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物流搜索|3D机器视觉正处在应用的发展期

【物流搜索|3D机器视觉正处在应用的发展期】编者按：改革开放40多年来 ， 我国制造业基础和体量已经形成；此外 ， 得益于人口红利和模式创新 ， 某些产业甚至远超世界其他国家 ， 比如物流行业 。 因此 ， 国内市场给3D机器视觉施展的空间巨大、场景丰富 。 再者 ， 用工成本上升、低水平工作用工难的经济社会因素进一步倒逼自动化渗透率的提升和新技术的应用 。
以下为Soo56对话杭州灵西机器人智能科技有限公司创始人兼CEO丁丁的采访内容 。
物流搜索|3D机器视觉正处在应用的发展期
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首先欢迎丁总加入LTClub ， 丁总如何看待目前3D机器视觉的技术水平和市场应用情况？
丁丁：这个问题如果放在商业环境中考量其实正好反映在两条上升曲线上 ， 一条是技术生命周期曲线 ， 一条是市场或者说产业生命周期曲线 ， 一般规律是技术生命周期曲线在前 ， 经历萌芽、发展、成熟三个阶段 。
而产业生命周期曲线会适当滞后技术生命周期曲线 ， 其萌芽期恰好是与后者的发展期相重合 ， 但最终两条曲线的成熟期会汇合到一起 。 从这角度来看 ， 目前3D视觉的技术发展水平已经度过了萌芽期 ， 正处在从发展期向成熟期迈进的过程中 ， 而与此对应产业发展阶段则处在发展期阶段 ， 市场正在逐步接受3D技术并审慎的将其应用到产业中 。
至于市场应用情况 ， 我觉得可以从两个角度简单展开介绍下 。 一个角度是从3D视觉技术的功能出发 ， 通常的四种功能是定位引导、测量、检测和识别 ， 对应应用场景也就基于此展开 ， 举几个例子 ， 比如工业制造中零部件的抓放、物流中包裹的测量体积、制造业中产品的质量检测以及消费端的3D人脸识别等 。
另一个角度就是行业 ， 比如工业领域、农业领域、物流领域、服务领域 ， 这里面也分企业客户市场和个人消费市场 。 那么上述两个角度一交叉 ， 就会呈现出众多细分领域中的细分应用 ， 若要对此市场进行通盘的总结 ， 个人观点是：消费端 ， 识别应用先行 ， 其他应用处在创新早期阶段；企业端 ， 工业领域和物流领域的定位引导和检测需求巨大 ， 应用已逐步展开 。
2.从当前来看3D机器视觉国内外技术差异都体现在哪些层面？
丁丁：技术最终是要应用于产业 ， 所以看国内外3D机器视觉的差异也是一方面看技术本身 ， 一方面看产业环境 。
就技术本身而言 ， 国内外差距并不大 ， 就硬件而言 ， 因为3D机器视觉的硬件主要分为投射端和接收端 ， 这些功能模块都是由芯片、模组等构成 ， 这些底层模块的生产制造国内也有很多成熟的供应商 ， 而在3D视觉软件算法方面 ， 国内国外从学术领域开始的时间几乎同步 ， 当年我在北大时就做了大量3D视觉的工作 ， 因此对于国内外3D机器视觉厂商而言并不存在绝对意义上的差距 。
再看产业环境 ， 国内的产业环境反而更有优势 。 改革开放40多年来 ， 我国制造业基和体量已经形成；此外 ， 得益于人口红利和模式创新 ， 某些产业甚至远超世界其他国家 ， 比如物流行业 。 因此 ， 国内市场给3D机器视觉施展的空间巨大、场景丰富 。 再者 ， 用工成本上升、低水平工作用工难的经济社会因素进一步倒逼自动化渗透率的提升和新技术的应用 。 在3D机器视觉领域 ， 我们就能明显的感受到产业的积极态度和极高的落地需求 ， 这种契机和压力使得国内3D机器视觉企业不停的在迭代创新和打磨产品 。 综上而言 ， 3D机器视觉国内外技术差异并不大 ， 可以理解为在同一起跑线上 。
3.灵西公司在技术研发上都做了什么努力、取得了哪些成果？
丁丁：首先要介绍下灵西的基因 。 我个人在学校阶段的研究方向是3D视觉算法 ， 我们团队的技术合伙人是同实验室的博士生师弟 ， 因此在3D视觉算法和应用方面有很深的积累 。 另外 ， 个人毕业后就职于外企油服公司 ， 常年负责工程项目的现场施工管理 。 基于此 ， 灵西在开拓3D机器视觉事业的第一天就一直秉承这样一条理念 ， 即基于产业和工程实际需求做高水平的、可靠的3D机器视觉产品及服务 。 因此 ， 灵西在技术研发上的努力主要围绕两个核心开展：


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