上周開幕的Oculus F8似乎包含非常多的技術細節，我們在上周的時候有介紹新公布的Hald Dome原型設備，不僅可以通過自動可變焦距實現近距離物體渲染效果更好的聚焦，還可以將目鏡的視場提高到140°的級別，遠遠超出目前的110°視場水平。

雖然Nate Mitchell同時表示就近期而言不會有實際使用該功能的產品發售，但很多網友都對最近Oculus的技術進展報以樂觀態度，而現在Oculus還有拿出更加先進的手部動作追蹤技術，使用到熱門的機器學習、神經網絡技術，識別成功率相當高。

現場演示的還是之前演示Half Dome原型機的首席產品經理Maria Fernandez Guajardo，這技術看上去相當厲害，它有使用到擁有自我優化能力的機械學習演算法，Maria表示這將會讓這套手部追蹤效果實現遠遠超過目前任何技術的追蹤精度，而且不僅僅是單手、雙手，還有和物體接觸的的行動追蹤都可以模擬到很精確的地步，而且從現場演示來看，這套系統還能對手部發出的聲音作出顯示，Maria在演示時雙手打響指，而在屏幕畫面當中可以看到類似于水波紋的效果。

現場演示的文檔顯示這套手指追蹤效果非常有技術含量，比如卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）、雙向匹配（Bipartite Matching）、逆向運動學（Inverse Kinematics）這些雖然看不懂但是顯得非常厲害的技術和學科，所以才能實現自我優化，而且從數據上來說更加厲害。

因為在現場由Oculus公布的追蹤成功率（Tracking Success）圖表當中，Oculus這套系統相比競爭對手領先很多，首先是單手追蹤的部分，Oculus自家的成功率是百分百，而對手是90.49%，雙手追蹤部分，Oculus自家是99.29%，而競爭對手只有29.62%，而手部和物體交互方面，Oculus自家成功率是98.26%，競爭對手則是52.21%，反正都是遙遙領先。