屬於3D視覺的時代即將來臨。
作者 | 路遙
編輯 | 余快
增速超100%。
過去一年，當大多數資本由激情回歸理性，3D視覺賽道卻熱度不減，並且這股熱潮還在持續蔓延。
一方面，融資頻起，無論是視比特機器人、靈西機器人、梅卡曼德等智能機器人公司，還是圖漾科技、深視智能、知象光電等AI視覺公司，都在今年接連披露大額融資。
據不完全統計，僅今年7月，3D視覺在工業機器人領域的融資就有5起，相當於去年一個季度的量。
另一方面，從下游應用產業來看，3D視覺已經在汽車、半導體、薄膜、鋰電、面板、3C、光伏、物流、PCB、食品飲料等多個行業落地。
正面戰場，各家使出看家本領搶市場、推方案，在後方戰場，他們在防護等級、穩定性、精度、掃描速度、數據傳輸等等方面挖河道、修築高牆。
在這場共同奔赴的背後，出現了四股代表勢力：機器視覺元老、AI視覺企業、機器人部落、網際網路科技巨頭。
熱門賽道中，多方勢力的混戰並不罕見，但我們關心的是，為什麼是他們？各方在工業製造領域占據的分量又如何？究竟哪一方的立足之處才是未來競爭的核心陣地？
自帶光環的機器人部落
機器人，是目前3D視覺最熱門的應用賽道之一。
機器人賽道想要保持高速發展，離不開一雙更智慧的3D視覺之眼；3D視覺技術想要證明自己的實力，機器人也是一個絕佳的載體。
機器人部落大多定位「3D視覺+AI+機器人」。
機器人部落的特點之一，天生自帶機器人基因，參與產業鏈多個環節，一體化方案上走在前列。
有了大腦和眼睛只是第一步，只有將其搭載在合適的軀體上，優勢才能夠被真正激活。
3D視覺從實驗室走向複雜工業現場的過程中，必然要經過尋找軀體的階段，技術鏈條長、易做難精使得這一過程困難重重，這也成為當下兵家必爭的要塞。
機器人廠商一開始就選擇紮根機器人硬體，在AI、3D與機器人的相互賦能上更具優勢。
他們更易於在保證產品性能的同時降低研發成本，在實現產品疊代升級對技術的反哺上，也更加高效。
換句話說，機器人廠商建立起更強的綜合實力，也就擁有了面對其他廠商競爭壓力的底氣。
機器人部落特點之二，集結了國內3D高端人才，以整個企業之力拚勁。
機器人賽道已經邁過技術產品化的階段，正處在產品商品化階段，大量手握資源的科技巨頭都已經沖了進來。
但不同之處在於，雙方能夠給予的戰略關注存在較大差距。
於大廠而言，機器人和3D視覺只是其中一條產業線；但於機器人部落而言，卻是他們的立身之本，勢必會傾盡全力。
再者，3D機器人領域是一個需要潛心深耕的領域。
梅卡曼德通過在海內外組建多個子公司分公司和支持團隊，形成近500人規模的核心團隊。
靈西機器人的長處在硬體技術和3D成像技術。其團隊成員來自北大、浙大、清華等知名學府，有著十年以上機器人、計算機視覺和自動化設備的研究開發經驗。
視比特機器人是該部落的學術派代表，長處在於軟體。核心技術骨幹來自普林斯頓、哥大、武大、中科院等高校和研究機構，在計算機視覺、機器人、3D圖形、雲計算大數據等領域有多年研究積累，每年研發投入占比超50%。
機器人部落特點之三，加速收割重點場景。
工業4.0時代，應用場景是機器視覺廠商發展3D機器視覺業務的重要資源。
然而，3D視覺+機器人可落地的場景很多，不同行業，不同場景所需的技術標準不同，十分考驗機器視覺廠商的技術能力。
靈西布局倉儲物流、工業製造等領域；梅卡曼德布局汽車、工程機械等行業；視比特瞄準工程機械、物流、汽車三大行業。
上述三家企業為代表的智能機器人創業公司，都選擇在重點領域加速落地。
在梅卡曼德的官網上，其3D視覺與大型汽車主機廠和龍頭能源公司的案例已經成為標杆。
視比特針對智能製造、智慧物流這兩個典型的深水區場景，打造出「3D視覺感知與機器人柔性控制深度融合」的視覺大腦，以標準化、低成本的解決方案，攻克製造業場景多品種、小批量生產模式帶來的難題。
踏浪而來的AI視覺新秀
如果將2D時代機器視覺的頭部廠商比作沉穩老練的中年人，那麼AI視覺企業就是風華正茂的青年人。
他們一手握著新興的3D視覺技術，時刻準備著演出一場後生可畏的戲碼。
這就意味著，從2D到3D，並非一場簡單的技術升級，其背後是所能獲取信息質量和數量的一次「質」的飛躍，後者具有較高的底層光學技術和算法成像技術壁壘。
因此，想要從事3D視覺領域的研發工作，技術實力是一項硬性指標。
3D視覺市場的發展，需要3D視覺感知技術和AI人工智慧技術的有機結合。
在此基礎上進行物體的數字重建，可以讓虛擬世界更加真實，為AR/VR、虛擬購物、自動駕駛汽車及先進駕駛輔助系統等領域帶來大規模落地。
技術是這類企業的強項，秉持「小而精」的思路，站穩差異化的落腳點。
一個強大的對手，往往具有過硬的綜合素質，而能夠紮根一處，做到單點專精的對手，同樣令人敬畏。
強敵來犯，若想護衛城池，勢必得對自己的長處與短板瞭然於胸。
他們有的聚焦更深更細的上游核心零部件，有的依託軟體算法自研或外購相機，構建自己的壁壘。
光鑒科技，強項在3D相機的深度學習算法和光學深度耦合的整體軟硬體方案的開發能力上。憑藉將納米光學技術應用在3D視覺領域，光鑒科技研發出全球首個量產消費級納米光子晶片，在3D視覺領域形成獨有的技術壁壘。
值得一提的是，在眾多3D設備中，3D相機/3D採集設備銷售額增速最快，2021年，國內機器視覺市場規模約160億，其中3D相機占比近5%，預計到2025年占比有望達到近10%，因此這也成為大部分廠商的重點布局方向。
肯吃苦，專挑機器視覺難啃的硬骨頭。
靈明光子專注於3D傳感器晶片研發，將前沿的單光子探測器技術，應用於手機3D模組、雷射雷達和其它高性能深度傳感系統。
埃瓦科技一開始走的就是「晶片+算法」雙研發路線，公司近80%都是技術人員，作為一家初創公司，目前研發投入已經超過一個億。
視海芯圖成立於2020年，同樣以3D視覺AI晶片研發商的身姿入局，為市場輸送機器視覺和人工智慧領域高度整合的晶片解決方案。
奧比中光研發副總裁張丁軍也表示，奧比中光一開始就選擇了「困難」模式，從晶片做起。
光鑒科技先後與中興手機、OPPO手機合作，基於自研納米光子技術的原創專利，推出全新屏下3D結構光技術，打破了蘋果的專利和產業鏈壟斷。
從硬體到解決方案，細分領域不留短板。
圍繞3D視覺的業務，可以大致分為兩類，以3D視覺相機、傳感器、晶片等硬體產品為主，或者以3D視覺系統解決方案為主。
前者的問題在於，以硬體產品為主要業務，需要集成，不能直接面對客戶。
後者也有局限，選擇做軟體整體解決方案或者集成，最核心的3D視覺技術占比不多，容易被「卡脖子」。
因此，從硬體產品到系統解決方案，他們均有涉獵，專注於在各個細分場景解決某個問題。
通過3D技術，AI視覺企業已經進入3D相機、3D傳感晶片和3D視覺平台等產業鏈的不同環節。
幾家起步較早，技術相對有優勢的機器視覺公司，已經成為人工智慧領域的小巨頭。
根基深厚的機器視覺元老
歷史無數次用它優勝劣汰的篩選過程，向我們展示著商業世界的殘酷與獎賞。
那些能夠穿越歷史周期律，傲然而立的企業，不僅懂得揚長避短，在擅長的領域做深做透，也懂得欲速則不達，不斷在時代更迭中發現不足，而後用年復一年的定力補齊短板。
背後無外乎一個簡潔的道理：大浪淘沙，沉者為金。
誕生於上世紀80年代的基恩士和康耐視，是機器視覺賽道久負盛名的元老級企業。
國內機器視覺產業相比國外起步較晚，在奮起直追二十年後，從篳路藍縷走向全面開掛，終於與國際巨頭同場競技，共享盛名。
作為2D視覺時代的龍頭企業，他們向3D視覺的滑行動作，流暢且自然。
而其關鍵便在於利用時間這道特有的門檻，在己與彼之間，畫出了一個「早」字。
「早」字背後，是他們隨處彰顯的深厚行業背景。
首先，技術的突破需要時間、金錢與人才的積累。
過去幾十年中，他們早早積累視覺技術，在產品性能、工藝上打磨出自己的核心競爭力，以成熟的2D視覺技術，獲得了廣泛認可。
誠然，2D與3D同屬一個視覺體系，但技術門檻卻提高了一大截。不僅涉及光學、結構、散熱等跨學科設計難題，更有晶片、算法構成等複雜系統設計。
他們是2D視覺的強者，但也謙遜地在3D視覺上默默投入多年，基於以往經驗做試探，這些是初創企業難以輕易超越的鴻溝。
如若沒有足夠的資金彈藥和紮實的技術團隊，便冒然闖進3D視覺這片藍海，一個大浪便有可能造成擱淺。他們深知技術、資金與人才，恰是他們立於3D視覺大浪前的底氣。
其次，具有順暢的供應鏈優勢，以及穩定的客戶群體。
2D時代，他們就與產業鏈上下游磨合得很好，為自己踏出了一條康莊大道。
前邊栽樹，後邊乘涼。這份用時間澆灌的「盟友」關係牽涉甚廣，實力、利益、信賴與習慣交織背後是高昂的替代成本，因此一經形成便難輕易撼動，讓行業新人難以追趕。
如今到了3D時代，他們便可以更好借用此前通道。
再者，品牌光環與口碑優勢是其堅硬的盔甲。
在行業發展初期，他們便以其產品的通用性和高品質，以及優質的客戶服務，吸引了一批「鐵桿粉絲」。
待客戶形成品牌粘性後，便可以通過穩定出貨占據市場份額，客戶認可也利於帶來資金、人才、供應鏈等資源的傾斜，由此形成一個良性循環。
跨界襲來的網際網路科技巨頭
網際網路時代流淌著牛奶和蜜的時代結束了，創新的機會走向市場深水區，數字化的落點步入產業更深處。
家大業大的網際網路科技巨頭，在工業細分領域的左右出擊、狹路相逢 ，早已屢見不鮮。
3D視覺就是其中一條受到科技巨頭們「圍追堵截」的賽道。
智能製造的浪潮之下，網際網路巨頭想要進行科技創新，除了要有躬身入局的前瞻與定力，更需要有深水篤行的智慧與耐力。
坦白講，硬科技需要長期的研究積累，具有較高的技術門檻和明確的應用場景。
奧比中光作為3D視覺頭部企業，從成立到上市尚且用了9年。
而網際網路科技巨頭，往往是在產品商業化臨近的時間點密集闖入，技術落地、產業理解上是短板。
因此，利用好手中大把資源，互通有無，成為網際網路企業的普遍選擇。
其一，與上游企業直接進行合作。
微信支付與光鑒科技開展深度合作，光鑒進而也拿下了微信刷臉支付完整的市場份額。
除了手機和刷臉支付，網際網路科技巨頭們也將3D視覺技術應用場景在國內的應用，逐漸拓展到了智能製造、智能安防、智能硬體等眾多領域。
其二，借雞下蛋，通過對外投資，擴大自己的3D視覺版圖。
2020年，小米投資了3D機器視覺初創企業深淺優視，後者的主要產品是微米級智能深度相機，具備微米級測量精度、智能分析、還原物體三維形貌的能力。
小米在2020年便投資了機器視覺初創企業深淺優視，後者是一家以光學精密測量為核心技術的3D工業相機研發商。
揚長避短，用影響力構築生態，是網際網路企業的獨特優勢。
製造業產業鏈條長，建設周期緩慢，生產過程極其複雜，技術研發投入高，是難啃的硬骨頭。
除此以外，技術改造、產線升級無時不在發生，而每一次升級背後都是供應鏈、供應生態的變化甚至重新洗牌。
網際網路科技巨頭強大的品牌影響力，有助於聚合生態，吸引產業上下游共同投入，在平台級別的戰爭上，可以輕易秒殺對手。
3D視覺尚處起步階段，產業鏈的打通、產品的規模化落地，都有待時間的積累。
站在競爭角度，這些隱形對手在3D視覺領域陸續集結，以其資本和影響力換市場，不失為「曲線救國」的辦法。
從更高處著眼，行業需要攪局者，巨頭們的生態引領，也有助於帶動整個產業鏈的發展。
玩家絡繹不絕，3D視覺領域誰能領跑？
隨著2D視覺不足以滿足消費電子、智能汽車、半導體等精密製造行業不斷提高的精度要求，增加了物理空間的深度信息，得以更全面、更真實記錄物理世界的3D視覺粉墨登場。
以對於離散製造的汽車零部件行業來說，柔性化製造是必然趨勢，3D視覺恰好解決了汽車零部件柔性產線中至為關鍵的柔性定位難題。
2021年我國機器視覺市場增速超過45%，分支之一的3D視覺市場增速迅猛，超過100%，已經成為今年CV界熱捧的「香餑餑」。
而這也是中國企業藉助技術與資本，進行彎道超車的絕佳機會。
作為新興技術，國內外在工業級3D視覺技術上的起步時間基本都在2014年前後，國內外起跑線相差不遠。
國家發布諸多利好政策，同時工業製造智能化升級的市場需求旺盛，在資本高度關注、賽道升溫的背景下，新老玩家的激烈對壘，已經拉開帷幕。
在光鑒科技CEO朱力看來，3D視覺真正成熟的標誌有兩個：一看傳感器、3D相機的硬體系統在場景中是否開始標準化，二看3D視覺能否覆蓋市場10%的需求。
前者將意味著整個上游元器件供應鏈已進入成熟與標準化；後者則意味著3D視覺已完成高端場景覆蓋，市場邁進快速滲透成長的階段。
隨著萬物物聯時代的到來，全球有約有數十億智能設備具有3D視覺感知需求。這讓搭載3D視覺技術的初代產品已經走向市場，讓機器看到立體世界，僅僅只是開始。
推薦閱讀
以 3D 之名，圍攻智能製造，AI 視覺獨角獸們的新戰場
AI 與「製造」的聯姻、衝突與破局