思看(Semcam Live) 面向大空间 VR、文旅互动、沉浸式剧场、主题乐园和多人线下娱乐项目，用固定式边缘 AI 相机阵列捕捉玩家全身动作，并通过 Goku 同步追踪手柄、道具、武器、载具和交互对象，让虚拟角色、真实同伴与物理触觉进入同一条实时数据链。
大空间 VR 不应该只是“戴上头显后在空房间里行走”。很多以空间探索和叙事参观为主的体验，已经能让游客在共享虚拟空间中自由移动，但如果系统只能稳定呈现环境、头显和手柄，而看不到自己真实对应的身体，也看不到同伴准确的身体动作，沉浸感就会停在“我在看一个世界”，很难进一步变成“我和别人一起在这个世界里”。真正有存在感的 LBE 体验需要把全身动作、触觉反馈、实体道具和多人协作结合起来，因为玩家的身体存在感、同伴存在感和物理反馈本身就是核心资产。思看(Semcam Live) 的方向是把这件事做得更轻：人体动作由固定式边缘 AI 相机无标记捕捉，减少身体 tracker、贴点、动捕服和门店维护负担；需要高稳定刚体数据的手柄、武器、道具、背包和交互物体，再交给 Goku 光学系统同步追踪。
面向 2 至 12 人同场体验，实时捕捉玩家全身姿态、朝向、移动和协作关系，让虚拟角色不只显示头和手，而是能呈现躯干、手臂、腿部、队形和动作意图。
适合大型展馆、主题乐园、沉浸式演艺和互动叙事空间，把游客动作、演员动作、道具状态和空间互动事件接入同一内容系统，让“参观”升级为可互动、可协作、可复盘的现场体验。
在多人探索、逃脱、对抗和团队任务中，玩家需要判断同伴的位置、朝向、手势、闪避、蹲伏和挥动动作。思看(Semcam Live) 让同伴不再只是漂浮的头和手，而是可被内容系统理解的完整身体。
通过 Goku 追踪手柄、枪械、工具、载具、球拍、训练器具和可移动装置的 6DoF 位姿，让真实道具与虚拟世界保持同步。
动作数据可用于生成玩家战报、精彩回放、社交传播视频和运营分析，帮助门店提升体验记忆点和复购传播。
边缘端处理复杂图像特征，减少海量原始视频回传压力，让多相机矩阵更适合在不同面积、不同层高、不同动线的门店中复制部署。
玩家无需穿动捕服、无需在四肢粘贴标记点，也可减少脚踝、膝部、腰部等身体 tracker 的依赖，降低换装、消毒、充电、绑带、编号、配对和设备丢失带来的运营压力。
思看(Semcam Live) 输出 120fps 全身动作数据，低于 0.1 秒延时，适合用于玩家角色驱动、身体存在感增强、同伴动作显示、互动反馈、行为记录和现场状态监控。
对手柄、枪械、道具、工具、载具和互动装置等需要高稳定位姿的对象，使用 Goku 光学刚体追踪补足无标记人体捕捉的边界。
当玩家伸手触摸实体道具、握住武器、跨过地面边界或靠近场景装置时，思看(Semcam Live) 的身体数据与 Goku 的刚体位姿可以共同驱动虚拟反馈，让视觉、动作和真实触觉更一致。
Active Center 统一管理 思看(Semcam Live) AI 相机与 Goku 光学相机，让玩家身体、头显、手柄、道具和场景对象在同一工程中同步标定、录制和输出。
固定式 PoE 相机部署后，运营人员主要维护场地、头显、触觉背心和道具，不必为每位玩家准备完整身体追踪套件，排队周转更轻。
支持 Unreal Engine、Unity、Live Link、FBX、BVH、C++、Python 等流程，可根据项目角色骨架完成 retarget、实时驱动和运营数据接入。
传统光学 LBVR 的优势是低延时、高稳定的空间定位，尤其适合头显、手柄、武器、背包和其他刚体对象。成熟光学系统通常会用相机、主动发光标记、玩家附件和道具附件组成完整生态，并强调可扩展到 free-roam VR arena 的大空间追踪能力。它们的问题不是“不准”，而是人体表达往往依赖玩家佩戴或携带可被相机识别的 LED、反光点或 tracker，门店需要处理绑带、充电、清洁、标定、遮挡、库存、故障替换和周转效率。思看(Semcam Live) 把人体动作捕捉从“给玩家绑更多设备”转向“让场地看懂玩家身体”，用固定式边缘 AI 相机直接输出人体骨骼与动作数据，再用 Goku 处理真正需要刚体精度的物体。
一些文旅 VR 项目重点解决的是空间视觉和故事内容：游客戴上头显、拿着追踪设备，在共享虚拟空间中行走和参观。这类体验很容易做到宏大的视觉奇观，却不一定能准确呈现每个玩家的全身动作。缺少身体之后，玩家看不到自己抬腿、侧身、挥手、蹲下和避让的姿态，也难以从同伴的身体动作中获得社交存在感。思看(Semcam Live) 让多人身体成为实时数据资产，帮助内容从“共同看见同一个场景”进一步走向“共同在场、共同动作、共同互动”。
思看(Semcam Live) 不替代 VR 头显、触觉背心、反冲道具或手柄，它负责把玩家身体动作和空间行为变成可实时驱动内容的数据。头显继续负责视觉沉浸，触觉背心负责身体反馈，道具系统负责手感和交互，Goku 负责刚体位姿，思看(Semcam Live) 负责无标记人体动作。几类数据在 Active Center 中统一同步，帮助项目在沉浸感、运营效率和可扩展部署之间取得更好的平衡。
根据您的场景规模和需求，我们推荐以下配置
面向大空间和多人捕捉的旗舰级边缘 AI 动捕相机，内置 100 TOPS 嵌入式 GPU，支持 12 人捕捉与 HPE 高精度解算。
适合大空间实验室、LBE、仿真实训与多人数据采集
联系我们的技术团队，根据您的场景规模、人数、空间与精度要求，定制最优相机阵列方案。
联系 思看(Semcam Live) 团队，根据您的场地面积、层高、玩家人数、内容类型、道具数量、触觉设备、头显方案和引擎接口要求，规划适合 LBE 大空间 VR 与文旅互动项目的相机阵列和数据工作流。
思看(Semcam Live) 是边缘计算 AI 无标记动作捕捉系统。相机侧完成目标检测、2D 关键点、ReID、追踪、分割、裁切和置信度计算，Active Center 在本地完成跨相机匹配、三角化、3D 关键点、骨架解算、IK、滤波、retarget 和导出。
人体动作捕捉不需要动捕服、惯性传感器或反光标记点。若项目需要追踪刚体对象，例如工具、道具、机器人末端、手柄或训练器具，可以使用 Goku 进行 6DoF 刚体追踪。
实时链路提供 120fps 动作输出和低于 100ms 的端到端延时，适合现场预览、实时驱动、互动和采集检查。HPE 是采后高精度处理流程，适合研究、训练数据生产、关键镜头和需要更高质量关键点结果的项目。
可以。思看(Semcam Live) 负责无标记人体动作，Goku 负责机器人关节、末端执行器、工具、道具、手柄、训练器具、球拍、无人机和摄像机等刚体对象。二者在 Active Center 中共享坐标系、时间轴和项目。
可连接 OpenSim、Visual3D、C3D、主流测力台、肌电和压力台流程，并可通过 Semcam Biomechanics Plugin 与 Semcam Action Quality Assessment Plugin 扩展指标计算、动作质量评价和数据导出。