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　　前言：

　　幾年前，因為商湯、曠視、云從、依圖占據(jù)了計算機視覺賽道50%以上的市場份額，被人們稱之為“計算機視覺四小龍”。

　　“四小龍”也因此鎖定了人們更多的關(guān)注，成為計算機視覺賽道常常見諸報端的企業(yè)案例。

　　然而中國市場刮起了新的3D視覺之風(fēng)，又有資格成為3D視覺領(lǐng)域的“四小龍”？

　　機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈

　　相比于之前的2D平面視覺，3D視覺成像更立體、更精準(zhǔn)，解決的場景也更豐富。但同移動機器人一樣，現(xiàn)階段的3D視覺廠家也不得不面對海量的非標(biāo)場景，在產(chǎn)品和方案雙重壓力中艱難向上。

　　機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈以底層開發(fā)商為分界點分為上下游，首先從上游來講，又分為圖像獲?。汗庠?、鏡頭、相機、采集卡、機械平臺；圖像處理與分析：工控主機、圖像處理分析軟件、圖形交互界面；判決執(zhí)行：電傳單元、機械單元，而這些都屬于核心零部件。

　　而在下游的設(shè)備組裝和集成環(huán)節(jié)考驗的是企業(yè)性價比、深度定制以及服務(wù)優(yōu)勢。這也是國內(nèi)企業(yè)真正的優(yōu)勢所在。

　　這也從側(cè)面印證了目前國內(nèi)的3D視覺企業(yè)主要集中在應(yīng)用層。應(yīng)用層中，工業(yè)場景中視覺的應(yīng)用主要體現(xiàn)在引導(dǎo)定位、檢測、高精度測量以及圖像識別等幾方面，其中外觀檢測、識別等應(yīng)用，2D視覺完全可以滿足，例如讀碼器、外觀檢測等等。

　　3D視覺的主要機會還是在引導(dǎo)定位和高精度檢測上，其中高精度檢測主要是針對生物科技、精密半導(dǎo)體等下游場景，要求精度達到＜1μm，而目前市面上常見的超高精度雙目激光相機精度則在3-5μm。 所以，現(xiàn)階段最大的機會還是來自于引導(dǎo)定位。

　　引導(dǎo)定位又分為移動機器人和機械臂+機器視覺兩種完全不同的路線，以視覺為主要導(dǎo)航方式的移動機器人目前在國內(nèi)還較少，大部分的3D視覺廠家還是將目光集中在配合機械臂進行分揀、上下料等作業(yè)。

　　3D視覺賽道融資

　　在AI賽道備受質(zhì)疑、多家企業(yè)持續(xù)虧損的當(dāng)下，3月下旬以來，卻有一批3D視覺企業(yè)相繼公布融資消息：

　　3月23日，成立于2021年6月的跨維智能宣布完成近千萬美元天使輪融資；3月24日，成立于2021年7月的地標(biāo)科技宣布完成數(shù)千萬元天使輪融資；3月29日，已在工業(yè)3D視覺領(lǐng)域?qū)Ｗ?年的翌視科技宣布完成超億元A輪及A+輪融資。

　　據(jù)介紹，跨維智能提供3D視覺相機、算法和軟硬件一體化等三維視覺領(lǐng)域解決方案，已應(yīng)用于半導(dǎo)體、3C電子、汽車、金屬加工等工業(yè)制造場景。

　　地標(biāo)科技提供3D無序抓取系統(tǒng)、3D點云軌跡引導(dǎo)定位系統(tǒng)以及3D點云高精度檢測系統(tǒng)；翌視科技的產(chǎn)品也覆蓋了消費電子、汽車和新能源等領(lǐng)域的3D檢測測量市場。

　　可以看出，汽車、工業(yè)等領(lǐng)域，仍是3D視覺新融資企業(yè)的主要應(yīng)用場景。當(dāng)然，也有部分手機品牌采用3D深感攝像頭，如最新的榮耀Magic4 Pro、iPhone 13系列等。

　　第一波3D機器視覺創(chuàng)業(yè)潮

　　其實早在1922年，第一部3D電影《The Power of Love》就已經(jīng)用兩個分別拍攝紅色與綠色畫面的攝像機拍攝出來。

　　但直到2017年9月，蘋果發(fā)布的iPhone X首次搭載3D結(jié)構(gòu)光深度攝像頭，3D視覺技術(shù)才第一次引爆公眾認(rèn)知，甚至還引發(fā)一場手機應(yīng)該以指紋識別為主還是以3D人臉識別為主的大討論。

　　iPhone X的3D激光掃描采用了VCSEL激光器，相比LED紅外光源在精確度、小型化、低功耗、可靠性等方面有很強優(yōu)勢。

　　此前，3D視覺主要在工業(yè)領(lǐng)域少量應(yīng)用，整個市場規(guī)模不大，包括上游各類3D視覺傳感器硬件供應(yīng)商，中游3D視覺感知方案商、下游應(yīng)用算法方案商。

　　第二波3D視覺創(chuàng)業(yè)潮

　　據(jù)億歐不完全統(tǒng)計，僅2022年第一季度，3D視覺領(lǐng)域發(fā)生融資就超過10起。而2021年上半年3D視覺領(lǐng)域融資事件一共也才14起，3D視覺領(lǐng)域的融資頻次和密度同比顯著增高。

　　2021年，也有圖漾科技，寶鏈智能、賽那德、埃瓦科技、視比特機器人、視海芯圖、靈西機器人等眾多3D視覺企業(yè)獲得融資，梅卡曼德機器人甚至獲得近10億元C輪融資。

　　從融資企業(yè)名稱也能簡單看出，消費領(lǐng)域并不是3D視覺技術(shù)的主陣地。但在更多工業(yè)、產(chǎn)業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，3D視覺技術(shù)已經(jīng)在落地商用。

　　3D視覺相比2D視覺，實際上所需的數(shù)據(jù)量是降低的，能夠降低傳統(tǒng) 2D 攝像頭方案的數(shù)據(jù)傳輸和能耗，節(jié)省大量運營成本。這是一個反直覺的特點——3D視覺在傳達更豐富的視覺信息時所需的存儲空間，并不一定比2D視覺信息大。

　　如奧比中光2021年12月發(fā)布 iToF技術(shù)生態(tài)首款標(biāo)品相機Femto，就是專為AIoT領(lǐng)域多元開發(fā)需求而設(shè)計。

　　據(jù)了解，奧比中光已經(jīng)將多種3D感知技術(shù)落地于消費電子、移動支付、智能通行、工業(yè)制造、智慧家居、智能輔助駕駛等領(lǐng)域，包括諸如智能機器人、3D攝像頭手機、3D刷臉支付終端、3D人臉門鎖等創(chuàng)新應(yīng)用產(chǎn)品，多款產(chǎn)品達到百萬級量產(chǎn)。

　　結(jié)尾：3D視覺技術(shù)走向更多領(lǐng)域

　　在眾多業(yè)內(nèi)人士看來，3D視覺技術(shù)在未來會應(yīng)用到更多行業(yè)、結(jié)合產(chǎn)生出更多改變?nèi)藗兩畹母呖萍籍a(chǎn)品。

　　從汽車制造到電動車電池制造、半導(dǎo)體電子、食品生產(chǎn)、工業(yè)檢測，以及倉儲搬運、混合拆垛、物流分揀等多個領(lǐng)域的生產(chǎn)制造自動化、質(zhì)量檢測自動化中，3D視覺傳感器已經(jīng)開始普及，可實現(xiàn)人臉識別、手勢識別、人體骨架識別、三維測量、環(huán)境感知、避障、跟隨、三維地圖重建、缺陷檢測等多種功能。

　　其實不分領(lǐng)域，各行業(yè)都對3D視覺有著較大的需求，同時相關(guān)企業(yè)也在積極拓展3D視覺的應(yīng)用場景。