發布日期：2022-07-14 點擊率：33
物聯網、工業5.0和大規模定制等大趨勢推動著2D和3D嵌入式光學解決文案呈指數級增長，有不少人會基于目前2D視覺的市場規模來預測未來3D視覺具備的成長空間。2D視覺與3D視覺并不存在著絕對的替代關系，二者都將在各自適合的場景下，最大限度解決用戶生產難點，而3D視覺被認為是機器視覺領域新的技術突破，亦是新的商業風口。
機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器，配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能，從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。機器視覺是在上世紀 50 年代從統計模式識別開始的，當時的工作主要集中在二維圖像分析和識別。隨著 5G、AI 等技術的不斷發展，行業應用需求的不斷提升，機器視覺從二維向三維過渡不但成為可能，更是必然的方向。
在2D視覺的基礎上，3D視覺增加了物理空間的深度信息，更全面、更真實地記錄了物理世界。不過，2D視覺依然是當前工業領域應用的主流，只是伴隨著測量精度要求越來越高，被測物體條件越來越復雜，3D視覺被認為是機器視覺領域新的技術突破，亦是新的商業風口。
根據gongkong?市場調研數據顯示，未來隨著5G的發展和制造業的不斷升級，中國機器視覺市場需求將不斷增長。預計到2023年，我國機器視覺市場規模將達到66.8億，每年增長率接近20%。3D視覺將更趨于智能化、集成化、實時性、高性能、多場景應用等方向。
3D未來會取代2D嗎？
有不少人會基于目前2D視覺的市場規模來預測未來3D視覺具備的成長空間。在我們看來，關注2D視覺與3D視覺的市場應用比例比市場規模更具實際參考意義。目前，2D視覺與3D視覺的應用占比大約在100:1，2D視覺的用量遠超3D視覺；未來經過兩三年的時間發展，這一比例或將演變成50:1，而在最終的行業格局上，據圖漾科技CEO費浙平判斷，2D視覺與3D視覺的應用占比大致會維持在10:1的水平。
這也意味著，2D視覺與3D視覺并不存在著絕對的替代關系；二者都將在各自適合的場景下，最大限度解決用戶生產難點。例如，在一些相對簡單的應用領域中，對終端用戶來說，但凡用2D能夠解決的問題基本不會考慮用3D替代。這里面存在著產品力與ROI的雙重邏輯，一般而言越是簡單的技術產品穩定性更佳，應用更簡便，也對應著成本更低。
而所有的生產制造活動追求的無非是成本與效率的最優平衡。從這一本質上也可判斷，3D視覺未來的發展路徑不是絞盡腦汁去替代2D視覺，更應該立足于解決2D視覺做不好或干不了的領域。只是，瞄準解決2D視覺做不好或干不了的事情，需要滿足兩個大前提。一個是，3D視覺技術需要持續迭代趨于成熟，自身具備解決問題的能力；第二個大前提是，能夠吸引用戶嘗試新技術，也就是在產品好用的基礎上平衡用戶投入成本問題，讓產品實現高性價比。
3D視覺行業的發展機遇
在工業自動化領域，3D機器視覺技術與機器人的結合更被業內認為是未來的重要發展趨勢。以焊接引導為例，目前焊接機器人主要用于汽車等高端行業的盲焊工藝，每年5萬臺左右銷量；引入3D激光焊接視覺后，大大降低機器人在焊接領域的使用難度，未來將達到每年幾十萬臺的銷量規模。3D工業視覺，賦予機器人智能，客戶端的價值是更易用、更柔性，將激發每年百萬臺工業機器人和千萬臺服務機器人的市場規模。
質量控制（QC）和檢驗是3D機器視覺技術在工業領域的另一個重要應用場景。配備視覺的機器能夠識別產品或物體中的異常或缺陷，并將其標記為不符合某些質量保證規范。例如，硬幣字符檢測、電路板檢測，以及機器視覺的定位檢測，飲料瓶蓋的生產是否合格、是否有問題，產品的條碼字符的檢測識別，玻璃瓶的缺陷檢測等。3D視覺技術可以滿足工業級精度要求，實現智能3D掃描，獲取精準三維數據，高效剔除瑕疵品，幫助機器完成各種復雜任務。
3D人臉識別是一個方興未艾的應用領域。人臉識別以前主要應用在門禁考勤系統、防盜門等，目前電子護照及身份證也大量采用該項技術。公安、司法和刑偵利用人臉識別系統和網絡，在全國范圍內搜捕逃犯。在金融業務上，電子商務、智慧銀行采用人臉識別，也成了企業增強市場競爭力的手段。
從落地來看，目前3D主要應用于大型工業制造業企業、物流、智慧城市監控，以及少部分消費應用場景等，從探索到突破，在落地的路上逐顯繁榮。
近日，多家3D視覺企業完成融資。其中，上海芯歌智能宣布完成過億元B輪融資，以支持機器視覺行業的研發，同時加速團隊建設和市場布局。深圳寶鏈智能完成千萬級別的Pre-A輪融資，將主要用于多工藝場景的算法落地、團隊擴充、市場渠道覆蓋。高精度3D相機研發商知象光電宣布完成數千萬元B+輪融資，繼續投入新產品研發、市場拓展及產能建設。
可以看到，這些企業融資主要目標，一則加速技術研發，二則推進市場布局。這與當前3D視覺市場現狀密切關聯。在3D視覺產業智能化升級進程不斷加速的背景下，各企業都致力于基于3D視覺不同技術路線，拓展細分市場，實現相關產品的區別化應用落地。特別是面對市場內還未出現龍頭企業的現狀，未來一段時間，對于3D視覺企業卡位具有至關重要的意義。
3D視覺賦能工業機器人
工業機器人是中國制造業發展的重要支撐，而3D視覺作為工業機器人的“眼睛”，它影響著工業機器人的行業應用前景。通過3D視覺控制技術可以提高工業機器人工作的精度、速度及可靠性，3D視覺+工業機器人配套發展已經成為業內人士關注的焦點。
當前，智能機器人在工業自動化領域中，搬運、焊接、裝配環節占比70%以上，電子汽車，物流、金屬加工則占比67.8%。
機器視覺對于提高工業機器人的靈活性和可操作性具有重要意義，在大批量工業生產過程中，3D視覺助力機器人實現更多高精度動作，拓寬其應用場景，也大大提高了生產效率和柔性化程度。
雖然目前3D視覺+工業機器人滲透率較低，但隨著工業加工越來越精細，對設備的要求越來越高，3D視覺配合工業機器人解決方案將越來越多，滲透率也將逐年增高。
3D視覺+工業機器人配套發展，可以為工業機器人開拓更多應用場景以及功能，但隨著市場發展，一些問題和難點也逐漸顯現出來。
難點一 軟件及協同策略
1）對識別非預期性缺陷等情況，3D視覺系統的學習能力和處理能力；2）3D視覺系統和機器臂的信號傳輸協同能力。
難點二 硬件的配置
硬件的不成熟對軟件的限制：1）夾爪能抓取工件的種類；2）機器人固有最高節拍；3）環境光以及反光等情況對視覺采集的影響等情況。
難點三 市場的成熟度
1）新興產業，批量應用的行業和整體的市場規模還小；2）價格較貴，成本承受能力較強的客戶才會導入；3）對于設備故障，相關技術人員的經驗能力不足等。
雖然目前行業發展存在難點，但3D視覺+工業機器人未來發展前景依然被看好。2021年3D視覺領域融資熱度不減，據不完全統計，截至2021年10月，融資事件已有十多起。相信有眾多資金的注入，未來行業會加快研發進程、實現快速發展。
2021年3D視覺領域融資事件表
總而言之，在3D視覺+工業機器人領域，所有企業面臨著相同的窗口期，誰能率先規模化落地，積累起大量客戶與典型案例，誰就能占據先發優勢。
結語：在3D視覺這片熱土上，本土創業廠商除了需要與基恩士、康耐視等國際大廠競爭，亦無法回避海康、大華等國內知名廠商，如何在重重競爭中脫穎而出？
在這種局面下，本土廠商最可控的事情就是專注于自身，做好產品、跑通商業模式、保證完美生產與交付；第二點則是陪伴客戶與產業共同成長，3D視覺作為創新產品，正處于快速發展迭代過程中，與之對應的客戶需求也在持續發生變化，精準把握客戶需求至關重要。
