厦门1747-UIC模块 全新原装 质保一年
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人类对于世界的理解主要依靠视觉，视觉信息占人脑处理信息比重高达85%，声音及其他感官占15%，处理视觉信息的神经元也在人脑中占面积大。
并且，人眼是非常典型的三维相机，人脑处理的也是立体的视觉信息，正是由于人类具备立体视觉能力，在生物进化过程中才能躲避天敌、围捕打猎、使用工具等，实现与三维世界的准确交互。
要让机器像人一样，先要具备人眼一样的立体感知能力，还要有能够处理和理解三维信息的大脑算法，即三维全栈技术的相机和算法两个方面。
3D机器视觉，打开新的成长空间，开启另一个视界。
02.一片蓝海，抢票市场“入场券”
心在桃园外，兀自笑春风，3D机器视觉以场景为靶心，技术能力的进阶之风将吹满地，看其市场，可谓“满城尽带黄金甲”。
一来，新基建的几年在疫情肆虐下，尽管AI科技向善，为战疫写下了浓墨重彩一笔，但3D机器视觉的应用却鲜而有之，这一市场，仍然是方兴未艾。
多年积压的市场痛点与刚需，在国家发布诸多利好政策下，推动3D机器视觉产业发展，同时工业制造智能化升级的市场需求旺盛，政策、需求“双动力”打开了3D机器视觉市场蓝海。
这一片蓝海，究竟有多大？据GGII数据预测，2025年中国机器视觉市场总规模将达到468.74亿元，其中2D视觉市场规模将超过360亿元。
数据还显示，2021年我国3D视觉市场增速超过，预计到2023年3D视觉市场规模将达到35亿元左右，到2025年3D机器视觉市场规模将超过100亿元。
从数据中可以看出，2D视觉技术仍是当下主流，但3D视觉技术则是未来趋势。
目前，金融支付、智能门锁、轨道交通、智能汽车等领域都对3D传感器以及3D算法有着极大的需求，保守估计已成千亿级蓝海市场。
海阔天空任鱼跃，尽管是市场蓝海，但谨慎者也不乏一众，认为3D机器视觉仍然处于长尾市场，需求还需培育中。
同时，算法的高山，还得再攀登。就像建筑一幢高楼，人们在感概华丽外壳的同时，更应该注意到它打下的牢固地基。目前市面上基于 3D视觉的应用可千姿百态，而如何从“同质化”中获取独树一帜的体验，还得看核心功底，即背后的算法了。
03.围捕打猎，场景争夺战一触即发
专攻赛道后，很多3D机器视觉厂家尽管先行一步，但后继者前仆后继，如围捕打猎，在场景之中，定胜负。
其实可以看到这一市场格局或现状，为客户创造价值，这仿佛是每家AI企业不变的企业愿景和努力方向，但真正做到的，却并不多，这也是很多AI企业光有技术却无场景落地的尴尬现状。
关于三维机器视觉在安防应用场景，从技术端可以从视频结构化和识别技术上突破，来反哺场景，实现技术价值。
以识别技术为例来看，3D机器视觉的这个三维不仅体现在数据收集上，在识别算法上，采用的也是针对三维数据的人脸识别算法，因此在准确率、安全性等方面都应提升。
作为苹果同源结构光技术，基于结构光能够保证在近距离情况下的极高精度，用于识别的三维深度感知技术在4K分辨率5米范围内，精度达到1mm误差，人脸重建精度保持在平均1.5mm以内，三维人像识别错误率可做到十亿分之一。可以将重建精度做到毫米级，且移动设备帧率达到40帧/秒。
这个精度，保证了可以动态采集并重建场景中的三维信息，同时提高对身份信息的采集和管控效率结构光深度感知、三维实时高精度重建、三维跟踪识别及感知等技术方向，再进一步。
当然，从应用端来看，智能所向往是安防业务从事后查证向事前预警前移的需求变化。
而行业逻辑是越是高清，越是数据量丰富与立体的感知，越能为终智能决策与分析，提供优感知源，这也是3D机器视觉可以破局之道。
在智能时代谁都不可能一肩担起，生态共创与共建，是放之四海而皆准的另一法则，征途不易，除了自身加强还得广结良友，与之为伴，一荣俱荣。
除了三维机器视觉的千万场景的遍地开花需要生态之力，在行业壁垒的破局中，也如此。
现阶段3D视觉行业的核心难点集中在产业链匹配并不完善，由于三维机器视觉仍属于较前沿的技术，供应链匹配上存在技术难度高、标准不统一等诸多问题，整合产业链是3D视觉产业化应用的必要路径。
3D视觉技术栈和产业链相比2D更长，3D视觉技术栈包括深度感知、三维重建和三维应用，每个环节都有较高的技术门槛，要做3D机器视觉全栈技术的企业，只能低作堰、浅淘滩。
归根结底，无限之界、无限视界，3D机器视觉场景争夺与排位赛，必然又是一次洗礼。远行至远方，每一步，都铿锵。
