3D视觉开始走向规模应用 成本逐渐降低

电子发烧友网报道（文/李弯弯）由于比2D更精准、更安全，3D视觉逐渐在一些行业中得到应用，不过新技术在成长初期，都会有技术不够成熟、成本过高的问题，那么3D如何跨越规模应用的鸿沟，的卢深视创始人兼CEO户磊日前在第四届全球人工智能创业者大会上做了精彩分享。

的卢深视2015年8月成立，专注于三维机器视觉和人工智能领域，是国内唯一打通“真三维全栈技术、并实现国家级项目落地应用的公司。的卢在高精度深度感知成像、三维实时高精度重建、三维跟踪识别及感知等技术方向上，都处于业界领先水平。

户磊表示，从技术赛道来看，的卢深视以人为对象，实现3D机器视觉智能架构，比如将人的身份、行为轨迹精准数字化。最初从3D人脸切入，比如表情捕捉，通过人脸高精度重建、精准识别，现在开始做人体重建，包括动作、手势识别以及人体特征体系，后面会进一步做人体动作特征，拓展到更多推理和大数据应用。

技术升级、成本降低，3D视觉逐渐走向规模应用

3D和2D的区别，除了通常讲的数据、算法外，还有3D相机传感器。3D最终是数据、算法、相机传感器通过各种各样的模块形态，或解决方案形成规模应用。那么3D视觉规模应用存在哪些问题？

数据方面，2D图像数据在现实生活中比较普遍，户磊介绍道，“以人脸识别为例，我们比较容易通过公开数据或社交网络搜索图像，标注实现还不错的人脸识别算法研究数据集，但3D数据现在比较稀少，需要从源头开始积累。同时，好的3D数据没有公开标准。”

图形算法方面，2D图像是规则的矩阵，比较容易用神经网络的方式处理，而3D数据是不规则数据，3D和2D在网络结构和算法设计上会有所不同。

相机传感器方面，现在近距离、高精度已经比较成熟，并且已经走向应用，而远距离、高精度，包括复杂光照下的抗光性等方面，还有很多问题需要解决。

虽然如此，现在随着各种各样应用的深入，3D其实开始逐步走向规模应用，以人脸识别为例，人脸识别技术本身的应用就非常普遍，不管从管理、服务、体验来看，身份认证都是各行业开展业务时需要用到的重要环节。只不过最初大家普遍通过图像方式进行人脸识别，比如照片。

人脸身份认证技术，还需要一个更完善的人脸识别身份认证方案。在户磊看来，一个完善的身份认证方案需要有几个元素：一是有很好的威信；二是有很好的体验；三是有很强的安全性，主要是指有防攻击、防伪的能力；四是要快，并且在各种环境下，比如各种光照下都可以准确识别。

在前期的应用中，人脸识别也逐渐呈现出对唯一性、安全性有更高的要求，因此就有了3D技术的应用，3D技术的优势在目前的一些应用案例中，有很好的体现。

比如金融刷脸支付，因为刷脸支付直接和钱相关，如果要解决在支付过程中，不被照片、平面的一些物体攻击，就需要引入3D相机，从数据的源头上百分之百杜绝低成本的攻击方式。

再比如在一些大场景支付中的应用，轨交刷脸进站，户磊表示，“这可能就是千万级用户的应用，每天都有千万级的人流量，在千万级用户下做精准识别，就需要有更多特征和更准确的识别率。”

3D应用要涉及到3D数据、3D的库以及3D前端设备，3D设备必然会带来成本的增加，但是随着规模化应用，3D应用也会逐步走向平民化。事实上，通过应用普及和规模化量产，以及产业的努力、技术迭代和更新，现在3D相机在成本上已经和很多传感器成本非常接近了。

户磊认为，除了产业链的发展，应用能够规模化以外，3D在技术上还有很多需要探究的地方。在他看来，技术升级带来成本下降和规模应用带来成本下降一定是交织状态，两者不断交织往前推进，最终跨越规模应用的鸿沟。

的卢深视完备的工程化能力助力3D跨越规模应用鸿沟

从技术本身来看，的卢是创新基因与市场需求结合的团队，户磊介绍道，“的卢提供光电和算法一体设计的整体解决方案，从市场需求出发，通过科学家团队和高校紧密合作，把所有系统研发分成实现领先性的技术规划和支撑产品的技术规划，并通过新技术预研，到产品原型验证，再到产品研发的突破式迭代，最终实现可规模量产的产品。”

这一套体系由一个三维视觉工程化平台支撑，包括光学验证、仿真平台，算法验证、仿真和测试平台，机械和电气验证、仿真和测试平台。

户磊认为，光学和算法一体化设计非常重要，算法和光学一定要做交互设计。

光学部分，包括设计仿真平台，有散射仿真，随机点针仿真、光学表面设计和激光器件仿真设计，还包括原型验证平台和可靠性验证平台。

算法部分，包括结构光系统验证平台、双目系统验证平台、深度数据质量评测平台和复杂光照模拟系统等，还包括100万标准3D人像数据库，千万标准3D人像数据库、十万标准3D人体数据库，活体检测验证系统等。

机械、电气部分相对来说会更常见一些，包括要做大规模的百万级、千万级量产所必需的一些基本验证和仿真测试的工具。

所有这些构成了一个完备的工程化能力。

在产业链的定位上，的卢是三维视觉感知系统整体解决方案提供商，提供从3D相机成像系统设计、3D算法、以及这两个融合在一起形成的完整3D感知技术模组，和在一些行业中，根据行业属性，提供3D终端产品。

在提升易用性和性价比方面，的卢还自研结构光深度恢复算法，有完整的FPGA、ARM、GPU平台方案，了解算法需求；有自研的散斑增强算法，提升模组的环境适应性；有自研的光学系统补偿算法，可以对温漂、装配误差进行补偿，保证一致性和良率。

的卢的相机目前已经广泛应用于刷脸支付、地铁轨交刷脸过闸、以及现在医保身份认证等很多场景中。

高精度结构光RGBD相机，可用于刷脸支付终端、银行ATM、无人机货柜、地铁刷脸闸机、AR/VR、物品体积测量等场景，该款产品体积小巧易于集成，同时内置低功耗AI加速芯片，可支持Face ID、活体检测。

在刷脸支付方面，的卢与金融头部企业合作共同推进刷脸支付建设。

另外的卢还面向其他智能家居场景推出了3D Face ID智能模组，可应用于家庭智能门锁、只能保险柜、酒店公寓智能锁、智能门禁等场景中。该模组集成了3D结构光深度恢复算法、人脸识别算法等，不需要任何主控，直接对接硬件和软件接口即可。

该产品使门锁可以长期低功耗工作，实现在电池供电的情况下，至少9个月不需要充电，户磊认为，我们已经真正具备了可以成熟应用的能力，现在正在和一些互联网巨头合作智能门锁项目，预计今年年底或者明年就可以在市场上大规模普及。

总结

整体而言，在户磊看来，3D要跨越规模应用鸿沟，需要具备几大特质：技术成熟、安全升级、体验升级、成本极致。

户磊认为，在技术成熟方面，技术方案一定要能够满足真正的应用需求，或者远高于应用需求，其在应用场景中要比较容易落地；在安全升级方面，目前随着应用的普及，越来越多的应用被发现容易受到攻击，而3D的安全性则比2D更高；在体验升级方面，即需要考虑在更大角度的情况下，复杂光线、完全黑暗等的情况下，是否可以达到一致的识别体验；在成本方面，一个好的方案同时一定也要做到成本的极致，它的成本一定不能给用户或者场景带来更多负担。