要提升场景的真实感和互动性，可以利用AI技术来实现环境的智能感知和交互体验。首先，可以通过AI技术实现智能感知，即让系统能够感知环境的实时情况和用户的行为。通过摄像头、传感器等设备采集数据，再通过深度学习等技术对数据进行分析和识别，系统可以了解用户的动作、表情、语音等信息，从而实现对环境的智能感知。
要增强场景的真实感和互动性，可以利用增强学习（Reinforcement Learning）等技术来让系统不断适应用户的行为和环境的变化。通过不断与用户交互，并根据用户的反馈和行为调整系统的参数和策略，使系统可以更好地理解用户的需求和习惯，提升真实感和互动性。增强学习技术可以让系统在与用户交互的过程中不断学习、优化，实现更加智能和个性化的交互体验。
除了增强学习，还可以利用生成对抗网络（GAN）等技术来提升场景的真实感。生成对抗网络由两个神经网络组成，分别是生成器和判别器，通过对抗学习的方式不断优化，生成更加逼真的图片、声音等内容。在虚拟场景中，可以通过生成对抗网络来创造更加真实的环境和元素，提升场景的逼真度。同时，生成对抗网络还可以用于创造更加丰富的互动内容，让用户在场景中有更多的选择和参与。
另外，还可以通过自然语言处理（NLP）技术来提升场景的互动性。在虚拟场景中，用户可以通过语音指令或文本输入与系统进行交互，而NLP技术可以让系统更好地理解用户的语音或文本内容，并做出相应的回应和反馈。通过NLP技术，用户可以更加自然地与系统进行沟通和互动，提升场景的互动性和用户体验。
通过以上AI技术的应用，可以实现场景的智能感知、个性化交互、真实感增强等功能，从而提升场景的吸引力和用户体验。随着AI技术的不断发展和完善，场景的真实感和互动性也会不断提升，为用户带来更加丰富和生动的体验。