三维识别，如何重新定义智能世界？(3)

三维视觉产业链涵盖核心器件、模组装配、像机成像系统设计、算法、感知技术方案与模块、终端产品与行业方案多个环节，由于三维机器视觉仍属于较前沿的技术，供应链匹配上存在技术难度高、标准不统一等诸多问题，整合产业链是 3D 视觉产业化应用的必要路径。

在产业链环节，的卢深视定位为三维视觉感知系统技术方案提供商，上游承接相机模组装配，通过团队研发的相机的系统设计和内部算法形成 3D 感知技术模组、3D 通用产品、Edge AI 芯片以及行业解决方案，对于安防行业主要提供通用的终端产品，对于其它行业提供相关智能模组，并由下游的集成商合作伙伴将最终产品供给消费者。

从行业整体来看，在现阶段，如何借着轰轰烈烈的 AI 和 5G 浪潮，为行业搭建起一个凝聚上下游资源、协同产业链创新发展的平台成为迫在眉睫的事情。

硬件价格和系统成本

传统的机器视觉稳定发展多年，目前处于硬件和软件的发展基本匹配的阶段。但是随着检测需求以及对安全性及可靠性等要求的提高，未来将用到深度学习来完成功能赋能，现在基础的硬件需要做到领先于软件一代。

因此，成本高又成为了当前产业痛点之一。有行业资深人士表示，从硬件价格和系统成本来看，要突破传统上所谓二年投入回报周期这一困局。两年回收成本已经无法撬动行业需求，一年左右的时间周期才会带动中小企业愿意买单。

技术价值最大化的关键在于逐渐形成大规模的普及应用，通过大面积提升行业的生产力水平和经济效益获得，通过给客户带来价值而盈利，这是一个较为艰难的过程，但也是一个需要慢慢推进的必要过程。

从机器视觉发展的客观现状来讲，其实并不缺市场需求，但是缺少能够真正落地的、真正发挥出经济效益的好产品。那么，应该如何打破这个“紧箍咒”？推动更多的落地应用？

解决核心零部件的性价比，做到系统成熟稳定可靠，是迫在眉睫的事情。只要将性价比做到极致，就能满足目前工业机器视觉中绝大多数的应用需求。另一方面，也体现在产品的适用性、标准化程度上。需要对视觉应用真正的刚性需求逐渐显现出来，进而实现降本增效的效果。

写在最后

在国内如火如荼的科技发展浪潮和国内经济发展的时代大背景下，3D 视觉产业链的优化和链路闭环正在加剧进行，产业形态的完备也将释放出巨大的集群红利，为产业链各环节创造新的发展局面。

在用户日常触达较高的刷脸支付方面，中国企业表现不俗，产业围绕 3D 视觉技术研究及应用开展合作，共同推进金融领域科技创新，成为中国金融支付领域实现弯道超车的关键。

从智能支付到智能门锁，包括的卢深视在内的行业企业在探索 3D 机器视觉应用的更多新方向。的卢深视配合式三维人脸采集终端填补了国内三维人脸数据采集设备的技术空白，为千万级大库时代人脸识别技术及场景奠定了基础，标志着的卢深视三维全栈闭环已然成熟，打通了从云端建库、算法比对、模组方案到终端产品的全链条，真正实现了技术应用的“最后一公里”。

如今，中国已突破 3D 人脸识别技术的壁垒，相信在不久的将来，中国 3D 传感技术定会再上一个台阶，为更多用户及其行业带来更安全、方便、快捷的智慧生活体验。

（编辑：ASP站长网）