3D所造，無限視界。

　　這是另一個(gè)視界，以前我們所說機(jī)器視覺，通常是指2D的視覺系統(tǒng)，即通過攝像頭拍到一個(gè)平面的照片，然后通過圖像分析或比對(duì)來識(shí)別物體，能看到物體一個(gè)平面上特征。

　　過于“平面”的2D機(jī)器視覺，在AI初探階段和應(yīng)用上半場(chǎng)，是主流也可發(fā)揮極大應(yīng)用價(jià)值;而當(dāng)轉(zhuǎn)型深水區(qū)，痛點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景與深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，就難以繼任了。

　　專攻場(chǎng)景，那為了更加透明與徹底的“開眼看世界”，3D機(jī)器視覺，隨即而至。

　　01.3D機(jī)器視覺，入安防

　　而關(guān)于這一切，可追本溯源。

　　對(duì)于3D 的AI機(jī)器，被大眾所關(guān)注，還源于蘋果公司2017年iPhone X中首次搭載3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)，其技術(shù)原理是通過近紅外激光器向物體投射具有一定結(jié)構(gòu)特征的光線，再由專門的紅外攝像頭進(jìn)行采集獲取物體的三維結(jié)構(gòu)，通過運(yùn)算對(duì)信息進(jìn)行深入處理成像。

　　該技術(shù)經(jīng)過多年輪轉(zhuǎn)與進(jìn)化，依然沿用至今，可見3D機(jī)器視覺技術(shù)，還是早晨七八點(diǎn)鐘的太陽，仍然升起中。

　　除了最為人所知的結(jié)構(gòu)光技術(shù)，3D機(jī)器視覺另外兩大技術(shù)方向是雙目視覺、ToF(飛行時(shí)間法)。

　　之于安防，從平面到立體的視覺革命也可追溯，雙目技術(shù)應(yīng)用也在2017年左右，頭部企業(yè)的雙目攝像機(jī)初出茅廬，而發(fā)展至今連很多智能門禁產(chǎn)品也采用雙目技術(shù)來增加視覺的立體感。

　　既然是安防行業(yè)應(yīng)用最為成熟的3D機(jī)器視覺雛形，還是有必要介紹下，何為雙目視覺。

　　它的原理就像我們?nèi)说膬芍谎劬Γ脙蓚€(gè)視點(diǎn)觀察同一景物，以獲取在不同視角下的感知圖像，然后通過三角測(cè)量原理計(jì)算圖像的視差，來獲取景物的三維信息。

　　這絕非1+1=2的兩個(gè)攝像頭簡(jiǎn)單堆料，而是從三維角度在視覺中的立體感知，所以，很多雙目攝像機(jī)就僅僅只是多了個(gè)攝像頭的視覺場(chǎng)景而已，這絕非本文探討之處。

　　江河入海流，安防要流入AIoT汪洋大海，在機(jī)器視覺的征途，才萬里長(zhǎng)征第一步。

　　而接下來的一步，是著力提升圖像視頻類感知的深度和緯度，一改2D時(shí)代過于依賴于光照和顏色/灰度變化，提升測(cè)量精度易受變量照明條件制約能力，同時(shí)，讓4K等超高清真正規(guī)模化，這是3D的擅長(zhǎng)，在主動(dòng)光技術(shù)、空間三維數(shù)據(jù)、背景分離等方面帶來質(zhì)變。

　　那隨之而解的問題是，安防中的2D與3D場(chǎng)景應(yīng)用，有何不同。

　　其一，是光線，2D攝像頭在光線較暗的場(chǎng)景下成像質(zhì)量非常差，尤其是需要附加類似智能分析的功能時(shí)，分析效率存在較大問題，會(huì)有很多錯(cuò)檢、漏檢，雖然會(huì)有紅外光進(jìn)行補(bǔ)充，但實(shí)際上在紅外上做智能分析會(huì)缺失很多信息。

　　其二，是人體特征檢測(cè)，2D只有XY這樣的平面信息，缺乏深度數(shù)據(jù)，無法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)定位與持續(xù)跟蹤。

　　最后，目標(biāo)重疊的時(shí)候，2D攝像頭很難把分析目標(biāo)從背景中分離出來。而且2D無法做活體檢測(cè)，人臉識(shí)別中，如果沒有3D的活體檢測(cè)，很容易受到照片與視頻的偽裝攻擊。

　　為此，3D機(jī)器視覺入安防，視界前所未見。

　　首先，3D是主動(dòng)光技術(shù)，可以在完全無光照環(huán)境下正常的工作。在強(qiáng)光、逆光環(huán)境下也能達(dá)到較好成像效果。

　　第二，可以獲取空間中的三維數(shù)據(jù)，包括尺寸測(cè)量，空間中人、車的位置，身高、體重、距離、速度等，都可以精準(zhǔn)地計(jì)算出來。

　　另外還可以進(jìn)行背景分離，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的、動(dòng)態(tài)的人體人像摳圖，在進(jìn)行智能分析時(shí)去除背景干擾，提高算法分析準(zhǔn)確率。

　　還可以進(jìn)行活體檢測(cè)與識(shí)別，在家庭安防、車內(nèi)安防等私密場(chǎng)景中，我們只需要一些深度信息，即可以實(shí)現(xiàn)這種安全監(jiān)控與行為分析。

　　總之，人工智能的核心任務(wù)之一就是讓機(jī)器能夠像人一樣感知世界、理解世界。

　　人類對(duì)于世界的理解主要依靠視覺，視覺信息占人腦處理信息比重高達(dá)85%，聲音及其他感官占15%，處理視覺信息的神經(jīng)元也在人腦中占面積最大。

　　并且，人眼是非常典型的三維相機(jī)，人腦處理的也是立體的視覺信息，正是由于人類具備立體視覺能力，在生物進(jìn)化過程中才能躲避天敵、圍捕打獵、使用工具等，實(shí)現(xiàn)與三維世界的準(zhǔn)確交互。

　　要讓機(jī)器像人一樣，先要具備人眼一樣的立體感知能力，還要有能夠處理和理解三維信息的大腦算法，即三維全棧技術(shù)的相機(jī)和算法兩個(gè)方面。

　　3D機(jī)器視覺，打開新的成長(zhǎng)空間，開啟另一個(gè)視界。

　　02.一片藍(lán)海，搶票市場(chǎng)“入場(chǎng)券”

　　心在桃園外，兀自笑春風(fēng)，3D機(jī)器視覺以場(chǎng)景為靶心，技術(shù)能力的進(jìn)階之風(fēng)將吹滿地，看其市場(chǎng)，可謂“滿城盡帶黃金甲”。

　　一來，新基建的幾年在疫情肆虐下，盡管AI科技向善，為戰(zhàn)疫寫下了濃墨重彩一筆，但3D機(jī)器視覺的應(yīng)用卻鮮而有之，這一市場(chǎng)，仍然是方興未艾。

　　多年積壓的市場(chǎng)痛點(diǎn)與剛需，在國家發(fā)布諸多利好政策下，推動(dòng)3D機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展，同時(shí)工業(yè)制造智能化升級(jí)的市場(chǎng)需求旺盛，政策、需求“雙動(dòng)力”打開了3D機(jī)器視覺市場(chǎng)藍(lán)海。

　　這一片藍(lán)海，究竟有多大?據(jù)GGII數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2025年中國機(jī)器視覺市場(chǎng)總規(guī)模將達(dá)到468.74億元，其中2D視覺市場(chǎng)規(guī)模將超過360億元。

　　數(shù)據(jù)還顯示，2021年我國3D視覺市場(chǎng)增速超過100%，預(yù)計(jì)到2023年3D視覺市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到35億元左右，到2025年3D機(jī)器視覺市場(chǎng)規(guī)模將超過100億元。

　　從數(shù)據(jù)中可以看出，2D視覺技術(shù)仍是當(dāng)下主流，但3D視覺技術(shù)則是未來趨勢(shì)。

　　目前，金融支付、智能門鎖、軌道交通、智能汽車等領(lǐng)域都對(duì)3D傳感器以及3D算法有著極大的需求，保守估計(jì)已成千億級(jí)藍(lán)海市場(chǎng)。

　　海闊天空任魚躍，盡管是市場(chǎng)藍(lán)海，但謹(jǐn)慎者也不乏一眾，認(rèn)為3D機(jī)器視覺仍然處于長(zhǎng)尾市場(chǎng)，需求還需培育中。

　　同時(shí)，算法的高山，還得再攀登。就像建筑一幢高樓，人們?cè)诟懈湃A麗外殼的同時(shí)，更應(yīng)該注意到它打下的牢固地基。目前市面上基于 3D 視覺的應(yīng)用可千姿百態(tài)，而如何從“同質(zhì)化”中獲取獨(dú)樹一幟的體驗(yàn)，還得看核心功底，即背后的算法了。

　　03.圍捕打獵，場(chǎng)景爭(zhēng)奪戰(zhàn)一觸即發(fā)

　　專攻賽道后，很多3D機(jī)器視覺廠家盡管先行一步，但后繼者前仆后繼，如圍捕打獵，在場(chǎng)景之中，定勝負(fù)。

　　其實(shí)可以看到這一市場(chǎng)格局或現(xiàn)狀，為客戶創(chuàng)造價(jià)值，這仿佛是每家AI企業(yè)不變的企業(yè)愿景和努力方向，但真正做到的，卻并不多，這也是很多AI企業(yè)光有技術(shù)卻無場(chǎng)景落地的尷尬現(xiàn)狀。

　　關(guān)于三維機(jī)器視覺在安防應(yīng)用場(chǎng)景，從技術(shù)端可以從視頻結(jié)構(gòu)化和識(shí)別技術(shù)上突破，來反哺場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值。

　　以識(shí)別技術(shù)為例來看，3D機(jī)器視覺的這個(gè)三維不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)收集上，在識(shí)別算法上，采用的也是針對(duì)三維數(shù)據(jù)的人臉識(shí)別算法，因此在準(zhǔn)確率、安全性等方面都應(yīng)提升。

　　作為蘋果同源結(jié)構(gòu)光技術(shù)，基于結(jié)構(gòu)光能夠保證在近距離情況下的極高精度，用于識(shí)別的三維深度感知技術(shù)在4K分辨率5米范圍內(nèi)，精度達(dá)到1mm誤差，人臉重建精度保持在平均1.5mm以內(nèi)，三維人像識(shí)別錯(cuò)誤率可做到十億分之一。可以將重建精度做到毫米級(jí)，且移動(dòng)設(shè)備幀率達(dá)到40幀/秒。

　　這個(gè)精度，保證了可以動(dòng)態(tài)采集并重建場(chǎng)景中的三維信息，同時(shí)提高對(duì)身份信息的采集和管控效率結(jié)構(gòu)光深度感知、三維實(shí)時(shí)高精度重建、三維跟蹤識(shí)別及感知等技術(shù)方向，再進(jìn)一步。

　　當(dāng)然，從應(yīng)用端來看，智能所向往是安防業(yè)務(wù)從事后查證向事前預(yù)警前移的需求變化。

　　而行業(yè)邏輯是越是高清，越是數(shù)據(jù)量豐富與立體的感知，越能為最終智能決策與分析，提供最優(yōu)感知源，這也是3D機(jī)器視覺可以破局之道。

　　在智能時(shí)代誰都不可能一肩擔(dān)起，生態(tài)共創(chuàng)與共建，是放之四海而皆準(zhǔn)的另一法則，征途不易，除了自身加強(qiáng)還得廣結(jié)良友，與之為伴，一榮俱榮。

　　除了三維機(jī)器視覺的千萬場(chǎng)景的遍地開花需要生態(tài)之力，在行業(yè)壁壘的破局中，也如此。

　　現(xiàn)階段3D視覺行業(yè)的核心難點(diǎn)集中在產(chǎn)業(yè)鏈匹配并不完善，由于三維機(jī)器視覺仍屬于較前沿的技術(shù)，供應(yīng)鏈匹配上存在技術(shù)難度高、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等諸多問題，整合產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)?D視覺產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的必要路徑。

　　3D視覺技術(shù)棧和產(chǎn)業(yè)鏈相比2D更長(zhǎng)，3D視覺技術(shù)棧包括深度感知、三維重建和三維應(yīng)用，每個(gè)環(huán)節(jié)都有較高的技術(shù)門檻，要做3D機(jī)器視覺全棧技術(shù)的企業(yè)，只能低作堰、淺淘灘。

　　歸根結(jié)底，無限之界、無限視界，3D機(jī)器視覺場(chǎng)景爭(zhēng)奪與排位賽，必然又是一次洗禮。遠(yuǎn)行至遠(yuǎn)方，每一步，都鏗鏘。