雷锋网按：美东时间8月8日，MagicLeapOne创造者版本在美国地区发货，开发者可以立马预定。此前，一些外媒已经体验一周体验到了产品，并写了测评，但是对于技术细节的描述相当模糊不清。雷锋网一直期盼着有开发者测评，原以为MagicLeap发货会很晚，没想到已经有HoloLens的开发者收到了产品，并立马写了测评。本文发表于NextReality，雷锋网进行了不改变原意的翻译和编辑。

令人惊讶的是，我在周三下午4点当天就收到了订购的MagicLeapOne。

我用了大约一个小时的时间来设置头显，浏览UI界面，并试用了几个已经发布的应用程序，我认为把第一次体验的结果分享给大家是很有帮助的，因为在过去的几年里，我一直在使用HoloLens。接下来我将回答大家对该设备提出的许多热门问题。

空间场景建模

MagicLeapOne采用了与HoloLens不同的方法进行空间网格划分（换句话说：空间场景建模）。它通过映射大量的立方体空间区域块来工作，然后立方体区域彼此略微重叠以填充任何微小的间隙。对于许多场景而言，结果比HoloLens的三角形网格要清晰得多，它在其扫描的所有点上构建了单个巨大的三角形线框。

MagicLeapOne的网状建模在任何平坦或尖锐的场景下都非常准确。它紧紧抓住小方块网格中的直边和直角，能够很好地检测整个平面，墙壁甚至角落。如尖锐，突出的90度角和45度倒角，它们仍然能够反映出尖锐直边的几何形状，特别是对物体表面的显示，比使用锯齿状混合和匹配三角形网格的HoloLens更准确。在不能啮合的区域（如黑色非反射表面，镜子，窗户等），MagicLeapOne可以很好地填充这部分空间，并且延伸为周边的墙壁和地板。哦，是的...这一切都发生的超级快。在扫描房间时，它填充空间网格中的间隙的速度比HoloLens快3到5倍。

当你得到像灯和计算机显示器这样不规则物体形状时，你最终会得到与HoloLens相同的角度边界，近似但却不非常精确。MagicLeap网格尝试将其所看到的大块空间用许多正方形的小块空间填充显示，这导致比HoloLens产生更少的尖锐和突出，但偶尔这样做，是以牺牲不规则形状显示效果为代价的。

虽然HoloLens和MagicLeap都难以绘制黑色表面，但MagicLeap在我办公室的表现的确稍差一些。它完全没能看到我的黑色办公椅和迷你冰箱，而HoloLens至少显示了。虽然它把椅子空间建模后看起来更像是一个比椅子小的蘑菇，但在花费一点时间从各种角度观察之后，把迷你冰箱映射出来。看起来HoloLens的相机在检测几乎不反射任何光线的表面时会有轻微的边缘限制。

概括：对平面和边缘的显示效果优于HoloLens，但对黑色无反光家具表现更糟糕，此外，在阳光直射或室外时效果不佳。

跟踪和空间位置锁定

HoloLens以其如何使数字对象固定在现实空间而闻名。它通过在高频刷新下跟踪你的位置，然后将提供的60fps输入放大到fps（每帧一种颜色），即在一个短暂持续时间内对你的头部的任何微小动作进行四次调整，从而实现此目的。你可以快速摇头，上下跳跃，以任何角度倾斜头部，无论如何......你放在房间里的窗户和物体几乎总是跟着。这个方法棒极了。

如果你在线仔细观察MagicLeap的镜头，会注意到MagicLeapOne的显示有点漂移。我可以保证你在这些影片片段中看到的轻微漂移现象就是在设备中看到的状况。它很轻微，但这个问题确实存在。几乎每次移动你都能意识到这个情况。但是一旦你开始使用应用程序，便不再考虑它，而且大多数显示都足够稳定，不会让人烦恼。

它不如Meta2效果稳定，但与ARKit和ARCore相当。也就是说，当以相同的固定帧速率看到真实世界和数字世界时，ARKit和ARCore可以更好地掩盖其缺陷。这在真正的透视AR显示器上是不可能的，其中现实世界始终“支持”你的眼睛最大“fps”。聪明的应用程序可以引入微妙的角色动画，这些动画可以浮动和移动而不是静止不动，从而防止使用者意识到这种状况。你不会在水母，不明飞行物或金鱼等浮动物体上注意到。但当你移动看似附着在表面上的东西时，你就会注意到它。如果你真的想让现象更明显，比如说，从一侧到另一侧快速摇头或上下跳跃，就会发现明显的漂移。我不知道这有多少原因是和帧速率上限相关的（我仍然试图弄明白是显示器的自身上限为60fps或只是软件的限制），或者随着时间的推移可以通过软件改进多少更新，但我希望至少可以改善在头部慢速旋转时的一些明显的漂移问题。

概括：尚可通过。可与ARKit和ARCore相提并论。但不如HoloLens那样优秀。希望在软件更新中可以改进这一点。

设置

首次打开时，听到启动铃声后才能看到内容，直到完成启动。它集成的眼部追踪装置意味着可以通过让你专注于视野范围内（包括不同景深）的多个点的位置来自动测量瞳孔间距（IPD）。

光学

如果你一直

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