3D視覺時代即將到來。
增長率超過100%。
在過去的一年里，當大部分資本從激情回歸理性的時候，3D視覺賽道依然火熱，這股熱潮還在持續(xù)蔓延。
一方面，融資頻繁，無論是視覺機器人、靈犀機器人、Mecarmand等智能機器人。公司、或者AI視覺如途洋科技、深度視覺智能、智翔光電。公司今年以來，已陸續(xù)披露了大筆融資。
據不完全統(tǒng)計，僅今年7月，3D視覺在工業(yè)機器人領域的融資案例就有5起，與去年一季度的金額相當。
另一方面，從下游應用行業(yè)來看，3D視覺已經應用于汽車、半導體、薄膜、鋰電池、面板、3C、光伏、物流、PCB、食品飲料等行業(yè)。
正面戰(zhàn)場，各家都使出渾身解數搶市場，推方案。在后方戰(zhàn)場，他們在防護等級、穩(wěn)定性、準確性、掃描速度、數據傳輸等方面挖河筑堤。
在這場共同的旅行背后，涌現出了四支代表力量:機器視覺老兵、AI視覺公司、機器人部落、互聯網科技巨頭。
很多勢力在熱門賽道混戰(zhàn)的情況并不少見，但我們關心的是，為什么是他們？各方在工業(yè)制造領域的分量如何？哪一方的立足點才是未來競爭的核心位置？
一個
自帶光環(huán)的機器人部落
機器人是三維視覺最熱門的應用領域之一。
機器人賽道要想保持高速發(fā)展，離不開一雙更智能的3D視覺眼睛；3D視覺技術想要證明自己的實力，機器人也是一個極好的載體。
機器人部落大多定位“3D視覺+AI+機器人”。
如果說3D視覺相當于眼睛獲取外界信息，那么AI相當于大腦，可以引導眼睛更準確地識別圖像，與人工智能融合，3D視覺可以最大限度地發(fā)揮其優(yōu)勢。
機器人部落的一個特點就是天生就有機器人基因，參與產業(yè)鏈的很多環(huán)節(jié)，在整合方案中走在前列。
有腦子有眼睛只是第一步。只有背在合適的身上，優(yōu)勢才能真正被激活。
在3D視覺從實驗室走向復雜的工業(yè)現場的過程中，不可避免地要經歷找尸體的階段。技術鏈條長，做起來難度大，使得這個過程困難重重，成為當前兵家必爭之地。
機器人廠商一開始就選擇扎根機器人硬件，在AI、3D和機器人的相互賦能上更有優(yōu)勢。
他們更容易在保證產品性能的同時降低研發(fā)成本，在實現產品迭代升級對技術的反饋上也更有效率。
換句話說，機器人廠商已經建立了更強的綜合實力，他們有信心面對其他廠商的競爭壓力。
機器人部落的第二個特點是集結了國內3D高端人才，以整個企業(yè)的力量去努力。
機器人賽道已經過了技術產品化階段，正處于產品商業(yè)化階段，大量擁有資源的科技巨頭紛紛涌入。
但不同的是，雙方在所能給予的戰(zhàn)略關注上，差距很大。
對于大工廠來說，機器人和3D視覺只是工業(yè)線之一。但對于機器人部落來說，這是他們的基礎，必然會竭盡全力。
再者，3D機器人領域是一個需要深耕的領域。
麥克阿曼德在國內外建立了許多子公司公司分鐘公司并組建近500人的核心團隊。
靈犀機器人的優(yōu)勢是硬件技術和3D成像技術。其團隊成員來自北大、浙大、清華等知名高校，在機器人、計算機視覺、自動化設備等領域擁有十余年的研發(fā)經驗。
視覺比特機器人是該部落的學術代表，其優(yōu)勢在于軟件。核心技術骨干來自普林斯頓、哥倫比亞大學、武漢大學、中科院等高校和科研院所。機構在計算機視覺、機器人、3D圖形、云計算、大數據等領域積累了多年的研究成果，每年R&D投入占比超過50%。
機器人部落的第三個特點是加速關鍵場景的收割。
在工業(yè)4.0時代，應用場景是機器視覺廠商發(fā)展3D機器視覺業(yè)務的重要資源。
但是3D視覺+機器人可以落地的場景很多。不同的行業(yè)，不同的場景需要不同的技術標準，這就考驗著機器視覺廠商的技術能力。
靈犀布局倉儲物流、工業(yè)制造等領域；梅卡曼分布汽車、工程機械等行業(yè)；視比特針對工程機械、物流、汽車三大行業(yè)。
以上述三家企業(yè)為代表的智能機器人創(chuàng)業(yè)。公司都選擇在重點區(qū)域加速落地。
在Mecarmand的官網上，其3D視覺與大型汽車主機廠、領先能源有關。公司該案已成為一個標桿。
針對智能制造和智能物流兩大典型深水場景，視比特打造了“3D視覺感知與機器人柔性控制深度融合”的視覺大腦，以標準化、低成本的解決方案解決制造場景多品種、小批量生產模式帶來的問題。
二
從海浪中走來的AI視覺新秀。
如果把2D時代機器視覺的頭部制造商比作一個冷靜老練的中年人，那么AI視覺企業(yè)就是一個風華正茂的年輕人。
他們一手拿著新興的3D視覺技術，時刻準備上演一場可怕的大戲。
隨著2D視覺技術多年的發(fā)展，我們只能得到物體的平面圖。3D視覺就像人的眼睛，可以完整的再現各種3D場景。在工業(yè)生產過程中，只需“瞥一眼”規(guī)則零件和曲面的長、寬、高，不規(guī)則零件的弧度和深度，就能給出實時、高精度的三維數據測量結果。
這意味著，從2D到3D，不是簡單的技術升級，而是可以獲得的信息的質和量的“質”的飛躍，具有底層光學技術和算法成像技術的高壁壘。
所以，如果想從事3D視覺領域的研發(fā)，技術實力是一個硬指標。
3D視覺市場的發(fā)展需要3D視覺感知技術和AI人工智能技術的有機結合。
在此基礎上，對物體的數字化重建，可以使虛擬世界更加真實，為AR/VR、虛擬購物、自動駕駛汽車、高級駕駛輔助系統(tǒng)帶來大規(guī)模的落地。
技術是這類企業(yè)的強項，秉承“小而精”的理念，牢固樹立差異化的立足點。
強大的對手往往綜合素質過硬，能扎根一地，專攻一點的對手同樣牛逼。
如果強敵來襲，要想守城，必須清楚自己的優(yōu)勢和劣勢。
他們有的專注于更深更細的上游核心部件，有的依靠軟件算法開發(fā)或外包攝像頭，建立自己的壁壘。
歐比中廣是3D視覺感知領域的領軍企業(yè)，通過“芯片+模塊+算法”的模式開發(fā)底層技術構建護城河。同時，我們將用標準產品覆蓋中小客戶的需求，識別潛在的細分市場，尋找細分行業(yè)的領先客戶，并為他們提供定制化的開發(fā)服務。
光學識別技術，其優(yōu)勢在于3D相機的深度學習算法和光學深度耦合的整體軟硬件方案的開發(fā)能力。隨著納米光學技術在3D視覺領域的應用，光鑒科技研發(fā)出全球首款量產的消費級納米光子芯片，在3D視覺領域形成了獨特的技術壁壘。
值得一提的是，在眾多3D設備中，3D相機/3D采集設備的銷量增速最快。2021年國內機器視覺市場規(guī)模約為160億，其中3D攝像頭占比近5%，預計到2025年將達到近10%，因此這也成為大多數廠商的重點布局方向。
肯吃苦，專攻機器視覺啃不動的硬骨頭。
靈明光子專注于3D傳感器芯片的研發(fā)，將前沿的單光子探測器技術應用于手機3D模塊、激光雷達等高性能深度傳感系統(tǒng)。
艾娃科技以“芯片+算法”的雙重研發(fā)路線起家。公司近80%是技術人員，作為初創(chuàng)企業(yè)。公司目前研發(fā)投入已經過億。
世海芯圖成立于2020年，也以3D視覺ai芯片開發(fā)商的身份進入市場，向市場交付機器視覺和人工智能領域的高度集成的芯片解決方案。
歐比中廣R&D副總裁張定軍也表示，歐比中廣從一開始就選擇了“困難”模式，從芯片開始。
光鑒科技先后與中興手機、OPPO手機合作，基于自主研發(fā)的納米光子技術原創(chuàng)專利，推出了全新的屏下3D結構光技術，打破了蘋果的專利和產業(yè)鏈壟斷。
從硬件到解決方案，細分領域沒有短板。
圍繞3D視覺的業(yè)務大致可以分為兩類，主要是3D視覺相機、傳感器、芯片等硬件產品，或者主要是3D視覺系統(tǒng)解決方案。
前者的問題是硬件產品是主營業(yè)務，需要整合，不能直接面對客戶。
后者也有局限性。它選擇成為軟件的整體解決方案或集成。核心的3D視覺技術占比很小，很容易被“卡住”。
所以他們從硬件產品到系統(tǒng)解決方案都有涉獵，專注于解決一個問題的各個子場景。
通過3D技術，AI視覺企業(yè)進入了3D相機、3D傳感器芯片、3D視覺平臺等產業(yè)鏈的不同環(huán)節(jié)。
幾個起步較早，技術上相對有優(yōu)勢的機器視覺。公司，已經成為人工智能領域的小巨人。
三
根深蒂固的機器視覺老手
歷史已經無數次用它優(yōu)勝劣汰的篩選過程向我們展示了商業(yè)世界的殘酷與回報。
那些能夠跨越歷史周期律，傲然挺立的企業(yè)，不僅懂得揚長避短，懂得在自己擅長的領域做透，也懂得欲速則不達，在時代的變遷中不斷發(fā)現短板，然后用年復一年的決心去填補短板。
背后無非是一個簡單的道理:大浪淘沙，沉者為金。
誕生于20世紀80年代的卡恩斯和康耐視，是機器視覺賽道的知名老牌企業(yè)。
與國外相比，國內機器視覺產業(yè)起步較晚。追趕了20年，從一條藍色的路走到全面開放，最終與國際巨頭一爭高下，共享美名。
作為2D視覺時代的領軍企業(yè)，他們向3D視覺的滑行是流暢而自然的。
關鍵是利用時間特有的門檻，在自己和別人之間劃出一個“早”字。
“早”字背后是他們深厚的行業(yè)背景。
首先，技術突破需要時間、金錢和人才的積累。
在過去的幾十年里，他們早早的積累了視覺技術，打磨了產品性能和技術上的核心競爭力，并以成熟的2D視覺技術獲得了廣泛的認可。
誠然，2D和3D屬于同一個視覺系統(tǒng)，但技術門檻已經大大提高。既涉及到光學、結構、散熱等跨學科的設計問題，也涉及到芯片、算法組成等復雜的系統(tǒng)設計。
他們在2D視覺方面很強，但他們也在3D視覺方面默默投入了多年，并根據過去的經驗進行了探索。這些都是初創(chuàng)企業(yè)無法輕易跨越的鴻溝。
如果沒有足夠的資金彈藥和扎實的技術團隊，就沖進3D視覺的藍海，一個大浪就可能造成擱淺。他們深知技術、資金和人才，這恰恰是他們站在3D視覺浪潮面前的信心所在。
其次，它具有供應鏈順暢和客戶群穩(wěn)定的優(yōu)勢。
在2D時代，他們很好地與產業(yè)鏈的上下游合作，為自己開辟了一條廣闊的道路。
前面種樹，后面乘涼。這種被時間澆灌的“盟友”關系涉及面很廣，實力、利益、信任、習慣交織的背后是高昂的置換成本。所以一旦形成，就很難輕易撼動，讓行業(yè)新人難以追趕。
現在在3D時代，他們可以更好地借用以前的渠道。
再者，品牌光環(huán)和口碑優(yōu)勢是它的硬裝甲。
在行業(yè)發(fā)展初期，他們憑借產品的多功能性和高質量以及出色的客戶服務吸引了一批“鐵桿粉絲”。
客戶形成品牌粘性后，可以通過穩(wěn)定出貨占據市場份額，客戶認可也有利于資金、人才、供應鏈等資源的傾斜，從而形成良性循環(huán)。
四
跨界互聯網科技巨頭
互聯網時代的牛奶和蜂蜜流動的時代結束了，創(chuàng)新的機會去了市場的深水區(qū)，數字化的落地點更深入行業(yè)。
擁有大業(yè)務的互聯網科技巨頭在產業(yè)細分領域左右夾擊、狹路相逢，早已屢見不鮮。
3D視覺是被科技巨頭“圍追堵截”的賽道之一。
在智能制造的浪潮下，互聯網巨頭想要進行科技創(chuàng)新，不僅要有遠見和決心，更要有深水中的智慧和耐力。
坦白說，硬技術需要長期的研究和積累，技術門檻高，應用場景清晰。
歐比中廣作為3D視覺頭部企業(yè)，從成立到上市，用了9年時間。
互聯網科技巨頭往往在產品商業(yè)化臨近之際密集入侵，技術落地和產業(yè)理解是短板。
因此，利用好大量的資源，交換需要的商品，成為互聯網公司共同的選擇。
第一，與上游企業(yè)直接合作。
支付寶與提供3D人臉識別模塊的創(chuàng)新公司Obi Zhongguang合作。
微信支付與廣建科技進行了深度合作，廣建也拿下了微信刷臉支付完整的市場份額。
小米還選擇與盧申時在人臉識別方面合作，定制3D人臉識別模塊“復明”。
除了手機和刷臉支付，互聯網科技巨頭也逐漸將3D視覺技術在國內的應用延伸到智能制造、智能安防、智能硬件等多個領域。
第二，借雞生蛋，通過對外投資擴大自己的3D視覺版圖。
2020年，小米投資了一家3D機器視覺初創(chuàng)公司Depth Vision。后者的主要產品是微米級智能深度相機，具有微米級的測量精度、智能分析和還原物體三維形貌的能力。
2020年，小米投資了一家機器視覺初創(chuàng)公司，深度視覺，這是一家以光學精密測量為核心技術的3D工業(yè)相機開發(fā)商。
揚長避短，構建有影響力的生態(tài)，是互聯網公司的獨特優(yōu)勢。
制造業(yè)產業(yè)鏈長，建設周期慢，生產流程極其復雜，技術研發(fā)投入高，是一塊難啃的硬骨頭。
此外，技術改造和生產線升級無時無刻不在發(fā)生，每一次升級的背后都是供應鏈和供應生態(tài)的改變甚至洗牌。
互聯網科技巨頭強大的品牌影響力有助于聚合生態(tài)，吸引上下游產業(yè)的共同投資。在平臺級的戰(zhàn)爭中，很容易干掉對手。
3D視覺還處于起步階段，打通產業(yè)鏈和產品規(guī)模化還需要時間。
從競爭的角度來看，這些看不見的對手紛紛在3D視覺領域聚集，用資本和影響力換取市場，是一種“曲線救國”的方式。
從更高的角度來看，行業(yè)需要showstopper和巨頭們的生態(tài)引導，這也有助于帶動整個產業(yè)鏈的發(fā)展。
五
玩家絡繹不絕。誰能在3D視覺領域領先？
由于2D視覺無法滿足消費電子、智能汽車、半導體等精密制造行業(yè)不斷提高的精度要求，增加了物理空間的深度信息，使3D vision BLACKPINK能夠更全面、真實地記錄物理世界。
對于離散制造的汽車零部件行業(yè)來說，柔性制造是必然趨勢，而3D視覺正好解決了汽車零部件柔性生產線中關鍵的柔性定位問題。
2021年，中國機器視覺市場增速超過45%，其分支之一的3D視覺市場增長迅速，超過100%，成為今年CV行業(yè)的“香餑餑”。
這也是中國企業(yè)借助技術和資本彎道超車的絕佳機會。
作為一項新興技術，國內外工業(yè)3D視覺技術的起步時間基本都在2014年左右，國內外的起跑線也相差不遠。
國家出臺了很多利好政策，同時工業(yè)制造智能化升級的市場需求強烈。在資本高度關注，賽道溫度不斷上升的背景下，新老玩家的激烈競爭已經開始。
在光鑒科技CEO朱力看來，3D視覺真正成熟的標志有兩個:傳感器、3D攝像頭等硬件系統(tǒng)在場景中是否標準化，3D視覺能否覆蓋10%的市場需求。
前者將意味著整個上游零部件供應鏈進入成熟和標準化；后者意味著3D視覺已經完成高端場景的覆蓋，市場進入快速滲透和增長階段。
隨著萬物互聯時代的到來，全球有數十億智能設備有3D視覺感知需求。這使得搭載3D視覺技術的第一代產品已經進入市場，機器看到三維世界只是一個開始。