3D视觉风云再起 谁会是新「四小龙」

　　在AI赛道备受质疑、多家企业持续亏损的当下，3月下旬以来，却有一批3D视觉企业相继公布融资消息：

　　3月23日，成立于2021年6月的跨维智能宣布完成近千万美元天使轮融资;3月24日，成立于2021年7月的地标科技宣布完成数千万元天使轮融资;3月29日，已在工业3D视觉领域专注5年的翌视科技宣布完成超亿元A轮及A+轮融资。

　　据介绍，跨维智能提供3D视觉相机、算法和软硬件一体化等三维视觉领域解决方案，已应用于半导体、3C电子、汽车、金属加工等工业制造场景;地标科技提供3D无序抓取系统、3D点云轨迹引导定位系统以及3D点云高精度检测系统;翌视科技的产品也覆盖了消费电子、汽车和新能源等领域的3D检测测量市场。

　　可以看出，汽车、工业等领域，仍是3D视觉新融资企业的主要应用场景。当然，也有部分手机品牌采用3D深感摄像头，如最新的荣耀Magic4 Pro、iPhone 13系列等。

　　在AI赛道中，计算机视觉是最大的分支，占据了一半以上市场份额。据统计，2019年，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模分别为633.3亿元和1438.6亿元，各占AI核心与相关产业的58.2%和37.6%。

　　计算机视觉最大的应用场景，则是安防影像。据统计，2020年安防仍占据计算机视觉应用层67.9%的份额，且应用技术依然以2D视觉为主。3D视觉在工业等领域的应用，放在计算机视觉的大海之中，只能算是小池塘。

　　但2022年，这一状况可能即将改变。

　　iPhone X与国内第一波3D机器视觉创业潮

　　从黑白到彩色、从低分辨率到高分辨率、从静态图像到动态影像、从2D平面到3D立体，人类的视觉传感技术经历了四次变革。严格意义上，以3D视觉技术为代表的第四次视觉革命，与前三次有着本质的不同：前三者都是基于2D平面;而在3D视觉领域，黑白与彩色没有什么分别，甚至有没有环境光都不影响三维信息的构建。

　　四次视觉革命是以技术类型区分，时间上并不是递进关系。其实早在1922年，第一部3D电影《The Power of Love》就已经用两个分别拍摄红色与绿色画面的摄像机拍摄出来。但直到2017年9月，苹果发布的iPhone X首次搭载3D结构光深度摄像头，3D视觉技术才第一次引爆公众认知，甚至还引发一场手机应该以指纹识别为主还是以3D人脸识别为主的大讨论。

　　但这场科技媒体的大讨论，只涉及苹果引入3D结构光技术第一个层面的意义——不用人体接触即可快捷解锁。实际上，苹果基于3D传感器，还想进一步开发增强现实(AR)等其他应用和服务。解锁，只是第一步。

　　iPhone X的3D激光扫描采用了VCSEL(Vertical Cavity Surface Emitting Laser, 简称面射型激光)激光器，相比LED红外光源在精确度、小型化、低功耗、可靠性等方面有很强优势。此前，3D视觉主要在工业领域少量应用，整个市场规模不大，包括上游各类3D视觉传感器硬件供应商，中游3D视觉感知方案商、下游应用算法方案商。

　　在3D视觉领域，实验室产品早在20世纪80年代就已经出现，产业和消费领域应用则较晚。微软、英特尔、谷歌、苹果等是入局较早的企业，2009年E3游戏展上，微软配合Xbox 360主机发布了第一代基于结构光技术的3D视觉感知产品Kinect深度摄像头，用于捕捉三维空间中人体的运动，实现通过体态的人机交互。英特尔则于2013发布基于结构光技术的产品RealSense，用于实现手势识别、面部分析、背景移除及3D扫描等功能。

　　苹果2013年通过收购PrimeSense，成为继微软、英特尔之后第三家量产消费级3D结构光深度传感器的企业，并在2017年将其搭载于iPhone X及后续系列大规模走量，推动了3D结构光行业的发展。

　　国内3D视觉领域的创业公司，其实在苹果发布iPhone X之前也已经有所进展。比如创立于2013年的奥比中光，早在2015年已经完成Astra、Astra Pro、Astra mini等系列3D深度摄像头量产，并在2016年获得联发科的战略入股，成为全球第四家可以量产消费级3D结构光深度摄像传感器的厂商。

　　2018年，三维人脸解锁几乎成了国内众多高端智能手机的标配，各家企业通过相关硬件搭配各自不同的AI点阵模型算法、容错算法、自校准算法等，以尽可能提高识别准确率。

　　如2018年5月发布、宣称是国产首部搭载前置结构光镜头手机的小米8透明探索版，采用的就是初创企业螳螂慧视提供的方案。

　　2018年6月发布的OPPO FIND X，其3D结构光硬件采用奥比中光方案，算法采用旷视FACE++，通过投射1.5万个散斑来构建3D面部模型，宣称是安卓阵营首个3D结构光技术接近苹果XS的终端。

　　2018年10月发布的华为 MATE20 Pro，则使用自主研发的软硬件方案，采用和苹果同样的VCSEL光原理、具备同样的散斑投射数量(3万)，宣称误识别率不高于百万分之一，能够配合多维度用户使用场景如3D建模等。

　　而从2013年奥比中光创立到2018年国内旗舰手机大量采用3D视觉方案的5年间，据统计国内有30家以上的3D视觉领域企业相继创业，如螳螂慧视、光鉴科技、灵明光子等。前不久登陆科创板的格灵深瞳，也同样专注于三维计算机视觉技术。

　　据普华有策数据，2019年全球 3D视觉感知市场规模为50亿美元，且市场规模将快速发展，预计在2025年达到150亿美元，2019-2025年复合增长率约为20%。

　　有趣的是，2018年3D结构光风潮之后，近两年国内旗舰手机，如小米11Ultra、小米12Pro，vivo X70系列，OPPO Find X5 系列等，都没有采用3D结构光的人脸识别技术。

　　3D视觉技术，依然在工业领域持续耕耘。在消费领域，苹果带来短暂火爆之后，3D视觉似乎依然缺席消费级产品的大规模应用，仅在扫地机器人等少数领域应用。

　　第二波3D视觉创业潮：瞄准汽车与工业

　　从2013年到iPhone X发布前后，堪称国内第一波3D视觉创业潮。2021年至今，无论是看融资还是看落地场景，第二波3D视觉创业潮正在发生。

　　据亿欧不完全统计，仅2022年第一季度，3D视觉领域发生融资就超过10起。而2021年上半年3D视觉领域融资事件一共也才14起，3D视觉领域的融资频次和密度同比显著增高。

　　2021年，也有图漾科技，宝链智能、赛那德、埃瓦科技、视比特机器人、视海芯图、灵西机器人等众多3D视觉企业获得融资，梅卡曼德机器人甚至获得近10亿元C轮融资。

　　从融资企业名称也能简单看出，消费领域并不是3D视觉技术的主阵地。但在更多工业、产业、物联网等领域，3D视觉技术已经在落地商用。

　　如奥比中光2021年12月发布 iToF技术生态首款标品相机Femto，就是专为AIoT领域多元开发需求而设计。同步发布的，还有奥比中光首款算法SDK Orbbec Pose，可适配Femto相机完成一系列基于人体骨骼算法的3D应用开发，目前已正式在奥比中光3D视觉开发者社区上线。

　　据了解，奥比中光已经将多种3D感知技术落地于消费电子、移动支付、智能通行、工业制造、智慧家居、智能辅助驾驶等领域，包括诸如智能机器人、3D摄像头手机、3D刷脸支付终端、3D人脸门锁等创新应用产品，多款产品达到百万级量产。

　　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。

　　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。

　　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/VR UGC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。

　　安防的市场量级，据中商产业研究院，2022年预计将达到10134亿元的市场规模。

　　扫地机器人需要对整个室内3D空间具备感知能力，制定智能的避障策略，具有空间建模、定位、路径优化等能力，对3D传感器的需求量非常大。据了解，2020年我国扫地机器人销量654万台，2021年预计销量为885万台，已经接近千万量级。

　　智能门锁也已经具有几百万量级的市场规模，据奥维云网(AVC)推总数据，2021年中国智能门锁市场销量为458万套。只是其中指纹识别甚至密码锁仍占据较高比例，3D传感器还需要进一步渗透。

　　这些具有高出货量、对3D视觉方案有需求的产品，如手机、安防摄像头、自动驾驶汽车以及更多工业品，都为3D视觉传感器提供了广阔的发展空间。而目前，各行各业对3D视觉技术的利用，依然处于很早期的阶段。3D视觉企业，大多也依然处于从0到1的阶段。

　　几年前，因为商汤、旷视、云从、依图占据了计算机视觉赛道50%以上的市场份额，被人们称之为“计算机视觉四小龙”。“四小龙”也因此锁定了人们更多的关注，成为计算机视觉赛道常常见诸报端的企业案例。

　　在3D视觉领域，哪四家企业能够占据超过50%的市场份额，有资格成为3D视觉领域的“四小龙”?

　　在行业从0到1的阶段，市场格局尚未稳固，“四小龙”们可能暂时“龙隐于野”。但在从1到10的行业爆发阶段，不需要几年，甚至一年之内，3D视觉赛道的“四小龙”们就会初显排位。