在AI赛道备受质疑、多家企业持续亏损的当下|3d视觉在哪些领域受到质疑？( 三 ) 在AI赛道备受质疑、多家企业持

但百万级量产在消费品领域仍不算大规模，手机出货量往往都是千万级规模。比如仅仅2017年发布的iPhoneX在生产周期内使用的激光器数量，据光鉴科技创始人朱力介绍就超过400亿颗，超过此前人类生产激光器数量的总和。
手机的出货规模尽管诱人，但3D视觉仍需要扩展更多场景。众多3D视觉企业也在将落地场景从从手机、刷脸支付延伸到智能安防、智能制造、智能硬件等更多领域。
安防依然还是2D视觉技术为主的领域，但随着摄像头数量越来越多、分辨率越来越高，数据传输与分析所需要的带宽、算力也越来越高。
而且， 2D视觉成像中的投影现象，使得物体几何形状和表面反射特性、光源与物体及摄像机之间的空间关系等都被综合成单一的图像灰度值，很难区分其立体信息。而3D视觉，则是在以物体为中心的坐标系中描述3D物体的形状及空间组织，能够传达2D视觉所不能区分的空间信息。
【在AI赛道备受质疑、多家企业持续亏损的当下|3d视觉在哪些领域受到质疑？】3D视觉相比2D视觉，实际上所需的数据量是降低的，能够降低传统2D摄像头方案的数据传输和能耗，节省大量运营成本。这是一个反直觉的特点——3D视觉在传达更丰富的视觉信息时所需的存储空间，并不一定比2D视觉信息大。
3D视觉从工业领域走向更多领域
在众多业内人士看来， 3D视觉技术在未来会应用到更多行业、结合产生出更多改变人们生活的高科技产品。
以汽车制造行业为例，汽车动力部件往往形状不规则、重量大、不便于人力作业，这就需要使用自动化机械臂。但机械臂面对不规则部件，在动作编程、制作夹具等方面的难度就比较大。
针对汽车动力部件的上下料、搬运、安装等自动化痛点，机器人3D视觉方案提供商埃尔森提供的“3D视觉传感器+机械臂”组合，就是一种可行的方案。

文章图片
从汽车制造到电动车电池制造、半导体电子、食品生产、工业检测，以及仓储搬运、混合拆垛、物流分拣等多个领域的生产制造自动化、质量检测自动化中， 3D视觉传感器已经开始普及，可实现人脸识别、手势识别、人体骨架识别、三维测量、环境感知、避障、跟随、三维地图重建、缺陷检测等多种功能。
比如3D匹配缺陷检测，就是将3D传感器采集的物体3D点云数据与标准CAD进行对比，根据预先设定的差异阈值生成包含高度、宽度和体积数据的差异报告，从而发现缺陷品。
3D视觉最大的规模需求，是在工业领域还是消费领域，是在生产制造还是物流运输？
其实不分领域，各行业都对3D视觉有着较大的需求，同时相关企业也在积极拓展3D视觉的应用场景。
如致力于3D视觉底层研发及应用拓展的螳螂慧视，一方面瞄准智能眼睛、智能手机等消费领域，研发具有专业级成像质量、消费级成本的新一代3D传感器、3D成像器件，可供AR/VRUGC设备采用，或用于3D人脸识别、步态识别等场景。
另一方面，也在涉足物流、AR智慧旅游、智慧畜牧业、3D医美、汽车碰撞检测、3D影棚、全息实时直播、全息实时会议等业务并提供给方案，跨越多个领域。
比如将三维空间扫描设备用于室内空间数字化，既可以为家装行业定制化家具提供精准的空间尺寸，也可以为贝壳等中介行业提供更直观的房源信息。
智能门锁，楼宇门禁等领域也是3D视觉的应用场景。
据了解， 2021年10月发布的小米首款3D结构光智能门锁，埃瓦科技可能就是3D人脸识别智能门锁方案的提供商之一。基于自主研发的3D视觉AI专用芯片，埃瓦科技实际上可以为更多领域提供一站式服务和模块化解决方案：安防、扫地机器人、新零售、3D交互等领域。