AI人工智能|的卢深视CEO户磊：3D视觉将迎来全面取代2D的拐点( 二 ) 行业互联网

另外，分享一些3D视觉应用的趋势和方向。首先经过前些年整个市场的培育，大家对于AI一些应用或者视觉的应用开始有了认知，落地实践中最常见的应用就是人脸识别，经过了初期普及，大众开始习惯了通过人脸这种比较低配合、无感的生物识别，进行身份验证。
因此，人们开始希望把体验和效率提升，应用到更多行业，应用到更多场景当中。比如用身份识别直接支付、直接坐地铁。
这些应用的规模和整个安全性的要求又提升了一个数量级，比人证核验的场景需求要求更高，对安全性要求也更高，就开始逐步应用到3D的技术。比如在3D刷脸支付领域当中，我在线下的刷脸支付APP上面通常都会用到3D摄像头，对于平面的假体有更好的防护能力。
总体来看，因为3D刷脸活体和技术革新，可以带来更高的安全性。比如在更大数据库，更大底库情况下可以实现更精准的识别，同时提升识别的交互体验，对于刷脸角度有更大的容忍度，包括对于活体检测，对于伪装有更好防护能力。在更大数据库、更大规模、更高安全性普及性应用当中， 3D相关的人脸识别技术将会成为主流。
同时，获得3D信息，一定会带来成本，在感知阶段就要获取3D数据，就需要拥有3D硬件，或者获取3D数据的能力。不过随着应用规模的提升，成本就会逐渐下降。我们认为在3D硬件相对成本比较高的时期，还是需要从更强刚需领域切入，随着应用领域和范围越来越大，硬件规模越来越大，就会逐步降低成本。等3D硬件成本趋近于2D时，在整个系统、产品中差异就趋近于零，用户就会选择更优性能，也将迎来全面取代2D的拐点。我们认为现在成本已经非常接近，预计明年或者后年就会迎来拐点。

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【AI人工智能|的卢深视CEO户磊：3D视觉将迎来全面取代2D的拐点】3D整个视觉的应用肯定从一些领域开始，逐步延伸，需要一个过程。但是在这个过程当中，我们作为技术公司，需要与行业市场结合，并且在结合过程中逐步完成技术的升级和产品的迭代，最终形成不断演进的能力。
而公司自身的整个技术研发体系是非常重要的。我们的思路是，从市场需求出发，将技术规划分成两部分，一个是实现技术领先性的规划，另外一个是支撑产品落地的规划，通过新技术的预研和产品验证，再加上产品研发的瀑布式迭代方式，形成可规模量产的产品。我们与高校和科学家团队都有非常紧密的合作。同时，底层有我们三维视觉工程化平台进行支撑。
我们将三维视觉工程化平台分成四部分，第一是光学、另外一部分是算法，我们认为光学和算法是密不可分的，我们有原型验证和可靠性验证的设备。另外机械和电气，也是要做完整的应用产品和解决方案，所必不可少的。光学、算法、机械和电器共同形成一个产品的迭代和技术发展。
最后三维视觉是一个完整的产业链，上游最前面是光学的起点，不管是结构光，还是各种各样光学器件，中间会有整个模组装配环节，我们从成像系统设计开始，再上层光学的相机系统加上3D算法形成一个完整3D软硬一体的模组，提供完整的算法能力，再嵌入到产品当中，去支撑下游的客户或者合作伙伴，形成完整的行业解决方案。
我们认为3D视觉发展到现在，光学系统和算法系统的紧密结合，或者一个交互的一体设计是最终能够落地应用，能更快速在产业当中赋能最重要的思路，两者之间是没办法分开的。

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对于3D视觉的应用，将来还会在哪些方面产生更多的可能的变革，我们想法相对谨慎。主要是做场景重建、重建之后的结构化和数据化，也可以做医疗影像，或者做一些物体，我们整个标的是人。
我们的理念一直是人的智能，希望最终可以实现从轻配合到无配合，实现机器跟人的交互变得像人与人一样自然。我们探究的是人如何去认识人、跟人交互。首先想要识别身份，然后对人的行为想法进行预测，并且不断沿着这个路径进行演进。从整个技术架构来讲，我们以“人”为标的物，我们最终希望能够做到对于人，对于物理世界中一个3D存在的身份、行为、轨迹的精细数字化的认知。