智东西（公众号：zhidxcom）
作者 | 杨畅
编辑 | 漠影
智东西9月17日报道，第23届中国光博会正在深圳国际会展中心举行，本次中国光博会共占据8个展馆，包含6大主题展区。在智能传感展区聚集了众多3D（三维）视觉领域的代表公司，其中不乏多家新锐创企。
同期举行的中国国际光电高峰论坛上，主办方专门设置了3D视觉研讨会，其中的卢深视模组方案事业部总经理崔哲以“传感+AI 3D全栈提升支付安全与体验”为主题，分享了3D视觉的特点、价值和在一些人们日常生活重要场景中的应用情况。
▲的卢深视模组方案事业部总经理崔哲
目前，2D照片数据已经泛滥，且复制和批量修改成本极低，无法作为人像隐私数据得到保护，而3D数据由于采集门槛更高、没有批量修改工具，仿制成本高、彩色+深度数据需匹配等特点更适合于在一些需要机器视觉的领域应用。
从2017年苹果公司在iPhone X增加Face ID人脸解锁应用后，3D视觉逐渐被用户熟悉，现已广泛应用于安防、消费电子、机器人等领域，围绕3D视觉提供各类技术和解决方案的玩家也不断增多。
作为重要玩家之一的的卢深视不仅在3D视觉的模组方面进行了布局，发布了智慧楼宇等解决方案，在3D视觉算法上也有所突破。
目前的卢深视产品和解决方案已经落地应急防疫、金融支付、海关边境等多个场景。
作为国内较早进入3D视觉领域并且专注于全栈产品解决方案的厂商，的卢深视是如何把握3D视觉发展趋势，进而成功实现众多应用落地的？
智东西通过对话的卢深视模组方案事业部总经理崔哲，对的卢深视在3D视觉领域的技术、产品发展和布局情况进行深入解读。
一、3D视觉发展的三个阶段
无论2D视觉传感器还是3D视觉传感器，作用都是获取到现实世界的精确图像数据，然后提供给计算机进行分析。
通过提高成熟度，降低成本，凭借更优性价比，3D传感器实现了“降维打击式替代”2D传感器，将发展成为机器标配的“眼睛”。
从行业未来发展角度看，根据Tractica数据，全球3D传感器和硬件子系统市场将从2017年的82亿美元增长到2025年的579亿美元，3D视觉的未来市场发展空间巨大。
因为了解到3D视觉的优势和市场发展空间，早在2015年，的卢深视就开始进入3D视觉领域。
相比于那些在2017年苹果公司推出Face ID人脸识别解锁该典型3D视觉应用之后进入此赛道的企业，的卢深视经历了更多3D视觉的不同发展阶段，也对不同时期行业里存在的问题或挑战有较深的感知。
崔哲谈道，3D视觉行业的起步期（2017年之前）重要问题或者说挑战是，如何将3D视觉的优势和特点介绍给行业用户。
因为作为一项新技术，行业用户不知道3D视觉能解决机器视觉领域的哪些问题，更不用说3D视觉的价值和优势了。
在中国3D视觉市场起步期，的卢深视是从3D视觉能够帮助机器获取更多维度的视觉信息、更多维度的视觉信息可以带来算法更多的应用这一角度，作为切入点，来突出3D视觉的优势，让行业用户快速了解3D视觉的优势，并决定使用3D视觉的技术和产品。
他举例说，像的卢深视2015年创立不久就开始做的边疆全省3D人脸识别卡口项目，的卢深视帮助用户实现了千万级别大库的黑名单报警功能、白名单记录功能以及对重点监控人员的行为分析，这些功能的实现，就主要是依托3D视觉收集到的多维度数据。
到了3D视觉市场成长期（2017年之后的一段时期），一些行业用户开始认可3D视觉技术和产品，这时如何将3D视觉技术和产品推广到更大的领域，则成为各3D视觉行业玩家需要面临的重要问题。
苹果在这个阶段发挥了重要的作用，崔哲提到因为当时（2017年）苹果发布了新款iPhone（iPhone X），上面配备Face ID功能，其中就用到了结构光3D视觉技术，这让消费者对3D视觉技术、产品接受和认知程度提高了，相应的无论是终端的应用需求还是开始做上游器件的厂商都开始增多。
目前，3D视觉行业的主要挑战是如何通过降低成本、功耗和体积，将3D视觉的产品做到真正的消费级。
他说，在大概2017年之前，3D传感器专业级的价格可能要10万左右，民用级的精度略好的都需要两三千。现在3D传感器的价格已经逐渐接近二维视觉传感器的价格区间了，下一步就是将3D传感器的价格降到和2D传感器一样的程度。
▲的卢深视总结的3D视觉智能架构及技术演进路径
3D视觉不断发展，的卢深视认为3D视觉可分为两种未来的发展方向：偏专业方向和偏民用方向，这两个方向对于3D视觉传感器的要求会不同。
崔哲谈道，偏专业方向的3D视觉传感器或者技术的下一步是向更高的数据精度、更好的图像质量、更远的探测距离方向发展。
例如安防领域，用户可能会要求传感器，实现在露天环境下，对几十米范围内的空间进行高精度的探测。
而偏民用方向，他认为3D视觉首先就要解决消费者的体验问题，首先是成本，3D视觉厂商要将3D视觉成本降到更低；其次就是要将3D视觉传感器等产品做到集成化、小型化和低功耗，因为消费者使用手机、可穿戴设备等时，对于上面装有的传感器体积是有要求的。
的卢深视也是朝这两个方向在不断探索的。
二、的卢深视的两大主攻方向，深度匹配应用特性
3D视觉行业是一个较新的赛道，除了跟上整个行业的发展方向和发展速度之外，各玩家会采取不同策略，来实现扩大市场占有率等目标。
崔哲谈道，从产业角度，3D视觉厂商想要推进3D识别技术和产品落地，核心点在于这个产品或技术可以帮行业用户所在的产业解决实际问题。
例如刷脸门锁和刷脸支付，对3D传感器的需求是不同的。
像刷脸门锁大部分是电池驱动，如果功耗过高，消费者就需要经常更换门锁上面的电池，这样带给消费者的体验就会变差。所以对智能门锁来说，视觉传感器的功耗高低是相当关键的。
但对于刷脸支付产品来说，可能功耗就不那么重要了，因为很多刷脸支付设备都是供电的。
因为了解到每个行业对视觉传感器的需求特点是存在差异的，所以的卢深视会基于行业给出更定制化的解决方案。
如针对刷脸支付等应用，的卢深视推出高精度RGBD相机青鸾。这种结构紧凑的结构光RGBD相机，支持HDR（高动态范围成像）功能，以保证逆光场景下的清晰度；同时支持多种安装方式，易于集成，也可做尺寸的快速匹配，并且视场设计成竖直视场，更适合于刷脸场景。
▲的卢深视3D-FaceID智能模组重明和高精度RGBD相机青鸾
而针对智能门锁等相关应用，的卢深视则研发出另一种模组：3D-FaceID智能模组重明，这种模组的优势就是体积小，其体积只有46.9mm（宽）*12.3mm（厚）*20.8mm（高）大小；功耗低，内置锂电池单次充电最高使用时间可达1年；有休眠状态、可支撑长期工作；还可以在夜晚正常使用。
的卢深视还在这两种产品上增加了算法开发模块或算法升级模块，行业用户可以根据具体的细分应用场景再做优化和调整。
总的来说，的卢深视的技术研发路径就是，第一步是找场景，第二步是基于场景进行分析、调优。
这个过程中需要对行业用户在不同场景下的需求进行分析。
而如何去获取行业用户在某一场景下的需求或某一行业的需求，的卢深视选择从大客户切入，然后了解该行业对视觉传感器的共性需求，并复制这些经验，进而设计出适合于这个行业的较通用型产品。
的卢深视不仅技术研发上基于场景、基于行业来进行，在探索3D视觉评价指标和行业标准过程中也是从具体的应用入手的。
目前，3D视觉领域的产品或技术的评价指标，以及相关的行业标准还在探索或起草阶段，行业里并没有成熟或较统一的认知。
例如，如何评价一个传感器是否适合于某个3D人脸识别算法等问题，有一些更宽泛的评价指标可用来评价，像图像质量，更具体来说是数据精度、分辨率等指标。
在实际研发中，的卢深视发现这些普适性高的指标可能不足以满足其评价自身产品如传感器等的需求，所以的卢深视会从应用角度反推相关的评价指标，进而探索出一套更符合实际生产、应用的指标体系。
三、的卢深视的五大核心技术方向
的卢深视一共有3D人脸识别、3D视觉传感器、3D目标重建测量、3D人像动态捕捉分析、交互与虚拟数字人这五类核心技术方向。
现在可能3D人脸识别技术的相关产品落地更多一些，比如，的卢深视从2015年成立后进行的边疆全省3D人脸识别卡口，到2017年中标的港珠澳大桥人脸识别安检项目，再到2020年开始建设的国内一线城市地铁AFC刷脸进站项目。
▲某城市地铁AFC刷脸进站项目中应用到的的卢深视产品、技术
除了参与重要3D视觉应用项目，的卢深视也参加到一些3D人脸识别相关的国家标准和行业标准的起草制定过程中，例如公安部《安防人脸抓拍设备技术要求标准》、中国银联《中国银联刷脸付3D识别数据技术指南》等。
同时，像最近热度很高的元宇宙、AR等领域相关的3D视觉技术，的卢深视也有布局。
早在2016年，的卢深视就开始进行在沉浸式人机交互与虚拟数字人相关研究工作。智东西了解到，目前的卢深视在该方向上是以底层核心技术研究为主。
像3D人脸识别之外的3D生物识别信息认证如瞳孔识别、掌纹识别等，以及3D人像动态捕捉分析等可以预判用户行为的相关技术，的卢深视也都有涉及。的卢深视的3D视觉技术布局已经覆盖了3D视觉大部分的分支技术。
结语：三维视觉应用范围广，或成机器标配
无论是去年的中国光博会还是本届中国光博会，展会上都出现了3D视觉相关的展台或体验区，这背后是3D视觉技术发展多年，尤其是近5年蓬勃发展的结果。
在众多3D视觉行业玩家中，的卢深视发挥前瞻性策略，提前预判到了3D视觉是机器视觉的必然发展趋势，同时的卢深视专注利用实际应用样本去进行优化设计，并且进行了技术布局，这些行动让的卢深视在3D视觉行业竞争愈发激烈的现在，自身的价值得到显现。
的卢深视的切入方向基本上是和人们日常生活息息相关，例如安检、支付等，也是希望通过3D视觉的优势，给人们带来生活便利。
随着AR、VR、和机器人等发展，3D视觉这种符合人类特性的机器视觉技术，将发挥更大作用，3D视觉技术可能成为每个机器必配的一双“眼睛”。
