电脑在识别人脸和形体，联系两张图像以及即将到来的视野探索新纪元上已经做得越来越好，这可以改变我们与世界连接的方式。
你曾用谷歌地图找地点，用导航，结果还是完全走错路吗？
我有，而且次数不少——我一直沿着街走下去，直到手机上指示的正确方向告诉我，我越走越偏冷，而不是热的地方。
当然，作为一个人，在承认我的错误和180度“羞耻漩涡”前我势必走了很多路。
而且这还经常发生在我有会议的时候，次数还不少。但这又是另一个故事了。
问题在于导航信号在建筑林立的城市里不会特别敏感，探索高层建筑的墙，所以经常会弄错。
向定位偏远而开过头的优步疯狂做手势的人，肯定深知这个痛苦。
所以想想如果不求谷歌怎么找路——如果马路显示在我手机视野里，我就可以直接走了。
这就是很多将混合扩张虚拟实景与电脑视野一起运作的应用软件正在做的。
电脑视野是人工智能的分支，可以教电脑如何识别以及分辨真实世界里的实体。
这也是发展出无人驾驶汽车、面部识别、医疗诊断的技术，你在Snapchat上萌萌的兔耳朵和装饰也是应用这项技术。
科技公司Blippar就研发了“城市视野定位”，声称精准度是谷歌地图两倍。这项电脑视野特征，加在它的新应用软件AR City里，能在手机屏幕上精准指出用户定位，覆盖导向信息。
那么我跟着点实景街上的道路图像，就能知道我该走哪条路。
但Blippar的首席运营官Danny Lopez解释道，精细到这种程度目前只能在英国伦敦、旧金山和加州山貌全景做到。
他说，基本导航，将AR运用到苹果地图上能显示300多个城市的道路，将既在的GPS技术充分发挥。街道名称和地标信息也将显示在地图上。
不过，AR City应用软件测试版只能在苹果6S或更高的系统中使用。
Blippar起初是专精将AR用到市场里——制作在手机上点一点就很生动的产品。但后来它就重新专注在“实体索引与分类”上。
但用机器看世界并不高度成熟。
咨询公司IHS Markit的主要分析师Ian Fogg说：“电脑是有理解和组织文本数据的历史。”
“但最近几年，我们看到电脑根据理解组成生成照片——大多数是沙滩、森林和人。”
“现在，它们已经踏进实景分析——比如Microsoft翻译软件能识别符号并即时翻译。”
电脑不能“看”电子图像，只能看数字，所以要让它们破译图像模式还须经过训练。
Lopez说：“这包括分解成千上万张图像变成像素，用算法教机器识别人类、房子、汽车的分别。”
Blippar用了三个月训练其系统，识别每辆美国汽车的组成和模式，精确率高达97.5%。
他补充道，如果没有云计算的崛起，不可能达成这样的成就。
“视野搜寻工具”Pinterest联合创始人和首席执行官Ben Silbermann表示公司在“电子视野方面是领军的”。公司现在全球有2亿用户。
电脑现在可以用同样的照片分解不同的实体——想想Facebook实体标签。
这可以让Pinterest用户拍照并得到系统认证。比如，灯、椅子和桌面设计的图片，要么能有准确匹配，要么相似度匹配。
这听起来很直白，但Silbermann说“你需要大堆分类数据训练系统”。
“我们已经在电脑视野领域雇佣了很多专家。”
他承认科技仍在雏形，语音识别也仅在7年前。
“苹果Siri几年前也不怎么样，但是现在已经成熟了。电脑视野就相当于那时的演员。”
展望未来，实体与电子混合式最有效的，我们不需要把手机端在眼前，只需要用智能眼镜和头戴设备就能看到一切。
Danny Lopez说：“现实就是在实用性方面，我们正在前往一个用头戴设备能体验AR的世界。”
“此刻，它们还是雏形，也比较贵，既不舒服也不酷。”
如果我们能分检重量、电池寿命，设计和智能眼镜将很快带来“超级视野”，转变我们看世界的模式，更生动，更有料。