多领域落地开花，玩家络绎不绝，3D视觉领域谁能领跑?

   随着2D成像逐步向3D视觉感知升级，3D视觉感知市场处于规模快速增长的爆发前期。根据法国市场研究与战略咨询公司Yole发布的《2021全球3D成像和传感市场研究报告》，

2020年全球3D成像和传感市场价值约67亿美元，将在一两年内实现软增长。随着汽车和工业等市场的腾飞带来强劲的增长，预计在2026年市场规模将达到150亿美元，2020-2026年

复合年增长率为14.5%。
在AI的快速发展下，3D视觉的应用也日渐广泛。这场2D视觉转向3D视觉的升维革命，使得智能制造/机器人、自动驾驶、AR/VR、SLAM（同步定位与建图）、无人机、三维重建、人

脸识别等的应用得到了质的提升。

一、机器人，是目前3D视觉最热门的应用赛道之一

  机器人赛道想要保持高速发展，离不开一双更智慧的3D视觉之眼；3D视觉技术想要证明自己的实力，机器人也是一个绝佳的载体。
机器人部落大多定位“3D视觉+AI+机器人”。
  如果说3D视觉相当于眼睛，用以获取外部信息，那么AI就相当于大脑，可以指导眼睛更加精准地识别图像，与人工智能融合，3D视觉可以最大限度发挥优势。

机器人部落的特点之一，天生自带机器人基因，参与产业链多个环节，一体化方案上走在前列。
  有了大脑和眼睛只是第一步，只有将其搭载在合适的躯体上，优势才能够被真正激活。

  3D视觉从实验室走向复杂工业现场的过程中，必然要经过寻找躯体的阶段，技术链条长、易做难精使得这一过程困难重重，这也成为当下兵家必争的要塞。

  机器人厂商一开始就选择扎根机器人硬件，在AI、3D与机器人的相互赋能上更具优势。
  他们更易于在保证产品性能的同时降低研发成本，在实现产品迭代升级对技术的反哺上，也更加高效。
  换句话说，机器人厂商建立起更强的综合实力，也就拥有了面对其他厂商竞争压力的底气。

机器人部落特点之二，集结了国内3D高端人才，以整个企业之力拼劲。

  机器人赛道已经迈过技术产品化的阶段，正处在产品商品化阶段，大量手握资源的科技巨头都已经冲了进来。
  但不同之处在于，双方能够给予的战略关注存在较大差距。
  于大厂而言，机器人和3D视觉只是其中一条产业线；但于机器人部落而言，却是他们的立身之本，势必会倾尽全力。
  再者，3D机器人领域是一个需要潜心深耕的领域。
  梅卡曼德通过在海内外组建多个子公司分公司和支持团队，形成近500人规模的核心团队。
  灵西机器人的长处在硬件技术和3D成像技术。其团队成员来自北大、浙大、清华等知名学府，有着十年以上机器人、计算机视觉和自动化设备的研究开发经验。
  视比特机器人是该部落的学术派代表，长处在于软件。核心技术骨干来自普林斯顿、哥大、武大、中科院等高校和研究机构，在计算机视觉、机器人、3D图形、云计算大数据等

领域有多年研究积累，每年研发投入占比超50%。

机器人部落特点之三，加速收割重点场景。
  工业4.0时代，应用场景是机器视觉厂商发展3D机器视觉业务的重要资源。
  然而，3D视觉+机器人可落地的场景很多，不同行业，不同场景所需的技术标准不同，十分考验机器视觉厂商的技术能力。
  灵西布局仓储物流、工业制造等领域；梅卡曼德布局汽车、工程机械等行业；视比特瞄准工程机械、物流、汽车三大行业。
  上述三家企业为代表的智能机器人创业公司，都选择在重点领域加速落地。

二、无可奈何的“游戏规则”
  

  不得不说，想要在新一轮洗牌中先行一步的资本，面临前方源源不断的割据势力，开始有些迫不及待。以最近的融资案为例，获得数千万融资的地标科技刚刚成立于去年七月，

跨维智能成立于去年六月。
  新玩家入局，无论功绩几何，资本的包容度都肉眼可见。
  这几年，视觉市场对于头部以下的企业来讲，是一个不可多得的出头机会。以曾经深受资本宠爱的格灵深瞳为例，2020年以后，是格灵深瞳“发迹”的起点，仅是双光温测智能

识别设备在当年就创下4716.02万元，占当年营收的19.43%。
  只不过在净利润上，数值依旧不忍直视。根据调查显示，2018年-2020年公司净利润分别为-7456.55万元、-41758.32万元和-7820.16万元，格灵深瞳2021年上半年净利润更是高

达-5703.79万元。
  顶着热度与压力前行，很多企业陷入僵局，往前难以撼动头部们龙蟠虎踞的格局，往后又无法割舍这个日益坚实的市场。就目前来看，视觉风口的最终落脚点还是绕不过技术重心，

地标科技、翌视科技以及跨维智能本轮的融资除了团队拓展，便是产品研发。
  科技圈研发一向是个烧钱的长线游戏。相关资料显示，格灵深瞳2018年至2020年累计研发投入合计28308.78万元，占最近三年累计营业收入的比例为77.37%，尤其是2018年和2019

年，研发投入远超营业收入。

赔本也要搞研发，这是视觉赛道最无可奈何的游戏规则。
  年轻企业愁存亡，老牌企业的闹心事也不少。尤其天下视觉千千万，安防市场占一半，传统安防企业本身的硬件成本居高不下，那些靠安防站稳计算机视觉领域的企业多数困于盈

利漩涡。
  海康威视在全球的视频监控市场占有22.6%的市场份额，毛利率和同期的人工智能其他公司相比，诸如科大讯飞、旷视科技、虹软科技却是最低的。提供智能手机AI解决方案的虹软

科技毛利率能达到94.29%，海康威视则不到50%。
  国内掀起视觉风云的主力军是互联网，百度早在2013年就成立百度深度学习研究院，展开包括计算机视觉在内的多领域研究，2017年，百度还全资收购了美国视觉科技公司

xPerception，2018年，百度全线开放人脸识别、文字识别、图像审核、图像识别等五大类、共58项基础能力。
  但根据媒体报道，迄今为止也只有20万开发者在使用百度的计算机视觉能力。
  无独有偶，阿里在计算机视觉上的起步也不晚，从2015年开始，阿里就陆续推出图像识别、视觉识别等领域上百款细分产品。如今，一向无利不起早的互联网也多少有点迷茫，诺大

的视觉行业，家家有本难念的经。

三、玩家络绎不绝，3D视觉领域谁能领跑？
  

  随着2D视觉不足以满足消费电子、智能汽车、半导体等精密制造行业不断提高的精度要求，增加了物理空间的深度信息，得以更全面、更真实记录物理世界的3D视觉粉墨登场。
以对于离散制造的汽车零部件行业来说，柔性化制造是必然趋势，3D视觉恰好解决了汽车零部件柔性产线中至为关键的柔性定位难题。
  2021年我国机器视觉市场增速超过45%，分支之一的3D视觉市场增速迅猛，超过100%，已经成为今年CV界热捧的“香饽饽”。
  而这也是中国企业借助技术与资本，进行弯道超车的绝佳机会。
  作为新兴技术，国内外在工业级3D视觉技术上的起步时间基本都在2014年前后，国内外起跑线相差不远。
加之，3D视觉的规模化商业场景并不成熟、产品定制化程度高、市场分散且碎片化，“一招鲜吃遍天”并不适用。这样的生存环境下，需要企业在一个个细分场景中摸索与开拓，

寻找应用点，形成差异化。
  而找寻差异化的过程极其依赖公司的研发能力，一般而言厂商可能研发了10个产品，最终打开市场的可能只是1款产品；其次是挖掘资源，开拓细分行业中的头部公司，做出标杆，

从而形成聚集效应，打造差异化的过程实际上也是厂商形成行业壁垒、技术壁垒、资源壁垒的过程。而这，对企业也提出了更高要求。
  国家发布诸多利好政策，同时工业制造智能化升级的市场需求旺盛，在资本高度关注、赛道升温的背景下，新老玩家的激烈对垒，已经拉开帷幕。
  在光鉴科技CEO朱力看来，3D视觉真正成熟的标志有两个：一看传感器、3D相机的硬件系统在场景中是否开始标准化，二看3D视觉能否覆盖市场10%的需求。
  前者将意味着整个上游元器件供应链已进入成熟与标准化；后者则意味着3D视觉已完成高端场景覆盖，市场迈进快速渗透成长的阶段。
  随着万物物联时代的到来，全球有约有数十亿智能设备具有3D视觉感知需求。这让搭载3D视觉技术的初代产品已经走向市场，让机器看到立体世界，仅仅只是开始。