具身智能（Embodied Artificial Intelligence），作为人工智能领域的前沿方向，致力于打破传统机器智能中身体与大脑分离的模式。它将人工智能与物理智能深度融合，使机器能够像自然生物体一样，实现多模态、多尺度的环境适应，与周围环境进行深度交互。这种智能方式强调智能体（如机器人）的物理形态和所处环境对智能行为的影响，认为智能是通过身体与环境的交互而产生的。

虚拟现实（VR）技术在模拟训练中的应用正逐步展现其巨大的潜力，通过提供高度沉浸式的体验、灵活的训练场景和精准的数据分析，显著提升训练效率。本文将结合Varjo XR-4头显、Techviz多通道显示软件、Senseglove虚拟现实手套等具体案例，探讨虚拟现实技术如何助力模拟训练。

传统的基于圆顶的飞行模拟器长期以来一直是飞行员训练的主要内容。他们依靠大型昂贵的视觉系统来提供有效学习所必需的视野和深度感知。它们的大型曲面显示器需要巨大的物理空间来容纳足够大的半径，而驱动它们的先进投影技术往往会导致巨额成本。

想要在全局参考坐标系中展示车载增强现实（AR）内容，首先需要内容保持高帧率且能够准确地追踪车辆在真实道路上的姿态。为了实现这一目标，高精度车辆姿态追踪虚拟现实（VR）解决方案应运而生，它巧妙融合了两种专业的传感器数据融合算法，以满足在车内环境中实时展示AR或VR内容日益上升的需求。

沉浸式多用户VR跟踪解决方案，支持使用HTC VIVE或Valve Index等消费级虚拟现实头盔在房间内执行大范围多用户跟踪。该解决方案不仅能够跟踪处于坐姿或其他静止用户的头部和控制器，还支持房间内多用户动态跟踪。

车载VR可视化解决方案是通过融合跟踪用户头部运动的特殊预测算法与惯性测量数据而开发的。该系统将大范围虚拟现实跟踪技术与IMU传感器相结合，为VR和AR应用打造了一套全面的运动跟踪与渲染流程，极大地方便了虚拟现实头显制造商定制可视化流程。