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 )
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 。
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