在郑州一次面向地标沉浸展示的AR/VR项目里，我们遇到的不是创意，而是交互感与稳定性的撕裂：模型精细但卡帧，定位精准但多人同步错位。那一刻我意识到，做沉浸式体验，技术选型比想象重要得多。

      先谈引擎与渲染链。移动端首选Unity 2021 LTS + URP，若目标是高端头显则转HDRP或Unreal。AR层用ARFoundation（绑定ARKit/ARCore），并结合OpenXR作为运行时抽象。实操里我会把光照探针、Reflection Probe离线烘焙，运行时只保留动态阴影。Shader上用Depth Mask与Stencil实现真实遮挡；对复杂材质采用法线与高度混合而非全PBR以节省采样。

      定位与追踪的稳定性靠两部分：本地SLAM与云端锚点。对室外地标，我采用ARCore Cloud Anchors或Azure Spatial Anchors做锚点持久化；室内则靠Visual-Inertial Odometry结合周期性重定位。遇到漂移，我优先做重定位策略：特征点重投影检测，低信度时触发平滑回退而非瞬移。经验告诉我，平滑误差比突兀修正更能保用户体验。

      多人同步不是把位置传出去那么简单。推荐使用Photon或自建基于UDP的轻量服务，服务端维护权威状态，客户端做插值与死区预测（dead reckoning）。要注意数据包设计：关键帧稀疏广播、预测补偿与事件型消息分离，带宽预算写入开发规范。曾经把所有对象都同步，结果延迟翻倍；后面改成区域订阅制，带宽下降了60%。

      内容管线从现实采集到运行时要严控：RealityCapture/Metashape生成高模，Blender做重拓扑并烘焙AO/Normal，使用Draco压缩glTF或通过Unity Addressables做分块加载。面对内存飙升，我优先检查贴图尺寸、Mip策略和SRP Batcher兼容性。实测：把主体纹理从4k降到2k，在多数设备上体验无明显降级但内存减少近一半。

      排查问题的工作流是固定的：复现→最小场景重现→性能剖析。工具清单：Unity Profiler、RenderDoc、Xcode Instruments、Android GPU Inspector。常用技巧有在帧里打marker、在渲染线程抓一次frame capture、比对CPU/GPU占比。别忘了测温与热降频；一个跑满GPU的效果在真机上很可能不可持续。

      我的判断是：没有通用万能方案，只有明确的约束与权衡。项目初期把性能与网络预算写入需求文档，比临时修补更省事。未来可关注OpenXR扩展与设备端深度API（如ARKit Depth API）带来的遮挡与交互改善。实操建议：先做可复用的小工具链，再在真实机群上跑长时间稳定性测试。