06.06.2023

Apple bringt 3.500 Dollar VR/AR-Brille raus – Bilder schneller als ein “Wimpernschlag”

Apple hat auf seiner jährlich stattfindenden Konferenz die Vision Pro vorgestellt. Und möchte damit den physischen und virtuellen Raum mit der Nutzer:innen-Interaktion noch enger als üblich verschmelzen.
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Vision Pro
(c) Apple/Screenshot - Die VR/AR-Brille soll ab 2024 verfügbar sein.

Apple hat auf seiner jährlichen WWDC 2023-Konferenz die Vision Pro vorgestellt, ein neues VR/AR-Headset. Daneben präsentierte der US-Konzern auch ein neues Betriebssystem, visionOS, und eine Reihe von Apps, die bei der Markteinführung – und damit auch für Vision Pro – verfügbar sein werden. Apple-Chef Tim Cook nannte die Brille “den Anfang einer Reise für einen neuen Umgang mit persönlicher Technologie.”

Vision Pro ein neuer Umgang mit Technologie?

Vision Pro ist nicht nur für Gamer gedacht, sondern soll auch für Arbeit, virtuelle Konferenzen und Medienkonsum geeignet sein. Die genutzten Apps werden aus der Sicht der User:innen in den Raum projiziert, sodass etwa Webseiten direkt vor einem erscheinen, etwa über dem Bürotisch. Die Steuerung soll ausschließlich über Augenbewegungen, Stimme und Hände erfolgen.

Vision Pro
(c) Apple/Screenshot – Apps und Websites werden “in den Raum projiziert”.

Das Gehäuse der Computerbrille ähnelt einer Skibrille mit einer getönten Frontplatte, die die Augen des Trägers umschließt. Sie fungiert als Linse und enthält einen Lüfter, der Luft durch das Headset zieht, um die Elektronik im Inneren zu kühlen, wie Techcrunch beschreibt.

Im Gegensatz zu anderen AR-Headsets ist der Akku der Vision Pro nicht in das Gerät selbst integriert. Ein Kabel, das von der Rückseite des Geräts ausgeht, kann mit einem Akku verbunden werden, der bis zu zwei Stunden Betriebszeit bieten soll. Alternativ kann das Gerät auch an die Steckdose angeschlossen werden.

Keine Verzögerungen am Display

Spezielle IR-Kameras im Inneren der Vision Pro verfolgen die Augen von User:innen, während nach unten gerichtete Kameras an der Außenseite des Gehäuses die Hände erfassen. Eine Gruppe von Lidar-Sensoren erfasst Objekte in der Umgebung in Echtzeit und verfolgt deren Position.

Alle 23 Sensoren – darunter ein Dutzend Kameras, fünf Sensoren und sechs Mikrofone – sind mit dem “R1” verbunden. Einem neuen, von Apple entwickelten Chip, der Verzögerungen eliminieren und Bilder achtmal schneller als ein “Wimpernschlag” auf das Display des Headsets übertragen soll, wie es aus der Marketingabteilung von Apple heißt.

Vision Pro projiziert Augen

Das R1 aktiviert auch das Feature EyeSight, das einen Live-Feed der Augen des Trägers auf das externe Display projiziert. Das hat den Effekt, dass das Headset transparent wirkt und Beobachter von Außen sehen können, wohin die Träger:innen schauen.

Die Software, die die Brille antreibt, ist das erwähnte visionOS, das Apple als “das erste Betriebssystem, das von Grund auf für ‘Spatial Computing’ entwickelt wurde” beschreibt.

Verfügbar wird die Vision Pro frühestens Anfang des nächsten Jahres sein, wie Apple mitteilt. Und 3.499 US-Dollar kosten.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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