15+ Anwendungsfälle & KI-Anwendungen von Augmented Reality

Augmented Reality (AR) ist eine digitale Medienplattform, die es dem Nutzer ermöglicht, virtuelle Kontexte auf interaktive, multisensorische Weise in die physische Umgebung zu integrieren.

Die Implementierung von KI verbessert das AR-Erlebnis, indem tiefe neuronale Netze herkömmliche Computer-Vision-Ansätze ersetzen und neue Funktionen wie Objekterkennung, Textanalyse und Szenenbeschriftung hinzufügen. Wir untersuchen KI in AR, ihre Anwendungen, Beispiele und Anbieter.

Wie verändert KI AR?

Historisch gesehen verwendete AR-Software herkömmliche Computer-Vision-Techniken, die als Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) bezeichnet werden. SLAM-Algorithmen vergleichen visuelle Merkmale zwischen Kamerabildern, um die Umgebung zu kartieren und zu verfolgen.

Moderne AR-Anwendungen stützen sich jedoch auf Deep Learning, um fortschrittlichere Funktionen bereitzustellen. AR-Entwickler können KI-Algorithmen nutzen, um AR-Funktionen wie eine verbesserte Interaktion mit der physischen Umgebung anzubieten. KI-Technologien wie maschinelles Lernen, GenAI und Deep Learning eignen sich gut für AR-Umgebungen, weil:

• Es besteht die Möglichkeit, mehr Daten für das Training des KI-Algorithmus zu sammeln, da die Kameras immer eingeschaltet sind.
• Die Eingabe für den KI-Algorithmus ist detailreich, da AR-Umgebungen auf mehrere Sensoren angewiesen sind (z. B. Gyroskope, Sensoren, Beschleunigungsmesser und GPS des Geräts). Dies bietet eine bessere Zuverlässigkeit als Systeme, die auf einen einzigen Sensor angewiesen sind.

Parallel zum Deep Learning nutzen AR-Systeme zunehmend räumliche Intelligenz, die semantische Segmentierung, Tiefenschätzung und Kontextmodellierung kombiniert, um gesamte Umgebungen zu verstehen. Dadurch kann sich AR-Content physikalisch realistisch verhalten (z. B. Okklusion, verankerte Schatten und Beleuchtungsanpassung) und es werden erweiterte Funktionen wie kontextbezogene Empfehlungen basierend auf der Szenenkategorie (Büro vs. Außenbereich) oder der abgeleiteten Nutzerabsicht ermöglicht.

8 KI-Anwendungen in AR

1. Objektbeschriftung

Objektbeschriftung nutzt Klassifizierungsmodelle des maschinellen Lernens. Wenn ein Kamerabild durch das Modell geleitet wird, gleicht es das Bild mit einer vordefinierten Bezeichnung in der Klassifizierungsbibliothek des Nutzers ab, und die Bezeichnung legt sich in der AR-Umgebung über das physische Objekt. Zum Beispiel beschriftet Volkswagen Mobile Augmented Reality Technical Assistance (MARTA) Fahrzeugteile und liefert Informationen zu bestehenden Problemen sowie Anleitungen zu deren Behebung.

2. Objektdetektion und -erkennung

Objektdetektion und -erkennung nutzen Algorithmen neuronaler Faltungsnetzwerke (CNN), um die Position und Ausdehnung von Objekten innerhalb einer Szene zu schätzen. Nachdem das Objekt erkannt wurde, kann die AR-Software digitale Objekte rendern, die das physische Objekt überlagern und die Interaktion zwischen beiden vermitteln.

Beispielsweise scannt die Anwendung IKEA Place ARKit die Umgebung, misst vertikale und horizontale Flächen, schätzt die Tiefe und schlägt dann Produkte vor, die in den jeweiligen Raum passen.

Für mehr Informationen: Fühlen Sie sich kostenlos, unseren Vergleich von Bilderkennungstools zu lesen.

3. Texterkennung und -übersetzung

Texterkennung und -übersetzung kombinieren KI-Techniken zur optischen Zeichenerkennung (OCR) mit Text-zu-Text-Übersetzungs-Engines wie DeepL. Ein visueller Tracker verfolgt das Wort und ermöglicht es, die Übersetzung in die AR-Umgebung einzublenden. Google Translate bietet diese Funktionalität.

4. Automatische Spracherkennung

Automatische Spracherkennung (ASR) nutzt audiovisuelle Spracherkennung durch neuronale Netze (ein Algorithmus, der auf Bildverarbeitung angewiesen ist, um Text zu extrahieren). Bestimmte Wörter lösen ein Bild in der Bibliothek aus, das passend zur Wortbeschreibung beschriftet ist, und das Bild wird in den AR-Raum projiziert.

Beispiel:

Ein Beispiel ist die Panda-Sticker-App.

Ein weiteres Beispiel, das ASR mit sensorbasierter Handgestenverfolgung kombiniert, ist die Smart-Glasses-Technologie. Smart Glasses mit In-Lens-Displays projizieren visuelle Daten wie Nachrichten, Mediensteuerungen und Live-Sprachuntertitel direkt in das Sichtfeld des Trägers.

Für weiterführende Informationen lesen Sie bitte unsere Sammlung der wichtigsten Spracherkennungs-Anwendungsfälle.

5. Gesten und natürliche Interaktion

KI-gestützte Gestenverfolgung und multimodale Interaktion ermöglichen es AR-Systemen, Hand-, Körper- und Fingerbewegungen in Echtzeit zu erkennen. In Kombination mit Sprach-KI ermöglichen diese Systeme es den Nutzern, ohne Berührung mit virtuellen Objekten zu interagieren, und schaffen intuitivere und hands-free AR-Erlebnisse.

Beispiel:
In der industriellen Instandhaltung können KI-AR-Systeme Handzeichen interpretieren, um 3D-Hologramme von Maschinen zu manipulieren, während Sprachbefehle kontextbezogene Anweisungen oder Warnungen auslösen. Auf Barrierefreiheit ausgerichtete AR-Apps nutzen Gesten und Sprache, um Benutzeroberflächen für Nutzer mit eingeschränkter Mobilität zu navigieren.

Anwendungsfälle:

• Industrielle AR-Anwendungen für hands-free Gerätesteuerung
• Barrierefreiheits-Apps, die gestenbasierte Navigation und Befehle bereitstellen
• Spiele und Unterhaltung, bei denen Gesten virtuelle Objekte steuern
• AR-Trainings- und Simulationsumgebungen mit natürlicher Interaktion

6. Umgebungskartierung und Szenenverständnis

Über die einfache Objekterkennung hinaus ermöglicht KI ein semantisches Szenenverständnis, sodass AR-Systeme ganze Umgebungen klassifizieren (z. B. Küche, Büro, Straße) und Overlays entsprechend anpassen können. Deep-Learning-Modelle wie SceneNet oder die visuelle Erkennung von IBM können räumlichen Kontext, Beleuchtung und Oberflächentypen analysieren, um das AR-Erlebnis anzupassen.

Beispiel:
Snapdragon Spaces nutzt KI, um Wände, Oberflächen und Raumtypen in Echtzeit zu erkennen, was eine realistischere Platzierung virtueller Möbel oder Spielelemente ermöglicht.

Anwendungsfälle:

• Innenraum-Design-Apps, die Möbel basierend auf dem Raumtyp empfehlen
• AR-Wegfindung, die Beschilderung an Innen- und Außenumgebungen anpasst
• Intelligenter Einzelhandel, der Werbeinhalte basierend auf Ladenabschnitten ändert.

7. Generative KI für dynamische Content-Erstellung in AR

GenAI-Modelle können dynamisch 3D-Assets, Stimmen oder sogar ganze Szenen basierend auf Prompts oder Nutzerinteraktionen in AR-Umgebungen generieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit vorinstallierter Bibliotheken, und Nutzer können personalisierte Umgebungen ohne vorinstallierte Assets erzeugen

Beispiel:
Eine Marketing-App könnte Nutzer ihr ideales Wohnzimmer beschreiben lassen, und GenAI würde Möbel und Layout in AR generieren.

Relevante Modelle/Tools:

• Luma KI (Text-zu-3D)
• RunwayML für Video-Overlays
• Pika Labs oder Spline für Echtzeit-3D-Modellierung

8. Anomaly-Erkennung für industrielle Inspektion

KI-gestützte AR kann bei der Echtzeit-Anomalieerkennung in Fertigung oder Außendienst helfen. Computer-Vision-Modelle, die darauf trainiert sind, wie „normal“ aussieht (z. B. Rohrintegrität, Maschinenoberflächen), können Abweichungen erkennen und sie mithilfe von AR in der Ansicht des Nutzers hervorheben.

Eine Studie aus dem Jahr 2020 in Sensors verglich die Anleitung per AR-Brille mit gedruckter Dokumentation bei der Verdrahtung von Schaltschränken und stellte eine Verringerung der Prozesszeit um 45 % fest, was 6,5 bis 7 Minuten bei einer 20-Draht-Baugruppe einspart.²

Praxisbeispiel zur Anomalieerkennung:
Porsche nutzt AR mit KI-Inspektionstools, um Verschleiß, Korrosion oder Fehlausrichtungen an automatisch Teilen während der Fernwartung hervorzuheben.

Anwendungsfälle:

• Wartungs- und Sicherheitsinspektionen in Fabriken
• Versorgungsinfrastruktur (z. B. Stromleitungen, Pipelines)
• Bewertungen von Flugzeug- oder Fahrzeugreparaturen.

Weitere KI-/AR-Anwendungen in verschiedenen Branchen

Berichten zufolge spielten Snapchat-Nutzer AR Lenses im ersten Quartal 2026 durchschnittlich mehr als 9 Milliarden Mal pro Tag, wobei 75 % der täglichen Nutzer jeden Tag mit AR interagierten, was die Größenordnung von AR in der Verbraucherunterhaltung verdeutlicht.³

KI-gestützte AR-Softwareanbieter

Laut Statista wird der globale Markt für Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und Mixed Reality (MR) bis 2026 voraussichtlich ein Volumen von $100B erreichen.⁹ Unternehmen wie Apple und Google sind im Markt für die Entwicklung KI-gestützter AR-Software tätig, um das AR-Erlebnis der Kunden zu verbessern.

Apple ARKit

ARKit ist die Augmented-Reality-(AR)-Entwicklungsplattform von Apple für iOS-iPhones und iPads. ARKit bietet Objektbeschriftung, Personenverdeckung (People Occlusion), Motion Capture und die gleichzeitige Verfolgung mehrerer Gesichter. ARKit wurde verwendet für:

• Bildung zur Modellierung praktischer Experimente in Naturwissenschafts-, Physik- oder Chemielaboren, wie z. B. Labster
• Bauwesen und Architektur zur Messung räumlicher Dimensionen und zum Vorschlagen von Produkten oder Lösungen, wie z. B. IKEA Place.
• Unterhaltung, wie z. B. Pokémon GO.

Google ARCore

ARCore ist die AR-Plattform von Google, die digitale Inhalte über Bewegungserfassung sowie Objektdetektion und -erkennung in die physische Umgebung integriert. ARCore wurde verwendet für:

• Immobilien zum Visualisieren, Dekorieren und Gestalten leerer Räume, wie z. B. die App Sotheby’s Curate.
• Lifestyle und Instandhaltung, um Nutzer mit Fachleuten zu verbinden, die Anleitung und Anweisungen geben, Messungen vornehmen und potenzielle Lösungen in den Raum projizieren. Zum Beispiel die App Streem.
• Unterhaltung, wie z. B. das virtuelle Haustier-Spiel TendAR.

Weitere

Weitere KI-/AR-Softwareanbieter sind:

• Amazon Sumerian
• Microsoft Mesh
• Unity
• Vuforia Engine
• Zap Works

KI-AR-Wearables und XR-Plattformen

Über SDKs hinaus integrieren Hardware-Plattformen jetzt Deep-Learning-Modelle direkt in AR-Wearables. Beispielsweise bieten Geräte wie die Apple Vision Pro Spatial Computing mit Hand-, Augen- und Spracheingabe, das die kontextuelle Intelligenz und AR-Interaktion verbessert.

Die Ray‑Ban Display Smart Glasses von Meta und andere leichte KI‑AR-Wearables bringen kontextuelle Overlays, Live-Übersetzung und interaktive visuelle Anleitung in alltägliche Anwendungsfälle.

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Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 23. Juli 2026}
}

Änderungsprotokoll

4 Aktualisierungen

1. 202623. Jul

   Lernergebnis-Forschungsdaten zum Abschnitt Bildung hinzugefügt.

2. 19. Mär

   Der Abschnitt „KI-Anwendungen in AR“ wurde um eine neue Einleitung erweitert.

3. 202517. Jun

   Ein Satz aus der Einleitung wurde entfernt.

4. 20245. Nov

   Aktualisierte globale Marktgröße und Prognose für Augmented Reality im Abschnitt „KI-fähige AR-Softwareanbieter“.

Referenzlinks

1.

TranslatAR: A mobile augmented reality translator

2.

Assessment of Augmented Reality in Manual Wiring Production Process with Use of Mobile AR Glasses - PMC

3.

Snapchat Statistics 2026: Users, Revenue and Ad Data

4.

https://mattchoward.com/wp-content/uploads/2023/08/howard_davis_vr_2023.pdf

5.

A Meta-analysis of augmented reality programs for education and training | Virtual Reality | Springer Nature Link

Springer London

6.

https://www.businesswire.com/news/home/20240807236694/en/Augmented-Reality-in-Construction-Thematic-Research-Report-2024-37-of-Construction-Companies-Intend-to-Invest-in-AR-Within-the-Next-Two-Years—Wearable-Start-ups-will-Continue-to-Emerge—ResearchAndMarkets.com

7.

Frontiers | Adoption of virtual and augmented reality in the architecture, engineering, construction, and facilities management (AEC-FM): mixed method analysis of trends, gaps, and solutions

Frontiers

8.

Exploring the Utility of AR in Marketers' E-Commerce Plan | Snapchat for Business

9.

XR market size worldwide 2023-2028| Statista

Statista

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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Kommentare 2

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Graham

Aug 28, 2021 at 11:08

No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…

Antworten

Cem Dilmegani

Sep 19, 2021 at 13:50

Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list

Antworten

Heejin Jo

Jul 19, 2021 at 12:01

Hello! I'm interested in AR glasses content composed by AI Can I send my architecture? I want to know whether this is possible to achieve or not. I need help to improve my idea and make it come true. I'll wait your answer. Thank you.

Antworten

Cem Dilmegani

Jul 24, 2021 at 06:52

Hi Heejin, thank you for your comment. I would advise you to reach out to vendors in this space. They would be the ones who can examine your idea in detail and identify how it can be implemented.

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