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Outside-In定位技术具有定位精度高、可分布式处理等优势 ， 且几乎没有延迟、不怕遮挡 ， 即使在车内 ， 手柄放在椅背或者座椅下也依然能捕捉到 。可以说激光定位技术在避免了基于图像处理技术的复杂度高、设备成本高、运算速度慢、较易受自然光影响等劣势的同时 ， 实现了高精度、高反应速度的定位 。

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而OculusQuset2采用的Inside-Out定位技术 ， 通过基于计算机视觉的SLAM即时定位与地图构建技术 ， 使用计算机视觉和定制的算法来生成周围环境的实时3D地图 ， 接着在地图中计算出用户的位置 ， 然后转化到VR画面中 。

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Inside-Out定位技术不需要配备额外的追踪基站 ， 成本更低 ， 但是也正是由于头显摄像头角度的局限性 ， Inside-Out定位技术无法定位到摄像头无法覆盖的区域 ， 例如背后、同时在多台设备互相定位上也不如Outside-In 。
据悉 ， 蔚来ET5上搭载的NIOVRGlasses就是采用了Inside-Out方式 ， 可实现6自由度的亚毫米级空间定位 。

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从实现效果和实现难度上来说 ， Outside-In定位技术无疑更加适合在车内使用 ， 但也需要从车辆开发之始 ， 就做出VR功能的使用区域规划、布置发射器及线路、做好算力分配等等 。这无疑会增加量产的成本 ， 在目前尚不清楚消费者对于该功能的付费意愿时 ， 风险太大 。
Inside-Out定位技术量产成本低 ， 但是在车内的运用对于算法提出了更高的要求 ， 需要机器能够分辨车内与车外的景物范围 ， 同时还需要对车辆移动所造成的的陀螺仪误差进行修正 ， 如果能够解决以上问题 ， 那采用Inside-Out定位方式的VR可以作为选配功能被装载在更多的汽车上 。
03性能够吗？
想要在车载VR里玩上3A级别的大作 ， 除了解决头显定位的问题外 ， 另一个重要的硬件基础就是座舱芯片的性能 。
在座舱娱乐系统中 ， 芯片是整个系统的大脑 ， 算力决定其反应能力和交互体验的上限 。VR亦是如此 ， 芯片图像渲染能力的高低将直接影响显示效果和响应速度 。
汽车相较于手机 ， 有条件搭载更强的计算设备 ， 更好的音响 ， 汽车在完成新四化后 ， 座舱芯片性能的大幅提升为更复杂的图像渲染带来了可能 。

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以目前的高端座舱芯片高通8155为例 ， GPU采用Adreno640 ， 频率相比手机端的骁龙855芯片高出100MHz以上 ， 趋近于骁龙855+ ， 但是拿来应对VR动辄双目4K级别的分辨率和120Hz的刷新率需求 ， 还是显得捉襟见肘 ， 只能进行一些轻量级的娱乐 。

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目前性能最强的座舱芯片当属特斯拉MCU3 ， MCU3中控平台采用12nmZen+/Navi23构成的4核AMDRyzen芯片 ， 配合8GB的RAM ， 性能持平目前主流游戏机 ， 完全可以支撑VR头显的3A级别的大型游戏性能需求 。
04更晕车了怎么办？
有很多消费者担心一边坐车一边戴着VR眼镜会不会加重晕车的情况 。我们之所以会晕车 ， 是因为当坐上汽车后 ， 我们感受到了身体的移动 ， 但视野被局限在车内 ， 欺骗了我们的大脑告诉我们没有移动 。这两个不对等的信息输入使大脑产生了错乱 ， 于是诱发了晕车 。