚拟摄制的融合已成为产业升级的重要动力，引发了内容结构、拍摄方式与叙事逻辑的全方位重塑[8]。

当前XR技术在影视系统中的集成应用仍面临诸多挑战，包括：制作空间定位与多用户环境显示的同步精度尚待提升；高复杂度场景的实时渲染对计算资源消耗巨大，系统的普适部署受限；非线性交互路径与剧情逻辑之间仍存在结构性张力。此外，缺乏标准化语义标注、通用平台与创作范式等问题，也制约了XR影视工业的体系化发展。

基于上述背景，本文对元宇宙视域下XR影视技术的发展现状与融合路径进行研究讨论，重点围绕技术体系构成、内容生成机制、代表性应用案例及作者团队的系统研究展开分析，旨在为未来XR影视系统的技术标准建设、协同平台搭建与沉浸叙事模型提供理论支撑与实践参考。

2XR技术体系与影视融合机制研究

2.1 XR技术体系概述

（1）技术定义与构成

XR技术通过数字内容与真实环境的融合，为用户提供沉浸式多维感知体验。VR借助专用头戴式显示设备和定位追踪系统搭建全虚拟环境，从而实现了对用户视觉、听觉乃至触觉的全面包围；AR通过将计算机生成图像或信息叠加到真实世界场景中，提升现实信息的表达与交互性能；MR在此基础上进一步融合了虚拟与实际环境，以实现二者之间的实时交互和融合[1]。

（2）核心模块

XR技术体系通常包括感知、渲染以及交互三个核心层面。其中，感知层利用传感器、RGB+深度摄像头等设备捕捉用户在真实环境中的位置和动作数据，为虚拟内容提供实时映射[3]；渲染层依托高性能图形引擎对虚拟场景进行实时渲染，确保图像、音频和其他媒体流的高保真输出[9]；交互层负责将用户输入转换为对虚拟世界的指令，实现虚拟与现实之间的无缝互动[10]。如此构成的技术体系确保了XR系统具有高度的沉浸性、互动性与实时性，为影视内容融合提供坚实的技术基础[11]。

2.2 XR技术体系与影视融合研究现状

学界围绕XR技术与影视领域的融合展开多维度研究，核心成果集中于技术应用路径、叙事重构、制作流程革新及跨学科协作等方面，具体包括：

（1）XR 技术对影视叙事与体验的重构

Dionysus[2]提出“XR空间纪录片”概念，强调通过3D重建、体积视频与AI语音交互实现文化场景的数字重构，指出互动脚本设计、360度拍摄技术对纪录片叙事结构的革新作用，同时强调跨学科协作与新型剧本机制是推动XR空间体验发展的关键。Hutson[10]聚焦XR技术在影院观影中的应用，提出通过MR增强沉浸感与互动性，推动观众从“被动观看”向“主动参与”转型，并设想融合声光系统构建沉浸式观影场景。

（2）影视制作流程与技术融合机制

Chan[12]分析了传统影院向沉浸式虚拟现实的转变，深入探讨了XR技术在影视制作中的融合逻辑与实施路径。Pudlo等[13]通过实际案例揭示了XR技术对电影制作管理、技能需求（如虚拟摄制技术能力）及设备配置（如实时渲染设备）的影响。

（3）关键技术挑战与跨领域整合

Gunkel等[9]聚焦XR系统中渲染引擎与多媒体流传输范式的结合，分析实时空间计算、远程渲染技术在虚拟环境中的应用难点，特别是多用户互动架构下的图形处理与数据同步问题，提出面向分布式协作的技术设计思路。Zeng[1]系统梳理 XR技术在数字媒体艺术中的表达与交互拓展，重点讨论其在影视制作、虚拟舞台搭建、跨平台叙事中的技术机制，指出XR技术具有重构观众参与方式与艺术边界的潜力，未来可向多模态交互与跨媒介融合方向深化。

由此可见，现有研究凸显XR技术在影视领域的沉浸式叙事、制作流程革新、跨学科协作三大核心方向的重要作用，强调技术工具与艺术创作的深度融合。未来研究或进一步关注实时交互技术优化、多平台协作、系统交互性及标准制定等议题，推动XR从“技术应用”向“影视生态重构”演进。

2.3 影视内容与XR技术的融合机制

（1）融合理念与机制

影视内容的传统叙事形式在视觉、听觉表达上具有单向传递的特点，而XR技术则引入了多向互动、沉浸体验和实时内容变换的特性，二者的融合开辟了全新的叙事模式[13]。这种跨界融合要求影视制作团队不断更新技术与创意思维，既要深度利用XR技术的沉浸渲染效果，又要保留影视叙事所需的情感弧线与叙事节奏[10]。

（2）内容生成与交互设计

XR与影视融合中，内容生成的主要技术路径包括：实景拍摄与数字化特效结合；全景视频与体积视频拍摄制作；依托AI与AIGC技术的内容生成。交互设计方面，XR影视不仅要求XR系统可实现虚拟环境中用户与内容的物理交互，还要求系统根据用户实时行为和生理状态调整叙事节奏和视觉效果，从而构建起高度个性化和互动性的观影体验[10]。

（3）系统集成与实时同步

实现XR影视融合的关键在于数据采集、实时渲染与远程渲染三大系统模块的有机配合。系统集成过程要求对各模块间的数据接口和交互协议进行标准化设计，确保用户设备与云端/边缘节点间的低延迟通信。远程云渲染技术在减少计算负荷的同时保障了XR体验的实时性，为低功耗设备提供了高保真渲染输出。摄影机跟踪、动态光照同步等技术的运用，也为用户真实环境与虚拟内容的无缝连接提供了技术保障[12]。

2.4 融合实践案例分析

（1）历史文化遗址的数字复现

通过对一些历史文化场所的XR数字重现案例分析发现，XR技术不仅在审美呈现上提供了全新的视角，而且在交互体验上实现了历史重现与现实空间融合。例如，在墨尔本彭特里奇皇家监狱（HM Prison Pentridge）数字重现项目中，研究者利用摄影测量（Photogrammetry）技术与Unity软件构建了3D虚拟场景，用户可在虚拟场景中自由漫步并听取真实录音，从而达到历史场景复现与观众情感交互的双重目的[2]。这种应用既强化了历史教育的沉浸性，也为影视项目提供了跨界融合的具体样本[1]。

（2）XR技术在影视虚拟摄制中的应用

在当代影视制作流程中，虚拟摄制技术已逐步演化为核心支撑环节，成为推动XR技术与影视融合的重要实践路径。以剧集《曼达洛人》为例，其在制作过程中大规模应用了由曲面LED屏与实时渲染引擎构建的沉浸式虚拟摄制系统。该技术系统不仅可通过位置追踪技术精准实现物理摄影机与虚拟镜头的同步，还能根据镜头动态调整背景内容与光照效果，实现了物理拍摄现场与数字内容空间的高度融合，使现场拍摄不仅保留了演员表演的真实性，也实现了与高保真数字环境的无缝融合，有效弥补了传统绿幕技术在空间感、光影与交互反馈方面的不足，极大提升了影视作品的沉浸性与生产效率[13]，被视为虚拟摄制与XR技术融合的先进范式之一。

（3）XR技术在数字媒体艺术创作中的应用

数字媒体艺术作品通过融合计算机生成图像、三维建模与交互技术，突破了传统二维视觉艺术的限制，将用户从被动观赏转变为主动参与。例如，利用VR沉浸式体验和互动数字画廊，艺术家能实时调整作品展现效果和内容叙事，使观众的行为直接影响到作品内容、色彩变化以及环境音效。这一全新表达方式有效地打破了传统艺术创作在时空上的限制，为影视内容创新提供了借鉴与技术支持。

（4）体积视频技术

体积视频技术依托多机位同步采集系统，利用环绕布置的RGB或RGB+深度摄像机结合时间同步装置，确保每帧数据空间一致性。采集数据经过背景去除、图像校正与深度重建等预处理后，采用体素网格重建或网格融合算法生成动态三维模型序列，整个流程需依赖GPU加速与并行计算实现实时压缩与编码。生成的视频流可通过OpenXR、USDZ、Alembic等标准协议嵌入渲染引擎，支持影视创作者在XR环境中进行时空编辑、交互绑定与光照匹配，实现与虚拟角色和环境的自然融合。结合光场渲染与NeRF等技术，可进一步提升细节还原和视差响应精度。体积视频技术广泛应用于沉浸式角色再现和交互式叙事，增强个性化体验，并可跨PC、VR、移动端等平台传输，借助分层加载机制保障效率。随着AI压缩、点云重建、深度姿态估计等技术发展，体积视频技术正成为XR影视系统中集数字替身与空间媒介于一体的关键支撑，实现“多源采集—快速重建—沉浸呈现”的生产闭环（图1）。

图1　体积视频技术

2.5 融合机制中的关键技术挑战

（1）技术稳定性与系统互操作性

在XR技术与影视融合过程中，各模块之间的互操作性以及整体系统的稳定性始终是制约技术应用的重要因素。当前的硬件设备和软件平台在处理多模态数据的实时融合时仍存在一定的稳定性问题，例如，体积视频与XR应用整合过程中产生的异常现象，这在一定程度上限制了系统规模化应用[2][9]。

（2）交互设计与用户体验优化

影视级XR体验不仅要求在视觉渲染上达到高保真效果，同时也要在交互设计上能够精准捕捉用户行为，实现实时反馈。在实际应用中，不同用户对交互的敏感度、沉浸程度和反应速度存在显著差异，如何设计出既具备普适性，同时又具有高度个性化特点的交互系统，是当前亟待解决的技术与设计难题[1][10]。

（3）实时数据传输与延迟问题

XR影视内容需在多终端之间高速、稳定传输，这对网络环境和数据传输机制提出了更高要求。自适应同步机制可根据网络状况动态调整数据传输方式，减少延迟与丢包；智能压缩算法则能在尽量不影响画质的前提下大幅减少数据体积，提升传输效率。这两项技术对保障XR观影的流畅性和沉浸感具有关键作用。

（4）内容生成及标准化问题

目前，虽然已有诸如神经辐射场（NeRF）、生成式对抗网络（GAN）与3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting, 3DGS）等前沿技术支撑三维内容生成，但如何实现跨平台、跨工具的标准化数据格式与互操作性，仍是影响内容规模化应用的重要制约因素[3]。

2.6 XR与影视融合的未来研究方向

（1）跨领域合作与标准制定

未来XR与影视融合的发展离不开跨学科与跨行业的紧密合作。在传统影视创作流程中，导演、摄影师与后期特效师利用创意产出高质量素材与内容，而XR系统开发则需计算机图形学、硬件工程、通信网络及人机交互领域的专家共同协作。由此，建立统一的接口标准和数据规范，推动模块化组件的集成应用，将成为未来研究的重要方向[11][14]。同时，多方协同将有助于解决由于各自技术领域标准不统一所带来的整合难题，进而推动XR影视融合从概念验证走向产业化落地。

（2）XR影视中的AIGC内容生成

AIGC技术的迅速发展，为XR影视内容生成提供了崭新的生产力。借助大规模数据训练的多模态模型，系统可实现基于文本、图像及视频信息的自动化三维内容创建，从而大幅度降低影视创作周期和成本[15]。未来，随着NeRF、扩散模型以及Transformer等技术迭代，XR系统能更高效地生成动态、交互性强的影视场景，为用户带来个性化、实时响应的沉浸体验。

（3）硬件与网络技术的协同进步

硬件性能提升和新一代通信技术的普及将极大改善XR与影视融合的实时性和稳定性。未来通过边缘计算与云渲染平台的协同优化，轻量级终端设备亦可呈现高质量、低延迟的虚拟场景。新型传感器和数据压缩算法的发展，将进一步提升用户端多模态数据的捕捉精度与传输速度，为XR系统的实时交互提供更加有力的技术支持。

（4）用户体验与交互多样化

未来的XR影视系统不仅需在技术层面实现高保真渲染和低延迟互动，更要求在用户体验设计上实现情感交互和自适应反馈。利用眼动控制、体感捕捉，甚至脑机接口（BCI）技术，用户体验将变得愈加自然、个性化和具有人性化。随着相关交互设计标准和接口协议的不断完善，未来的XR影视平台预计能够实现多维度和多层次的互动模式，有望进一步拓宽传统影视表达边界[10]。

3团队在XR影视技术领域的研究实践

随着XR技术在影视创作场景中的逐步应用，其重要价值体现在多模态融合和实时渲染技术，提升用户对虚拟世界与现实世界融合状态的感知一致性。实现该目标需依托软硬件系统的协同发展，并涵盖多维度的技术支撑体系。本章在梳理团队阶段性研究工作的基础上，归纳其在内容生成、角色建模与交互机制方面的关键探索成果，提出面向影视叙事的XR系统构建模式。

3.1 技术研究积累与阶段成果

（1）面向XR影视的低成本三维人体建模技术

团队成员于2012年提出多Kinect 3D扫描系统，即基于三台Kinect深度摄像头结合两阶段非刚性配准算法，实现了三维人体建模（图2），有效解决了红外干扰与遮挡问题，可在6分钟内完成高质量的人体三维重建[16]。

图2　三维人体建模重建流程

该系统成本低廉、操作高效，具备高精度建模和动作捕捉能力，可高效生成数字替身，应用于动作特效、危险镜头拍摄和实时预演，显著降低了三维建模的技术门槛，可为XR影视中的虚拟角色生成、动态捕捉和实时交互等提供技术支撑，具备较强的应用价值与推广潜力。通过与主流品牌实时渲染引擎集成，该系统已应用于LED虚拟摄制流程，实现角色与虚拟场景的实时融合，提升拍摄效率与视觉一致性。同时，其生成模型可用于动画重定向与镜头设计优化，便于资产管理与跨项目复用，助力影视生产向数字化、智能化方向转型。

（2）虚拟人社会认知建模与行为驱动机制研究

在国家863计划与国家自然科学基金项目支持下，团队构建了融合情绪、个性与动机的可计算社会认知模型，并引入社会规范库实现虚拟人的行为调控，有效增强其情感表达与社会互动的真实性。为克服传统事件评估模型的局限，团队提出综合情感建模方法，优化了情绪激活、衰减与饱和过程，提升XR场景沉浸感与用户参与度。此外，研究还推进了基于视频的人体行为捕捉与虚拟角色动作智能生成，建立了行为数据重用机制，提升系统的效率与可扩展性。

（3）多模态自然交互技术在XR影视中的应用探索

适用于影视场景的先进交互技术应具备无感化、拟真化与可反馈三大特性。团队在与英特尔（intel）公司合作中提出了“点—线—面”手势交互模型，并开发了基于手势控制的飞机飞行虚拟仿真系统（图3）。该系统在二维交互方面，通过“隔空触摸”实现对图像的选取、旋转、缩放操作；在三维交互方面，构建“抓取—释放”模型，利用指尖与手掌三维坐标实时获取手部位姿，实现对虚拟积木的操控。团队还研制了温度模拟反馈手套（图4），显著提升了虚拟场景中的触觉真实感。上述成果为XR影视交互体验的自然性与沉浸性提供了关键技术支撑。

图3　基于手势交互的飞机飞行虚拟仿真操作

图4　温度模拟反馈手套

3.2 模型提炼与工程范式总结

基于相关研究与实践经验，结合影视内容的生产特性和播映模式的创新需求，团队系统性地提出了基于XR技术的影视内容生成逻辑和叙事系统的工程范式。该范式不仅优化了内容生产效率，还增强了观众的沉浸感和交互体验，为未来影视创作提供了可落地的技术框架。

3.2.1 影视内容生成

团队构建了“内容生成—角色驱动—行为反馈”的三段式XR影视生成逻辑。该逻辑从虚拟环境构建、角色智能驱动到观众反馈优化，形成完整的动态创作闭环。

（1）内容生成：虚拟环境的实时建模与动态构建。XR影视内容生成的核心在于虚拟摄制环境的快速构建。传统影视制作依赖物理场景搭建，而XR技术通过三维扫描、摄影测量和实时渲染技术，可在绘制引擎中高效生成高保真数字场景。例如，利用激光雷达（LiDAR）扫描现实场景并转换为可交互的三维模型，结合程序化生成技术，大幅降低影视制作成本。此外，基于AI的场景风格迁移技术能够快速适配不同影视风格需求[17]，可用于科幻、历史或奇幻题材的视觉转换。

（2）角色驱动：基于情感计算的智能行为引擎。传统影视角色的行为主要依赖人工动画制作或演员表演，而XR影视中的角色可通过AI实现自主决策。团队研发的基于情感计算和强化学习的角色驱动引擎[18]，可通过分析剧本语义和观众实时情绪数据，动态调整虚拟角色的行为模式。例如，在交互式电影中，非玩家角色（NPC）可根据观众的情绪反馈改变对话策略，甚至影响剧情走向。

（3）行为反馈：观众生物信号驱动的动态叙事优化。影视内容的核心目标是为观众提供优质体验，因此引入生物信号捕捉技术形成反馈闭环。通过实时分析观众的注意力、情绪波动等数据，系统可动态调整叙事节奏、镜头语言或场景切换。例如，当观众注意力下降时，系统可自动触发高动态事件以重新吸引关注。这种“生成—驱动—反馈”的闭环逻辑，使得XR影视内容具备自适应能力，大幅提升沉浸感。

3.2.2 叙事系统工程范式

团队设计“空间脚本+多模态交互+AI角色协作”的原型架构，旨在解决传统线性叙事与XR沉浸体验的兼容性问题。

（1）空间脚本：即可扩展的剧本描述语言。传统剧本以线性文本为主，而XR叙事需支持空间化、非线性结构。团队设计了一种基于图数据库的空间脚本语言，将剧情节点、场景关系和角色行为以拓扑网络形式存储。例如，每个剧情节点包含空间坐标、时间属性和交互逻辑，导演可通过可视化工具动态调整叙事分支。此外，结合语义理解技术[19]，系统可自动检测剧情逻辑漏洞或冲突，辅助编剧优化故事结构。

（2）多模态交互：即融合感知技术的沉浸体验层。XR影视的交互性依赖多模态输入输出技术。团队构建了包含视觉、听觉、触觉的交互层。例如，观众通过注视点停留时长触发隐藏剧情，或通过手势与虚拟道具互动。更进一步，基于触觉反馈，观众可“感受”虚拟物体的质地或温度，从而增强叙事真实感。

（3）AI角色协作：即人格化NPC的协同创作机制。传统影视创作中配角行为需依赖人工设计，而在XR叙事体系中，AI角色可通过生成式模型自主生成对话和动作[20]。团队提出“人格化特征嵌入”方法，为每个NPC赋予独特的性格参数，并通过多智能体协作模拟角色间的社会互动[21]。例如，在即兴表演场景中，AI角色可根据预设人格自动生成符合角色设定的反应，减少人工干预需求。

当前范式仍存在三项待突破的技术瓶颈：跨模态情感一致性保持（需解决视听触觉的情感表达错位）、大规模实时物理模拟（面对复杂服装/流体交互时的算力挑战）以及叙事熵值控制（避免开放式叙事导致的主题涣散）。攻克这些难题需要计算机图形学、人工智能（AI）和认知科学的跨学科协同突破。

4当前发展瓶颈与关键挑战

4.1 渲染效率与算力匹配难题

在元宇宙影视场景中，多用户在线与动态交互对实时渲染提出极高算力要求。传统预烘焙渲染已难以应对XR环境中需依据用户视角、行为轨迹与环境变化实时生成画面的需求，导致GPU负载呈指数级上升[22]。在多用户协作场景中，个性化视角渲染叠加物理模拟与全局光照计算，使得消费级GPU在高分辨率、高帧率条件下难以保障性能稳定，易引发帧率下降与画质劣化问题[23]。

实时性与画质间的权衡构成技术瓶颈。动态分辨率缩放虽可降低延迟，却可能降低画质从而削弱沉浸感；算力分布不均亦影响系统性能，边缘计算受限于节点资源，云渲染虽可分担负载，但超20 ms的网络延迟易诱发眩晕感[24]。现有优化方案仍存在技术缺陷：注视点渲染受限于眼动追踪误差及神经前庭系统冲突[25]；LOD精度切换技术因多用户动态遮挡导致切换闪烁问题[26]；分布式渲染虽然能进行区域分块处理，但节点间高频数据同步开销过大，难以满足实时互动需求[27]。上述问题构成算力瓶颈，限制了高复杂度光影表现与大规模动态对象在虚拟现实场景中的广泛应用。

4.2 空间定位与环境鲁棒性问题

同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）作为XR设备核心定位技术，于复杂环境下面临显著的精度与稳定性挑战。在弱纹理环境中，如纯色墙面、水面等缺乏视觉特征场景，可能致使ORB⁃SLAM等算法跟踪失效[28]。从技术瓶颈来看，传统惯性测量单元（IMU）存在漂移问题，每分钟角度误差大于10°，视觉—惯性融合在快速运动或光照突变场景中容易失效[29]。现有 SLAM算法对动态物体检测剔除依赖语义分割，单帧计算耗时超100 ms，难以满足实时性需求。以VR线下娱乐场景《秦潮觉醒》为例，在超过200 m2的大空间多人交互时，SLAM精度下降引发用户碰撞虚拟物体或“穿墙”现象，不得不依赖外部光学动作捕捉设备辅助校准，进而增加部署成本与复杂度。

4.3 多模态输入一致性与反馈延迟

在学术研究视角下，XR影视致力于融合视觉、听觉、触觉、语音等多模态交互，然而在实际应用中，各模态间的延迟差异与同步误差将严重破坏沉浸体验。其中，视觉—触觉异步表现为用户进行手势操作时，力反馈手套等触觉反馈延迟通常在50~100 ms。语音—口型不同步则因语音识别与自然语言处理耗时超150 ms，导致虚拟人响应延迟，出现口型动画与语音内容错位现象[30]。多设备输入冲突体现在同时使用手柄、眼动仪等设备时，输入信号优先级矛盾致使系统响应逻辑混乱。技术层面，跨模态时间校准缺乏统一时间戳同步机制，各设备时钟偏差可达毫秒级[31]。这些问题不仅可能引发用户眩晕，降低交互效率，还会导致错误认知，如《蝶梦空间》越剧VR系统中，手势驱动唱词切换时，视觉更新滞后于手势识别，易使用户产生“操作无效”的误判。

4.4 用户行为自由度与叙事控制冲突

元宇宙影视的非线性交互特性与传统叙事的强控制逻辑存在根本性矛盾。具体表现首先为剧情分支“爆炸”问题显著，用户自由探索可能触发海量行为路径，传统有限状态机难以覆盖所有分支，易导致剧情逻辑断裂[32]。其次导演意图在开放世界设计中被稀释，用户可能偏离核心叙事线，削弱内容传达效率[33]。最后多用户同步交互存在协作冲突，个体行为可能相互干扰，导致全局叙事不一致。

同时，在技术层面也面临多重挑战。首先在动态叙事生成方面，现有AI叙事模型难以实时生成逻辑自洽的多分支故事，且缺乏情感连贯性[34]。而且用户意图预测领域，基于强化学习的行为预测模型在高自由度场景中泛化能力不足，预测误差随时间累积。其次叙事权重平衡问题上，如何动态调整用户自由度与叙事引导强度，仍缺乏量化评估指标。

5未来发展趋势与研究展望

5.1 基于AI的语义建构系统在XR影视中的结构重塑

在元宇宙语境驱动下，XR技术推动影视内容构建方式从线性单向向智能化、自适应与多路径结构演进，突破了传统剧本在时空结构与用户角色设定上的静态限制。借助多模态感知、情感建模及AI驱动虚拟角色生成技术，XR影视系统构建出以“语义识别—行为反馈—结构演化”为核心的语义建构框架，显著增强了系统对用户输入的动态响应能力。

该机制不再依赖预设的固定文本脚本，而是通过对用户交互行为、生理信号及语义意图的实时分析，生成可动态扩展的叙事路径。技术上，由自然语言处理（NLP）模型、大语言模型（LLM）和行为预测网络协同驱动的语义建构模块，可实现语境理解、对话逻辑生成及剧情结构适配，从而实现内容的实时重构与个性化定制。

随着多智能体协同、知识图谱推理与生理计算等人工智能技术的融合，XR影视的语义构建系统正朝着更强泛化能力与情境适应能力发展，标志着影视逻辑组织方式从人工编排向自组织演化的根本性转变，为未来沉浸式智能内容创作提供了理论支撑与可执行路径。

5.2 播映模式的空间迁移与体验重塑

伴随XR技术的深度应用，影视内容的播映模式正经历从封闭式线性投放，向开放式沉浸互动体验的结构性转变。在元宇宙环境中，观众不再被动接受信息，而是成为叙事场域中的“交互主体”。播映空间从单一银幕向多维感官空间扩展，播映机制从静态播放向动态适配演化，促使影视媒介实现空间体验与认知结构的双重重构。

XR驱动下的影视播映模式正朝“空间沉浸化—交互实时化—用户驱动化—社交场景化”方向演进。这一转变不仅扩展了影视媒介的表现边界，也促使播映机制从物理环境的固定结构走向以用户感知为中心的动态体系，为未来影视内容的传播方式、组织形态与价值体系带来深远影响。

参考文献

（向下滑动阅读）

[1] ZENG B. Recent Advances and Future Directions in Extended Reality (XR): Exploring AI⁃Powered Spatial Intelligence[EB/OL]. (2025⁃04⁃22)[2025⁃06⁃01].http://arxiv.org/pdf/2504.15970.

[2] DIONYSUS A. Storytelling in a Frameless Screen: Producing Cinematic Virtual and Augmented Reality Experiences[D]. La Trobe University,2023.

[3] SONG J, WANG B, WANG Z, et al. From Expanded Cinema to Extended Reality: How AI Can Expand and Extend Cinematic Experiences[EB/OL]. (2023⁃07⁃20)[2025⁃06⁃01] .https://cislab.hkust-gz.edu.cn/media/documents/_VINCI_2023__

From_Expanded_Cinema_to_Extended_Reality.pdf.

[4] MILGRAM P, KISHINO F. A Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays[J]. IEICE Transactions on Information and Systems, 1994, E77⁃D(12): 1321⁃1329.

[5] DIONISIO J D N, BURNS W G, GILBERT R. 3D virtual worlds and the metaverse: Current status and future possibilities[J]. ACM Computing Surveys, 2013, 45(3): 1⁃38.

[6] QIN T, LI P, SHEN S. VINS⁃Mono: A robust and versatile monocular visual⁃inertial state estimator[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2018, 34(4): 1004⁃1020.

[7] KLIMEK C A G. Beyond the Screen: The Integration of XR Media in Canadian Cultural Institutions[EB/OL]. (2024⁃07⁃18)[2025⁃06⁃01].https://yorkspace.library.yorku.ca/items/239eaccd-6ca8-49e4-9936-e03f45fc3f4e/full.

[8] BOLTE B, STEINICKE F, BRUDER G. The jumper metaphor: an effective navigation technique for immersive display setups[C]//Proceedings of Virtual Reality International Conference (VRIC 2011), 2011, 1(2).

[9] GUNKEL S N, POTETSIANAKIS E, KLUNDER T E, et al, Immersive Experiences and XR: A Game Engine or Multimedia Streaming Problem?[J]. SMPTE Motion Imaging Journal, 2023, 132(5): 30⁃37.

[10] HUTSON J. Shared cinematic experience and emerging technologies: Integrating mixed⁃reality components for the future of cinema[EB/OL]. (2023⁃12⁃12)[2025⁃06⁃01].https://api-journal.accscience.com/journal/article/preview?doi=10.36922/ac.0683.

[11] MUR⁃ARTAL R, TARDÓS J D. ORB⁃SLAM2: An open⁃source SLAM system for monocular, stereo, and RGB⁃D cameras[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2017, 33(5): 1255⁃1262.

[12] CHAN F Y. Cinematic virtual reality film practice: expanded profilmic event and mode of production[EB/OL].[2025⁃06⁃01].https://dr.ntu.edu.sg/entities/publication/7c56b145-dfc5-4db9-8348-0dab100d6319.

[13] PUDLO F G, KOTLINSKA M, OLCHOWSKI W, et al. XR Workflows in Film Production: Demonstration for Educational Purposes[J]. Zarządzanie Mediami. 2022, 1(4): 245⁃264.

[14] GUO X, FENG X. A Comparative Study in University Curriculum Education on Cross⁃straits Based on AR/VR Technology[C]//2020 3rd International Conference on Humanities Education and Social Sciences, 2020: 555⁃562.

[15] 詹希旎, 李白杨, 孙建军. 数智融合环境下AIGC 的场景化应用与发展机遇[J]. 图书情报知识,2023, 40(1): 75⁃85.

[16] TONG J, ZHOU J, LIU L, et al. Scanning 3d full human bodies using kinects[J]. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 2012, 18(4): 643⁃650.

[17] CAI Q, MA M, WANG C, et al. Image neural style transfer: A review[J]. Computers and Electrical Engineering, 2023, 108: 108723.

[18] LIU Y, WANG W, ZHENG H. et al. AffectiveRL: Integrating Affective Computing with Deep Reinforcement Learning for Emotional NPC Behavior Generation[J]. IEEE Transactions on Games, 2023, 15(4): 678⁃692

[19] NAVEED H, KHAN A U, QIU S, et al. A comprehensive overview of large language models[EB/OL].(2023⁃07⁃12)[2025⁃06⁃01].https://arxiv.org/abs/2307.06435.

[20] NING Z, XIE L. A survey on multi⁃agent reinforcement learning and its application[J]. Journal of Automation and Intelligence, 2024, 3(2): 73⁃91.

[21] WANG L, ZHOU Y, LIU Y, et al. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior[C]//Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML). PMLR, 2023: 34521⁃34538.

[22] HATAMI M, QU Q, CHEN Y, et al. A Survey of the Real⁃Time Metaverse: Challenges and Opportunities[J]. Future Internet, 2024, 16(10): 379.

[23] PERFECTO C, ELBAMBY M S, DEL SER J, et al. Taming the latency in multi⁃user VR 360°: A QoE⁃aware deep learning⁃aided multicast framework[J]. IEEE Transactions on Communications, 2020, 68(4): 2491⁃2508.

[24] KIM H, KIM D J, CHUNG W H. et al. Clinical predictors of cybersickness in virtual reality (VR) among highly stressed people[J]. Scientific Reports, 2021,11(1):12139.

[25] KRAMIDA G. Resolving the vergence⁃accommodation conflict in head⁃mounted displays[J]. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 2015, 22(7): 1912⁃1931.

[26] YANG X, CHEN Z, WANG L. Dynamic occlusion handling in multi⁃user VR: A critical review of LOD techniques[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2023, 29(4): 123⁃145.

[27] HUANG Z, FRIDERIKOS V. Optimal mobility⁃aware wireless edge cloud support for the metaverse[J]. Future Internet, 2023, 15(2): 47.

[28] MUR⁃ARTAL R, TARDÓS J D. ORB⁃SLAM2: an Open⁃Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB⁃D Cameras[J]. IEEE transactions on robotics, 2017, 33(5): 1255⁃1262.

[29] Forster C, Carlone L, Dellaert F, et al. IMU Preintegration on Manifold for Efficient Visual⁃Inertial Maximum⁃a⁃Posteriori Estimation[C]// Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS). Rome, Italy: RSS, 2015.

[30] ROSEMANN S, WEFEL I M, ELIS V, et al. Audio–visual interaction in visual motion detection: synchrony versus asynchrony[J]. Journal of optometry, 2017, 10(4): 242⁃251.

[31] PARK S, KIM H, LEE J. Unified clock synchronization for multimodal XR: A blockchain⁃inspired approach[C]//ACM SIGGRAPH Asia 2023 Conference Proceedings, 2023.

[32] MATEAS M, STERN A. Structuring content in the Façade interactive drama architecture[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, 2005.

[33] NELSON M J, MATEAS M. Towards automated game design[C]//Congress of the Italian Association for Artificial Intelligence. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007: 626⁃637.

[34] RIEDL M O, YOUNG R M. Narrative planning: Balancing plot and character[J]. Journal of Artificial Intelligence Research, 2010, 39: 217⁃268.

【基金项目】国家自然科学基金项目“虚拟人智能交互与运行规划研究”（62072150）；中国美术学院文创设计智造实验室开放基金项目资助-协同项目“越剧的元宇宙体验式传承研究”（CAADAI2022A003）。