2022年11月21日
我们本次发布的开源计算机视觉工具，Perception 1.0为Unity合成数据加入了合成人类与合成家庭环境。
2022年4月11日
来学学怎样为游戏添加随机元素，让玩家保持兴趣与期待。参与编写了The Unity Game Designer Playbook的Christo Nobbs将在该游戏系统设计的博文系列中讲解更多的拓展知识，本篇为系列第二篇。请在我们的电子书中了解更多关于制作原型、打造并测试游戏的知识。
2022年2月28日
我们目前正与Qwilt（一家发展迅速的全球性边缘云供应商）和思科（联网方案领导者）合作创新，让热情的体育迷们能以互动3D的方式观看体育赛事。
2022年1月14日
人本计算机视觉在过去几年中取得了巨大的进步，这在很大程度上得益于大量标注好的人像数据。然而，隐私、法律、安全和道德问题的严肃性与重要性限制了我们获取人像数据。
2021年12月10日
开发一个生产用的AI系统难度颇高，但随之而来的高回报率仍让许多企业将开发机器学习（ML）计算机视觉及其应用提上了日程。Unity正致力于缩短用户项目的上市时间、提高计算机视觉系统的质量，进一步增强数据为中心的AI的开发能力。如何用Unity Computer Vision Datasets快速改进训练数据有限的ML模型，使其取得28%的性能提升（相对于文中的基准指标）？本文将为你揭晓。
2021年10月11日
我们的Made with Unity: AI博文系列主要展示由Unity创作者使用Unity AI产品制作的Unity项目。在本文例子中，我们将介绍一个近期参加了OpenCV Spatial AI竞赛的作品，作品以一系列出色的实例展示了Unity中的机器人、计算机视觉、强化学习和增强现实技术。
2021年9月22日
AI@Unity正致力于研究和开发机器人、计算机视觉及机器学习的相关产品，我们的暑期AI实习生都从事着AI相关的项目，并对Unity的产品有着实质性影响。
2021年9月21日
要训练计算机视觉识别住宅内部装修是一项复杂的任务。训练数据若想具备一定的多样性和准确性，必然需要耗费大量的成本、时间，有时甚至还涉及隐私问题。本文将介绍Unity的合成数据生成工具和服务怎样训练出更为强大的计算机视觉应用、解决开发障碍与难题。
2021年9月17日
Unity Computer Visiion团队开发的Perception Package是一套借助Unity实时3D引擎生成合成数据集的工具。在开发由机器学习驱动的计算机视觉应用时，合成数据凭借低数据偏差、可生成极端案例、多样化图像、准确图像标注等特点完全可以用作现场采集数据的补充。Unity的暑期AI实习生也在参与多个极具现实意义的AI项目。
2021年9月16日
Unity Robotics团队的主要工作是借助Unity引擎的实时技术、资源和兼容性来实现机器人模拟，打造专门机器人研发工具和软件包，拓展引擎的模拟能力。在今年夏天，Unity迎来了几位兢兢业业的实习生，他们为Unity的机器人研究做出了宝贵的贡献。本文将介绍这些实习生所参与的项目和总结的经验。
2021年9月8日
游戏和电影行业已经积累了大量的3D内容，而我们可以发挥一下“拿来主义”，借助这些内容快速地打开局面，训练、迭代视觉模型。所有这些资源皆包含在了Unity Perception资源包中，只要导入资源包、为其加入随机化元素，你就能迅速生成种类多样的数据集。
2021年8月6日
为了展示广大创作者出于各种用途而制作的AI项目，我们推出了全新的Made with Unity: AI系列博文。在本文例子中，几位AI开发者在ML-Agents的帮助下快速轻松地完成了建立机器学习环境、训练智能代理、移植至实机机器人等所有环节。
