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。