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趨勢丨3D視覺從工業走出，或會出現“新四小龍”
- 分類：行業動態
- 發布時間：2022-04-22 09:49
【概要描述】前言： 幾年前，因為商湯、曠視、云從、依圖占據了計算機視覺賽道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注，成為計算機視覺賽道常常見諸報端的企業案例。 然而中國市場刮起了新的3D視覺之風，又有資格成為3D視覺領域的“四小龍”？ 機器視覺產業鏈 相比于之前的2D平面視覺，3D視覺成像更立體、更精準，解決的場景也更豐富。但同移動機器人一樣，現階段的3D視覺廠家也不得不面對海量的非標場景，在產品和方案雙重壓力中艱難向上。 機器視覺產業鏈以底層開發商為分界點分為上下游，首先從上游來講，又分為圖像獲取：光源、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。 而在下游的設備組裝和集成環節考驗的是企業性價比、深度定制以及服務優勢。這也是國內企業真正的優勢所在。 這也從側面印證了目前國內的3D視覺企業主要集中在應用層。應用層中，工業場景中視覺的應用主要體現在引導定位、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，現階段最大的機會還是來自于引導定位。 引導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，以視覺為主要導航方式的移動機器人目前在國內還較少，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。 3D視覺賽道融資 在AI賽道備受質疑、多家企業持續虧損的當下，3月下旬以來，卻有一批3D視覺企業相繼公布融資消息： 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月的地標科技宣布完成數千萬元天使輪融資；3月29日，已在工業3D視覺領域專注5年的翌視科技宣布完成超億元A輪及A+輪融資。 據介紹，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域解決方案，已應用于半導體、3C電子、汽車、金屬加工等工業制造場景。 地標科技提供3D無序抓取系統、3D點云軌跡引導定位系統以及3D點云高精度檢測系統；翌視科技的產品也覆蓋了消費電子、汽車和新能源等領域的3D檢測測量市場。 可以看出，汽車、工業等領域，仍是3D視覺新融資企業的主要應用場景。當然，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機器視覺創業潮 其實早在1922年，第一部3D電影《The Power of Love》就已經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，蘋果發布的iPhone X首次搭載3D結構光深度攝像頭，3D視覺技術才第一次引爆公眾認知，甚至還引發一場手機應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勢。 此前，3D視覺主要在工業領域少量應用，整個市場規模不大，包括上游各類3D視覺傳感器硬件供應商，中游3D視覺感知方案商、下游應用算法方案商。 第二波3D視覺創業潮 據億歐不完全統計，僅2022年第一季度，3D視覺領域發生融資就超過10起。而2021年上半年3D視覺領域融資事件一共也才14起，3D視覺領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。 從融資企業名稱也能簡單看出，消費領域并不是3D視覺技術的主陣地。但在更多工業、產業、物聯網等領域，3D視覺技術已經在落地商用。 3D視覺相比2D視覺，實際上所需的數據量是降低的，能夠降低傳統 2D 攝像頭方案的數據傳輸和能耗，節省大量運營成本。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月發布 iToF技術生態首款標品相機Femto，就是專為AIoT領域多元開發需求而設計。 據了解，奧比中光已經將多種3D感知技術落地于消費電子、移動支付、智能通行、工業制造、智慧家居、智能輔助駕駛等領域，包括諸如智能機器人、3D攝像頭手機、3D刷臉支付終端、3D人臉門鎖等創新應用產品，多款產品達到百萬級量產。 結尾：3D視覺技術走向更多領域 在眾多業內人士看來，3D視覺技術在未來會應用到更多行業、結合產生出更多改變人們生活的高科技產品。 從汽車制造到電動車電池制造、半導體電子、食品生產、工業檢測，以及倉儲搬運、混合拆垛、物流分揀等多個領域的生產制造自動化、質量檢測自動化中，3D視覺傳感器已經開始普及，可實現人臉識別、手勢識別、人體骨架識別、三維測量、環境感知、避障、跟隨、三維地圖重建、缺陷檢測等多種功能。 其實不分領域，各行業都對3D視覺有著較大的需求，同時相關企業也在積極拓展3D視覺的應用場景。 ? 圖文源自網絡，如有侵權，告知立刪
趨勢丨3D視覺從工業走出，或會出現“新四小龍”
【概要描述】前言：
幾年前，因為商湯、曠視、云從、依圖占據了計算機視覺賽道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注，成為計算機視覺賽道常常見諸報端的企業案例。
然而中國市場刮起了新的3D視覺之風，又有資格成為3D視覺領域的“四小龍”？
機器視覺產業鏈
相比于之前的2D平面視覺，3D視覺成像更立體、更精準，解決的場景也更豐富。但同移動機器人一樣，現階段的3D視覺廠家也不得不面對海量的非標場景，在產品和方案雙重壓力中艱難向上。
機器視覺產業鏈以底層開發商為分界點分為上下游，首先從上游來講，又分為圖像獲取：光源、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。
而在下游的設備組裝和集成環節考驗的是企業性價比、深度定制以及服務優勢。這也是國內企業真正的優勢所在。
這也從側面印證了目前國內的3D視覺企業主要集中在應用層。應用層中，工業場景中視覺的應用主要體現在引導定位、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，現階段最大的機會還是來自于引導定位。
引導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，以視覺為主要導航方式的移動機器人目前在國內還較少，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。
3D視覺賽道融資
在AI賽道備受質疑、多家企業持續虧損的當下，3月下旬以來，卻有一批3D視覺企業相繼公布融資消息：
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月的地標科技宣布完成數千萬元天使輪融資；3月29日，已在工業3D視覺領域專注5年的翌視科技宣布完成超億元A輪及A+輪融資。
據介紹，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域解決方案，已應用于半導體、3C電子、汽車、金屬加工等工業制造場景。
地標科技提供3D無序抓取系統、3D點云軌跡引導定位系統以及3D點云高精度檢測系統；翌視科技的產品也覆蓋了消費電子、汽車和新能源等領域的3D檢測測量市場。
可以看出，汽車、工業等領域，仍是3D視覺新融資企業的主要應用場景。當然，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機器視覺創業潮
其實早在1922年，第一部3D電影《The Power of Love》就已經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，蘋果發布的iPhone X首次搭載3D結構光深度攝像頭，3D視覺技術才第一次引爆公眾認知，甚至還引發一場手機應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勢。
此前，3D視覺主要在工業領域少量應用，整個市場規模不大，包括上游各類3D視覺傳感器硬件供應商，中游3D視覺感知方案商、下游應用算法方案商。
第二波3D視覺創業潮
據億歐不完全統計，僅2022年第一季度，3D視覺領域發生融資就超過10起。而2021年上半年3D視覺領域融資事件一共也才14起，3D視覺領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。
從融資企業名稱也能簡單看出，消費領域并不是3D視覺技術的主陣地。但在更多工業、產業、物聯網等領域，3D視覺技術已經在落地商用。
3D視覺相比2D視覺，實際上所需的數據量是降低的，能夠降低傳統 2D 攝像頭方案的數據傳輸和能耗，節省大量運營成本。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月發布 iToF技術生態首款標品相機Femto，就是專為AIoT領域多元開發需求而設計。
據了解，奧比中光已經將多種3D感知技術落地于消費電子、移動支付、智能通行、工業制造、智慧家居、智能輔助駕駛等領域，包括諸如智能機器人、3D攝像頭手機、3D刷臉支付終端、3D人臉門鎖等創新應用產品，多款產品達到百萬級量產。
結尾：3D視覺技術走向更多領域
在眾多業內人士看來，3D視覺技術在未來會應用到更多行業、結合產生出更多改變人們生活的高科技產品。
從汽車制造到電動車電池制造、半導體電子、食品生產、工業檢測，以及倉儲搬運、混合拆垛、物流分揀等多個領域的生產制造自動化、質量檢測自動化中，3D視覺傳感器已經開始普及，可實現人臉識別、手勢識別、人體骨架識別、三維測量、環境感知、避障、跟隨、三維地圖重建、缺陷檢測等多種功能。
其實不分領域，各行業都對3D視覺有著較大的需求，同時相關企業也在積極拓展3D視覺的應用場景。
?
圖文源自網絡，如有侵權，告知立刪
- 分類：行業動態
- 發布時間：2022-04-22 09:49
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前言：
幾年前，因為商湯、曠視、云從、依圖占據了計算機視覺賽道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注，成為計算機視覺賽道常常見諸報端的企業案例。
然而中國市場刮起了新的3D視覺之風，又有資格成為3D視覺領域的“四小龍”？
機器視覺產業鏈
相比于之前的2D平面視覺，3D視覺成像更立體、更精準，解決的場景也更豐富。但同移動機器人一樣，現階段的3D視覺廠家也不得不面對海量的非標場景，在產品和方案雙重壓力中艱難向上。
機器視覺產業鏈以底層開發商為分界點分為上下游，首先從上游來講，又分為圖像獲取：光源、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。
而在下游的設備組裝和集成環節考驗的是企業性價比、深度定制以及服務優勢。這也是國內企業真正的優勢所在。
這也從側面印證了目前國內的3D視覺企業主要集中在應用層。應用層中，工業場景中視覺的應用主要體現在引導定位、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，現階段最大的機會還是來自于引導定位。
引導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，以視覺為主要導航方式的移動機器人目前在國內還較少，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。
3D視覺賽道融資
在AI賽道備受質疑、多家企業持續虧損的當下，3月下旬以來，卻有一批3D視覺企業相繼公布融資消息：
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月的地標科技宣布完成數千萬元天使輪融資；3月29日，已在工業3D視覺領域專注5年的翌視科技宣布完成超億元A輪及A+輪融資。
據介紹，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域解決方案，已應用于半導體、3C電子、汽車、金屬加工等工業制造場景。
地標科技提供3D無序抓取系統、3D點云軌跡引導定位系統以及3D點云高精度檢測系統；翌視科技的產品也覆蓋了消費電子、汽車和新能源等領域的3D檢測測量市場。
可以看出，汽車、工業等領域，仍是3D視覺新融資企業的主要應用場景。當然，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機器視覺創業潮
其實早在1922年，第一部3D電影《The Power of Love》就已經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，蘋果發布的iPhone X首次搭載3D結構光深度攝像頭，3D視覺技術才第一次引爆公眾認知，甚至還引發一場手機應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勢。
此前，3D視覺主要在工業領域少量應用，整個市場規模不大，包括上游各類3D視覺傳感器硬件供應商，中游3D視覺感知方案商、下游應用算法方案商。
第二波3D視覺創業潮
據億歐不完全統計，僅2022年第一季度，3D視覺領域發生融資就超過10起。而2021年上半年3D視覺領域融資事件一共也才14起，3D視覺領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。
從融資企業名稱也能簡單看出，消費領域并不是3D視覺技術的主陣地。但在更多工業、產業、物聯網等領域，3D視覺技術已經在落地商用。
3D視覺相比2D視覺，實際上所需的數據量是降低的，能夠降低傳統 2D 攝像頭方案的數據傳輸和能耗，節省大量運營成本。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月發布 iToF技術生態首款標品相機Femto，就是專為AIoT領域多元開發需求而設計。
據了解，奧比中光已經將多種3D感知技術落地于消費電子、移動支付、智能通行、工業制造、智慧家居、智能輔助駕駛等領域，包括諸如智能機器人、3D攝像頭手機、3D刷臉支付終端、3D人臉門鎖等創新應用產品，多款產品達到百萬級量產。
結尾：3D視覺技術走向更多領域
在眾多業內人士看來，3D視覺技術在未來會應用到更多行業、結合產生出更多改變人們生活的高科技產品。
從汽車制造到電動車電池制造、半導體電子、食品生產、工業檢測，以及倉儲搬運、混合拆垛、物流分揀等多個領域的生產制造自動化、質量檢測自動化中，3D視覺傳感器已經開始普及，可實現人臉識別、手勢識別、人體骨架識別、三維測量、環境感知、避障、跟隨、三維地圖重建、缺陷檢測等多種功能。
其實不分領域，各行業都對3D視覺有著較大的需求，同時相關企業也在積極拓展3D視覺的應用場景。
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