标签会被自动放置在环境中，而不需要用户识别它们在特定的位置是有用的并启动它们，例如植物的名字标签，食物中的卡路里计数，或者历史兴趣点。

标记了可能的交互或信息标签的电子游戏（Deus Ex：Human Resolution）

有用的标签可能包括：

使用标签删除周围的广告

建立维护标签，显示所有安装设备的年限和最后的认证日期。

AR美颜，美妆，佩戴。

货品快卖光的时候，显示“订购更多”标签。

在默认情况下，这些标签在AR操作系统中被启用，基于位置的标签可以自动显示来自位置所有者的内容。例如我们之前提到过的AR博物馆，gg以及基于地理信息的AR导航等等。

基于环境的增强，包括了拥有额外的信息、交互和美学层，而这在架构和用户体验方面基本上是一个未知的领域，因为它只有通过AR才能实现。

管理资源：注意力和空间

手机屏幕的局限性迫使人们从窗口式的多任务界面后退一步，转向单一任务。

虽然在移动设备上进行多任务处理是可能的，但至今仍然很尴尬，因为这是由于硬件的限制而做出的让步。

AR尽管有能力在任何地方以显示信息，但仍然会受到严格的限制。然而，这次的让步主要是针对用户而不是硬件，用户有感知／心理上的限制，比如注意力和空间理解，过多的信息很容易被淹没，并且导致用户的沮丧和不适。

AR操作系统需要管理用户的资源，就像管理设备本身的资源一样，这需要一些非常谨慎的、有同理心的用户体验设计。注意力需要被当作一种有限的资源来管理，并与现实世界的需求相平衡。物理空间也需要被仔细管理，以确保AR操作系统总是易于理解的。

注意力

目前的移动操作系统有这样一个假设：当如果用户看屏幕的时候，将大部分注意力放在正在呈现的任务上。如果用户希望转移注意力，只要把目光移即可。

然而，在AR中，“Display”由用户可以看到的所有内容组成，因此无法做出相同的假设。

如果你在一个用户空间里填满了旋转的信息，当他们试图做另一个非AR的任务时，会变得心烦和沮丧。用户对世界的关注是有限的，因此，一个AR操作系统必须将注意力作为一种资源来管理。它的目标是只提供用户在需要的信息，尽可能减少精神负担。

那么，我们如何管理用户的注意力呢？下面的一些规则可能会有借鉴意义。

A．强度：

快速或持续的动作会让人分心，特别是当它们朝向用户或视线的边缘时。

在一臂长的距离内的有更大的物体存在。

明亮或饱和的颜色自然会吸引更多的注意力。

比例大的物体将会吸引更多的注意力。

B．复杂性：

在同一空间中重叠的对象需要更多的脑力劳动来理解。

复杂的形状需要更多的注意力来理解，比如高度详细的图标或接口。

另外，由于我们处理的是用户的视觉皮层而不仅仅是显示，所以AR UI比传统的UI设计要复杂得多。举个例子，设计师们需要避免让他们的受到惊吓：

在附近的周边视觉上突然的，小规模的运动将会吓到用户，因为我们已经进化到条件反射性地认为有一个生物需要我们的注意来判断它是否危险。

类似地，任何突然的大规模运动也可能吓到用户。

C． 注意力和标签

当用户专注于单个活动时，注意力很容易管理，因为用户已经启动了一个任务，我们可以假定用户已经在给予关注，而任务导向软件的创建者可以在这个基础上设计。对于AR操作系统，为了避免分心和烦恼，UI的目标应该是在尽可能少关注下，同时还能传递所需的信息。

标签所提供的信息应该是暂时的，但以后可以恢复。例如，在识别一道菜时，卡路里计数标签可能只能在一段时间内进入一个有限的空间，以显示计数。我们可能需要一个通知系统来管理这些事件，并巧妙地提示用户。

D．空间

由于太多的AR是环境相关的，所以许多用例依赖于在被引用的对象旁边显示的信息，因此活动需要能够请求特定的空间容量。为了避免AR内容重叠，AR操作系统需要具备管理访问能力，例如活动类型、请求的总量、请求的锚点、任务优先级和当前环境等细节都需要在分配空间时被操作系统考虑。

E． 信任

用户希望在隐私问题上拥有自主权，需要了解第三方可以获得多少数据。信任将会是一个巨大的因素，在一个设备中有摄像头、麦克风和其他传感器，这些传感器需要在一天中持续佩戴。

信任的问题也延伸到用户周围的其他人。

尽管我们随身携带并不断使用的智能手机上也有相机和麦克风，但是AR眼镜与智能手机有所不同，头戴式的本质更加个人化，任何入侵都将是非常令人不安的，需要比智能手机更严格地限制传感器的使用，以赢得任何信任。

F． 环境

操作系统应该有意识地去感知用户正在做的事情，并适当地转换信息的显示。例如，当你与某人真诚地交谈时，在你的视野中有卡路里计数、歌曲名和收到的电子邮件提醒是一种糟糕的体验。

目前的移动设备预先设置了改变通知、铃声音量和振动设置。然而，这些需要手动设置，用户需要根据自己的位置和动作不断地更改设置，这是十分不合理的。

操作系统应该感知到用户的焦点，假设用户的焦点是与他们交谈的人，则通知需要被关闭，这该怎么做到呢？

幸运的是，机器学习可能是一个“足够好”的解决方案。

一系列的人工智能模型，包括人脸识别、运动检测、位置标签和对象分类，可以作为环境相关的模型输入，以确定用户是否参与了对话。例如，面部识别模型报告在用户面前有一张脸，动作模型报告用户最有可能坐着，音频模型报告一个真实的（非视频）的对话正在发生，位置模型报告环境就像一个办公室，对象分类器识别钢笔，文件和会议桌。

从这些提示中，我们可以合理地假设用户正在开会，或者至少在工作场所进行讨论，并且不希望分心，除非它有一定的重要性。

例如工作、吃、购物、回家放松、锻炼、睡觉、社交、洗浴、通勤等，这些环境都有来自用户的不同期望：

专注与探索：用户专注于一项任务的程度，以及他们对额外信息和可能性的接受程度。

隐私：在这种情况下，对隐私的合理期望。设备是否应该设置自己的静音模式，或者提示用户设置它。

导航：操作系统是否应该对用户敏感，在传输过程中需要查看和导航。

社交：用户是否与他人互动，以及这些互动是否不应被打断。

静音模式：当环境系统出现故障时，用户想要不受干扰时，他们可以启用“静音模式”。这将完全禁用摄像头、位置传感器和显示，直到用户恢复它们。

目前看来这并不是一个问题，因为用户会戴上AR眼镜来完成他们喜欢的特定任务，但未来一旦用户全天戴着AR眼镜，这些就会变得很重要，因为要对环境进行敏感处理，而传感器状态也能清晰地传达给用户和其他人。

总结

这篇文章并不是未来AR操作系统的畅想，而更多的是理性的思考。但这也预示了，在AR眼镜普及大众的那一天起，我们需要考虑的事情可能比现在还要多的多。