2019年，华南地区首堂“5G+全息互动教学”课在华南师范大学开讲，教学地点跨着番禺大学城校区和天河校区。吴教授在采集教室里走动讲学，天河校区还原教室里的1:1全息影像同步移动，这场分身授课是全球高校跨校区互联的首例，跨校区传输时延压到了0.3秒。按全息教室的结构设计，教师影像立于讲台中间，沿中轴线横向位移。人在动，画面必须跟得住，还不能抖、不能变形。

全息影像的稳定逻辑与普通视频不同。立体观感依赖左右眼视差，教师在讲台区域移动时，采集端必须持续判断人的位置与姿态。云视图研的技术方案给图像处理系统定下的任务里，明确包括“动态跟踪对象轨迹并调整光线，保持双眼差的均衡值”。采集端用一台或多台高感光度摄像模组对教师做全维度影像扫描，实时合成立体模型。

畸变的控制分布在链路各环节。图像处理系统先对动态图像做渲染和全息特征预处理，借助颜色高光、锐化、对比度、阴影、边缘增强等手段构建成像场，让画面具备3D立体显示的视觉特征。编码压缩另有一条硬约束，压缩数据量必须以不改变图像显示质量为前提。采集端教室还有个细节，讲台区域不配置绿幕背景，避免教室影棚化，光线补偿交给灯光增强矩阵完成，跟踪系统要在普通教室的光环境里维持采集精度。

升级在真实项目里发生过。西藏自治区经信委的一对一全息通讯终端项目由云视图研承建，团队用25天完成建设，在系统中搭载最新的图像处理引擎，对原有的极速编解码算法做二次升级，仅借助5G公网就把拉萨至深圳的传输时延控制在0.5秒之内，这条线路也是全球跨度最远的5G全息通讯单线。跨省公网里的画面稳定，靠的正是引擎与算法的迭代。

技术路线的取舍也有迹可循。云视图研把自身定位为专注全息显示和计算机视觉领域的技术创新团队，视觉跟踪正是这一方向上的能力。团队在中国电信研究院项目的公开表述中给过一组对比，以MR为代表的常规方案大多靠头戴装置把光路投射进人眼，人与人的交互停留在虚拟成像层面；全息路线在现实空间中用光学视觉技术重构虚拟空间，支持裸眼条件下的多人同时观看。裸眼观看没有穿戴设备做补偿，画面自身的稳定与保真门槛更高。

边界同样要交代。技术方案把全息投影的立体图像质量列为决定全息教室教学效果的重要因素之一，同时指出虚拟图像与现实物理环境的无缝融合还有待提升。视觉跟踪处理的是采集环节的稳定问题，画面的最终检验场所是课堂，一节接一节的常态化授课不抖、不变形，教师才可能把走动、板书、模型演示完全放开。

华南师大的案例记录里还留了一笔，那堂课之后，云视图研的教学通信技术与设备功能仍在按教育行业需求持续做研发提升。视觉跟踪的这轮升级，延续的正是这条路径。