不只有结构光：机器眼中的立体世界，还在发生若干变化

    所谓3D机器视觉，是指在一般的机器视觉技术的基础上，加入对立体空间中三维模型的理解。这项技术不仅涉及AI，而是一门机器视觉、图形学与数据感知技术的交叉学科。想想也知道，让机器认识3D画面是非常有价值的。毕竟人的视觉理解就是3D的，想要让AI尽量贴近真人的感知方式，3D是必须攻克的难题。
    在产业场景上，3D机器视觉是无人驾驶和高精地图的重要技术条件，在VR／AR上应用也非常广泛，而无人机航拍与测绘也离不开这门技术。在苹果把3D结构光技术炒火了之后，手机中的3D机器视觉也已经成为兵家必争之地——假如说，这些厉害的技术都是赛车，那么3D机器视觉就是他们在路上都会遇到的收费站……
    今天在机器视觉顶会中，差不多会有半壁江山那么多的论文都是跟3D有关。前沿探索可谓疯狂进行。然而重点来了，关于这一领域，似乎大部分吃瓜群众还是只知道一个结构光而已。
    有哪些三维图像＋机器视觉的新技术趋势，今天正隐藏在未知迷雾中眺望这个世界？今天我们来说几种很有科幻感的技术突破点。说不定这些能力明年就会出现在你的手机、VR设备和无人机中，又或许即将成为某个被资本疯狂亲吻的创业热潮。
    超大场景的3D数据感知
    3D机器视觉包括很多方面，既有让智能体去理解3D数据，也包括如何通过机器视觉的解决方案，去获取3D模型数据。
    传统意义上的3D数据获取，或者称其为3D感知技术，一般来说可以利用多角度拍照或者深度传感器的方式实现3D数据收集。这种技术的局限在于，收集的3D数据不能太大。
    然而在3D资料要求不断升级的今天，对于超大场景的3D数据感知，正在成为一个热门议题。比如无人驾驶中使用的城市高精地图，就可以看做一个个超大3D场景的拼接。智能城市领域运用到的很多城市数据推演，也要根植于对城市3D场景的收集。
    机器视觉正在为超大场景的3D数据感知提供很多新的方法。比如自动化的成像方法，像视觉SLAM在线处理连续帧的图像，实现实时重建巨大3D场景。再比如说对航拍数据进行点云分割和点云数据的语义理解，帮助快速低成本获取城市3D数据。
    总体来看，今天超大场景的3D数据感知，有三个主要应用方向，很可能分别成为各自技术领域中新的投资和创业热点：
    1、建筑物的3D高精度模型，运用在工程监理、智能设计、物流和智能城市领域。
    2、高精地图与3D数据感知的结合，这是无人驾驶的重要一环。
    3、室内外一体的3D建模，这对于智能家居设计、环境监控、VR／AR体验来说都有重要帮助。
    手机与3D视觉进入蜜月期
    3D结构光，今天已经当之无愧成为了高端手机的标配，成为了继双摄、三摄与屏下指纹之后又一个手机行业争抢的热点。
    然而手机上的3D视觉技术远不止于结构光，从算法、传感硬件，到影像系统解决方案，都可能成为手机与3D视觉进一步耦合的关键因素。
    今天来看，有3个相关趋势非常可能成为明年的热点。一个是基于芯片端进行的3D视觉算法加速，这很可能成为手机AI的下一个进化方向。第二个是高纠错能力的3D视觉算法将会普及，在终端实现3D数据收集和本地建模将会成为新的热点。第三个是后置摄像头加入3D视觉解决方案指日可待。
    从芯片端，到开发平台，再到数据集、传感系统，3D机器视觉正在多个领域影响手机战场的走向，在这些领域储备技术武器，也很可能成为明年手机战场厮杀的关键节点。
    
    
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