而且不管是強光還是黑暗環境下，都不能影響螢幕的透明性，從而影響佩戴者的視野。這要求透明螢幕必須根據環境，來調節其畫面的顯示強度。
增強顯示畫面，勢必會影響螢幕的透明度，從而影響佩戴者的視野。而降低顯示畫面強度，又會影響畫面的質量，從而影響觀看體驗。
這是一個對立的矛盾問題，想要解決就必須因地制宜。什麼時間，那種使用場景下要增強顯示畫面，什麼時候則需要降低顯示畫面強度。這不僅需要人為進行控制，也需要系統根據相關的使用佩戴環境進行智慧自動調節。
除了顯示技術難題以外，再有就是資訊資料處理能力了，這個同樣分為硬體和軟體部分。
首先硬體部分，ar眼鏡可不同於vr眼鏡。因為使用的環境和場景不同，ar眼鏡需要長期佩戴，並且適應多種環境，所以要求ar眼鏡的體積和重量必須儘可能的輕便。
最理想的狀態，那就是一副眼鏡，或者說比眼鏡大不了多少，也重不了多少，太大太重都會影響佩戴使用體驗。
同樣矛盾的是，如何在儘可能輕和小的情況下，放置大量的硬體裝置，這對於整個硬體的整合化和整合能力都有著超高的要求。
目前普遍做的是將這些硬體裝置整合安裝在眼鏡兩端的鏡架鏡腿上，可即便是如此，還是非常笨重，佩戴起來很不方便。
因為體積和重量的限制，所以註定硬體裝置的功率不可能太強，這也極大的限制了系統的運算處理能力。如何提高系統的資訊資料處理能力，這也是研發團隊必須要解決的難題。
雖然隨著5g技術的推廣普及，資訊資料的高速傳播已經不是什麼問題。但是如何接收及時的處理這些海量的資訊，也是一個非常棘手的問題。
單一環境下還可以，如果是在複雜環境下呢。
假設一個場景，當你走在一個繁華的十字街頭，周邊所有的建築，廣告牌，乃至一些設施都設定了ar演繹功能。這也就意味著你的ar眼鏡要一下子接受大量的ar資料資訊，並同時顯示在你的螢幕畫面中，這對於處理器和系統可有著極大的要求。
最後一個難題，那就是在互動系統方面。vr可以採用穿戴式手套感測器或者是手持操作柄進行控制。
ar就不行了，因為ar要適應於多種環境和場景，所以必須要有一套更加簡單直接的方式才行。
目前為此想到的總共有三種方式，首先第一種眼球跟蹤控制技術。
透過眼球捕捉感測器來即時的捕捉眼球的轉動，眨眼，以及眼球聚焦中心來進行互動控制。這項技術目前已經實現，並在很多裝置上面都有很好的應用表現。
一般情況下，這項技術也會配合頭部運動感測器來進行使用。比如你抬頭向上看的時候，螢幕顯示內容向上滑動；低頭向下看的時候，螢幕顯示內容向下滑動。向左向右看的時候，螢幕顯示內容也會相應的向左向右進行滑動。
當你眨眼的時候，可以進行確定選定等操作。比如眨一下眼睛是確定，兩下是撤銷等等，這就相當於滑鼠的左右鍵。
而眼睛聚焦的焦點呢，也正好對應了滑鼠的游標。你往哪裡看，焦點就在哪裡，和滑鼠滑動的游標一樣非常靈活。
第二種方式呢，則是採用手勢控制技術，利用感測器捕捉前面手勢的移動變化來進行互動控制。
比如手向上向下滑動，螢幕顯示內容也會向上向下滑動，向左向右也是如此。手指拉動還可以移動螢幕位置，或者放大和縮小螢幕。手指點選確定，揮手撤銷等等。
手勢識別控制技術，目前發展的也很快，但想要識別高速運動的手勢變化，還是有一些困難。這就要求感測器必須對手勢有著精準的識別捕捉能力，同時處理器也能夠快速準確將這些手勢轉換成相關的操作指令。
還有一點，那就是每個人的手勢操作姿勢都不相同，或者說每個人每次的操作手勢也都不相同。哪怕是一個手勢，不同時間環境場景下也都會有一些變化。
而這就給系統的捕捉識別帶來了一定的困難，也因此要求系統必須要有很好的容錯性。
第三種互動方式，則就看上去比較科幻了，也就是近來大火的腦機控制技術。簡單來說，就是透過思維想象來控制操作。
我們人在想象一件事情或者說一個畫面一個物體的時候，所釋放出來的腦電波是不相同的。而腦機控制技術，就是利用我們人這些不同的腦電波來對裝置進行控制互動。
比如你大腦想象一個向前運動的想法後，大腦會釋放這樣一種腦電波，腦機系統會識別這種腦電波然後轉換成相應的電訊號指令，來控制裝置進行向前運動。
目前這項技術已經運用到一些領域，其中就有為高位截癱患者所打造的這種腦機控制輪椅。患者可以透過大腦控制輪椅進行運動停止等等。
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