舒鉑開

（天津美術(shù)學(xué)院,天津 300231）

1 背景

1.1 寧夏葡萄酒產(chǎn)業(yè)概述

根據(jù)國際葡萄與葡萄酒組織（OIV）發(fā)布的2020年全球葡萄酒產(chǎn)業(yè)形勢報告，中國葡萄種植面積居世界第二，西班牙居世界第一。目前，寧夏葡萄種植基地面積已從20 000 hm2增加到40 000 hm2，綜合產(chǎn)值超過200億元，寧夏葡萄已遠銷海外多個國家和地區(qū)。寧夏賀蘭山東麓產(chǎn)區(qū)因其地理位置的優(yōu)越性，被譽為“中國波爾多”，寧夏產(chǎn)區(qū)出產(chǎn)的葡萄糖度高達25%～30%，是釀造高品質(zhì)葡萄酒的重要原料[1]。

1.2 中國葡萄酒歷史

我國古代描寫葡萄酒的詩詞多樣，最早可追溯到漢武帝時期，元代后斷代，到近現(xiàn)代才重新回到我國人們的視野中，而之前的歷史作為文化沉淀了下來。隨著越多行業(yè)人才進入，國外設(shè)備流入，中國葡萄酒特色、種植特色、葡萄品質(zhì)的提升，雖然近十年中國葡萄酒的釀造技術(shù)逐步發(fā)展起來，但和頂級葡萄酒還有很大差別，還需要繼續(xù)努力。而作為葡萄酒發(fā)源地，有龐大市場消耗量為堅實基礎(chǔ)的歐洲所制定的葡萄酒規(guī)則一直沿用至今。

1.3 中國傳統(tǒng)飲酒文化與葡萄酒文化的碰撞

受疫情影響，中國葡萄酒消費退居市場第六位，人均消耗量低，隨著疫情態(tài)勢的良好控制，在堅實的市場基礎(chǔ)上，中國葡萄酒市場依然有巨大潛能重返消費市場前列。未來中國葡萄酒市場是一個需要特別重視的市場，中國葡萄酒文化與中國的傳統(tǒng)酒文化區(qū)別甚大，作為傳統(tǒng)流傳的文化之一，含有更多的社交層面意味，代表感情融洽、活躍氣氛。而另一種將葡萄酒兌可樂、雪碧的文化，一直以來遭到詬病，將這層文化貼上“低俗”“俗氣”“浪費”的標(biāo)簽。

1.4 中國酒文化的積極體現(xiàn)

增強葡萄酒與市場的文化精密度，可以通過多方面輸出中國飲酒文化，在增強現(xiàn)實內(nèi)容基礎(chǔ)上突顯民族自信，助力中國酒文化走向世界。

文章將以增強現(xiàn)實賦能葡萄酒產(chǎn)業(yè)，增強葡萄酒與市場的文化精密度，提高中國葡萄酒文化價值，助力葡萄酒營銷模式，提高國產(chǎn)葡萄酒商業(yè)價值。并以從不同角度切入中國的飲酒文化，對現(xiàn)階段飲酒文化輸出做視覺化展現(xiàn)。

2 項目研究

2.1 增強現(xiàn)實賦能葡萄酒產(chǎn)業(yè)的必要性

增強現(xiàn)實（Augmented Reality，AR），指用戶處于現(xiàn)實環(huán)境中，通過現(xiàn)實環(huán)境與計算機的虛擬物體進行基于現(xiàn)實環(huán)境的交互。依靠計算機基礎(chǔ)，將制作好的模型在移動設(shè)備的屏幕中，與現(xiàn)實世界環(huán)境一同實時展現(xiàn)出來，將虛擬與現(xiàn)實合為一體，并實現(xiàn)超越現(xiàn)實世界的感官體驗。通用定義是將虛擬物體在設(shè)備中顯示，并與現(xiàn)實環(huán)境在設(shè)備中結(jié)合，即時互動的三維模型[2]。

同時依托于其輕量化，可以使用手機、平板電腦對增強現(xiàn)實進行體驗，相較于虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality），更加便利，用戶使用門檻更低，從技術(shù)層面來說更容易實現(xiàn)，降低了開發(fā)門檻，提高了用戶體驗。所以在當(dāng)下環(huán)境，植入增強現(xiàn)實技術(shù)助力葡萄酒的研發(fā)、培育、營銷與追溯，是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢，也是中國葡萄酒產(chǎn)業(yè)所需。

2.2 葡萄酒產(chǎn)業(yè)鏈研究

葡萄酒的釀造出廠過程分為以下步驟：種植、分揀、去梗、冷浸漬、壓榨、發(fā)酵、熟化與裝瓶。據(jù)統(tǒng)計，葡萄品質(zhì)、釀造工藝、熟化設(shè)備、灌裝線與物流是葡萄酒消費者最為關(guān)心的幾個方面。其中，消費者的關(guān)注點集中于釀酒葡萄品種與釀造工藝，經(jīng)過可視化植入增強現(xiàn)實，用戶通過手機、平板等設(shè)備就能輕松了解這瓶酒背后的生產(chǎn)流程，經(jīng)過了哪些工序，如何到消費者手中，同時也賦予了酒瓶藝術(shù)價值，增強了可玩性，提高了可收藏價值，在提高產(chǎn)品的品牌調(diào)性的同時宣傳了葡萄酒文化。

3 項目可行性研究

3.1 產(chǎn)品輸出規(guī)劃

綜上所述，將增強現(xiàn)實運用到葡萄酒產(chǎn)品，在本案例中將使用Unity3D配合Vuforia引擎，C#語言進行開發(fā)，模型制作以Cinema4D為主。考慮到用戶上手門檻，產(chǎn)品使用有限的UI界面來指引用戶交互，使用Cinema4D將創(chuàng)建好的模型（如圖1）導(dǎo)出FBX格式，導(dǎo)入Unity環(huán)境進行開發(fā)。

圖1 Cinema4D模型

基于Vuforia開發(fā)增強現(xiàn)實，需要明確其圖片識別機制，原理是通過檢測特征點來進行匹配。將TargetManager中的image檢測戶的特征點上傳到數(shù)據(jù)庫中，通過實時檢測出真實圖像中的特征點數(shù)據(jù)進行匹配。同時需要注意，上傳后的圖片寬度8%為功能排斥緩沖區(qū)，所以該8%的寬度不會被識別。

在系統(tǒng)中，規(guī)劃植入模型，通過模型動畫展現(xiàn)葡萄酒從種植到釀造的過程，使用葡萄酒標(biāo)設(shè)置特征點，使設(shè)備掃描葡萄酒瓶時可以展現(xiàn)模型動畫。并且在包裝盒設(shè)置識別點，通過包裝盒播放視頻的交互按鍵，在包裝盒上實現(xiàn)視頻觀看。

3.2 產(chǎn)品詳細設(shè)計

在官網(wǎng)下載數(shù)據(jù)庫與配置文件，并與Unity同步，并且配置Vuforia，并在官網(wǎng)注冊許可證[3]。調(diào)用圖片結(jié)束后，除了ARCamera用來調(diào)用設(shè)備攝像頭，還需要image組件用來識別圖片，在ImageTarget選項中選擇需要識別的圖片，并在ARcamera中激活數(shù)據(jù)庫[4]。上傳databases數(shù)據(jù)庫，在進行圖片/物體識別時，需要先把素材上傳數(shù)據(jù)庫，對素材進行特征點識別，給我們一個包，把包打到工程中識別。即可在Unity中調(diào)用ARcamera，同時設(shè)置視覺中心，在World center mode視覺中心模式中在四個選項：Specific_target指定一個作為坐標(biāo)；First_target攝像機所照射的第一個識別的目標(biāo)作為視覺中心目標(biāo)；camera攝像機位視覺中心坐標(biāo)；Device target設(shè)備正在追蹤物體作為坐標(biāo)選擇，并在eyewear判斷設(shè)備類型中選擇handheld手持。

Vuforia識別的原理是通過檢測圖片中的特征點，與實際圖片的特征點進行匹配，將圖片上傳至Viforia的database后，然后在實時檢測出真實圖像中的特征點與數(shù)據(jù)庫中的圖片進行數(shù)據(jù)配比從而進行比對匹配[5]。

再上傳databases時，圖片目標(biāo)最好是無光澤、材質(zhì)較硬的卡片，因為較硬的材質(zhì)不會有彎曲和褶皺的地方，可以使攝像機在掃描圖片是更好的聚焦。圖片需要豐富細節(jié)元素，同時對圖案對比度也有較高要求，例如街道、人群的場景圖片，重復(fù)度較高的圖片評估星級比較低，甚至沒有星級。帶有輪廓分明，棱角分明的圖片評級就會越高，更有利于跟蹤。在掃描圖片時，環(huán)境也是十分重要的因素，圖像目標(biāo)在燈光照射的適度明亮環(huán)境中均勻照射也利于vuforia SDK檢測與追蹤[6]。

具體識別機制，在狀態(tài)改變函數(shù)OnTrackableStateChanged中（圖2），腳本OnTrackFound與OnTrackLost，分別代表找到或丟失需要識別的物體時，分別調(diào)用腳本，并且調(diào)用Renderer，Collider，與Canvas組件。

圖2 OnTrackingFound腳本函數(shù)

模型動畫（如圖3）設(shè)置為全自動播放，后臺將默認自動播放連續(xù)動畫。一個動畫播放完會繼續(xù)播放下一個動畫。所以在unity中，需要創(chuàng)建Controller來對動畫進行控制。在Animator Controller中捆綁動畫，并在Idle中調(diào)用Make Transition，新建Prefabs與Animator，并在控制臺設(shè)置不同動畫的出場順序即可。交互手勢添加手勢滑動動作，新建Rotate腳本定義旋轉(zhuǎn)，定義X軸速度，并且設(shè)立判斷，手掌與屏幕交互，判斷觸點數(shù)量與狀態(tài)。除了滑動手勢之外，添加手勢交互放大與縮小。使用bool類型isEnLarge設(shè)置初始與結(jié)束的觸點，判斷手勢是否放大與縮小。并且需要記錄模型原有位置，與手勢交互后的位置，從而改變模型大小。

圖3 unity模型動畫

添加視頻播放，同樣需要使用vuforia引擎，調(diào)用ARcamera，并且導(dǎo)出Vuforia資源包，調(diào)用資源包中的視頻插件，刪除DefaultTrackableEventHandler腳本，添加VideoTrackableEventHandler腳本，并將需要展示的視頻（如圖4）導(dǎo)入新建Video文件夾。在調(diào)用視頻文件之后選擇Transcode，修改視頻分辨率與格式至H264，將視頻導(dǎo)入播放器，設(shè)置循環(huán)狀態(tài)，添加配合UI組件的事件系統(tǒng)（EventSystem）。最后輸出產(chǎn)品，可根據(jù)使用場景選擇終端。

圖4 視頻文件

4 結(jié)論

綜上所述，將AR技術(shù)與葡萄酒產(chǎn)品營銷與追蹤溯源相結(jié)合，能夠提升葡萄酒的文化輸出效能，賦予葡萄酒產(chǎn)品藝術(shù)收藏價值，迎合未來5G技術(shù)發(fā)展趨勢，助力葡萄酒乃至所有酒精飲品營銷，配合線上電商與線下渠道，打通跨境商貿(mào)。但是此技術(shù)如果大規(guī)模普及，還需要標(biāo)注團隊，將市面常見紅酒分類，并在每個類別下做圖片標(biāo)注，覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈。有了大量的標(biāo)注樣本之后，需要NLP團隊，訓(xùn)練AI識別模型，后端開發(fā)用該模型的接口去判斷用戶掃描到的是什么葡萄酒，這也是此技術(shù)大規(guī)模普及的難點，有待技術(shù)實踐與測試。