随着VR时代风口到来，VR内容开发的必备工具——VR引擎也越发受到大众的关注。俗话说，“工欲善其事，必先利其器”，对于开发者而言，优秀的VR引擎能让他们在VR环境中快速建立自己所需要的内容，并进行不断的调试;对于消费者而言，好的引擎能使得VR内容的体验更加真实，同时急速的实时渲染降低了延迟，减轻了体验时候的不适感。所以说，开发者选好了VR引擎，可谓是一举两得。
Unity、Unreal在当前VR的开发中是最常见的引擎，它们是游戏开发领域使用者最多的引擎，对游戏普适性良好，在面向C端的市场上占据很大的份额，不过游戏并非VR的全部，VR推广和发展的过程，必然是一个多领域覆盖的过程，比如工业、教育、医疗行业以及航天等等领域。VR的身影会越渐明显，VR的入驻会为这些行业带来巨大的效率提升和巨额的成本缩减。在此同时，VR相关的硬件设备也越来越多，不同的设备对VR的兼容性提出了巨大的挑战，在这里，unity和unreal二者都没能很好地解决这个问题。事实上，在针对这些问题上，来自美国worldviz公司的vizard引擎迈出了很大步伐，Vizard引擎1996年诞生于MIT心理学实验室，主要应用于心理学科学研究，后经多个版本迭代改进逐渐被商业化为成熟的VR引擎产品并且一直活跃在B端领域。Vizard在B端市场的用户据不完全统计为3000多家，包含全球顶尖科研机构和世界500强企业。Vizard在B端市场是涉及行业数量和覆盖面最广的产品。VR时代，vizard引擎剑指未来
高效的开发语言
Vizard采用Python语言执行开发，将集成开发环境(IDE)与高级图形库融合于Python程序语言。集成开发环境极大简化了维护数据素材的工作量，并提供了用于执行实时预览,场景调试及脚本调试工具包。在Vizard中遭遇图形及硬件接口的相关问题时，可通过 Python脚本代码进行处理。Vizard能自动将编写的程式转换为字节码抽象层(LAXMI)，进而运行渲染核心。图形效能的最大化在视域剪裁(viewfrustumculling)和纹理及材质属性分类的演绎中得以体现。随着图形处理器(GPU)运算速率的不断提升，LAXMI可助在运用过程中充分利用图形流水体系的技术优势。Python语言开发的程序运行虽然慢，但是程序的可读性、可扩展性和重复利用性很强.VR时代，vizard引擎剑指未来
快速且体验优秀的实时渲染
在引擎技术和硬件技术快速发展的今天，各个引擎间的渲染能力差别已经不大。尤其VR引擎其设计出发点并不像游戏引擎那样追求画面渲染质量的极致，而是在画面渲染质量与渲染效率之间找到最佳平衡点，即实时渲染的效率一定要稳定保持在体验者可以接受的程度之上。
Vizard引擎的处理速度能够让不同硬件实现协同运作，在同一套系统中包括头盔 、摄像头 、手柄、眼动仪器等硬件所追踪的数据被搜集且上传给引擎，系统软件会规划所有的展示映像，例如图像排列的前后位置及层叠次序，然后绘制用户眼前的图像，并且回传渲染的数据到硬件的数据系统中。这整个过程都是实时渲染的，延迟不超过20ms，以保证用户能够体验到超低的延迟。而在其他的硬件系统中，尤其是Unity和Unreal这类游戏引擎，通常只需要处理头盔、手柄这几个简单的硬件数据。由此可见Vizard比二者在实时渲染上更加强大。
与此同时，vizard还可以进行实时的物理模拟，它支持实时的物理碰撞及物理动力。包括物理学接头，物理学弹簧及物理学发动机，这些特性能够显著提升用户在VR体验中的真实性，然沉浸感更强。
丰富强大的硬件适配
Vizard因VR而生，诞生之初就已经考虑多硬件支撑，其架构设计从第一个版本就是按照这个目标需求设计。Vizconnect作为硬件管理层对引擎和开发者提供了统一的硬件界面，开发者只需关心Vizconnect的配置和调用方法即可，底层硬件对于开发者是透明的。Vizard已经支持几乎市面上所有主流的VR硬件设备，VizConnect提供了一个非常简单的，所见即所得的方式连接数量庞大的虚拟现实设备，这样你就不会仅限于使用某一款VR设备。
VR时代，vizard引擎剑指未来 同时，Vizard植入的多种立体化渲染模式也有助于VR设备的扩展，包括垂直/水平分屏显示模式， quad buffering显示模式 (适用于立体眼镜)，扫描线交错模式(line-interlaced)及红蓝立体成像模式(anaglyphic)等。由于Vizard比其他引擎支撑更全面的VR硬件设备，要在极短的时间内完成一系列运算并反馈结果(从周边输入设备(三维空间追踪、动作捕捉、眼动仪、6DOF手柄等)获取采集数据->运算获得场景中画面关系->渲染画面->反馈响应数据到终端输出设备(HMD、CAVE、听觉设备、力回馈设备等))，因此Vizard要有极高的运算效率和良好的架构体系。反观游戏引擎的设计出发点在于精美画面和跨平台产品发布，其架构设计上并未考虑VR应用的特殊性。
