電子發燒友網報道（文/李彎彎）由于比2D更精準、更安全，3D視覺逐漸在一些行業中得到應用，不過新技術在成長初期，都會有技術不夠成熟、成本過高的問題，那么3D如何跨越規模應用的鴻溝，的盧深視創始人兼CEO戶磊日前在第四屆全球人工智能創業者大會上做了精彩分享。

的盧深視2015年8月成立，專注于三維機器視覺和人工智能領域，是國內唯一打通“真三維全棧技術、并實現國家級項目落地應用的公司。的盧在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上，都處于業界領先水平。

戶磊表示，從技術賽道來看，的盧深視以人為對象，實現3D機器視覺智能架構，比如將人的身份、行為軌跡精準數字化。最初從3D人臉切入，比如表情捕捉，通過人臉高精度重建、精準識別，現在開始做人體重建，包括動作、手勢識別以及人體特征體系，后面會進一步做人體動作特征，拓展到更多推理和大數據應用。

技術升級、成本降低，3D視覺逐漸走向規模應用

3D和2D的區別，除了通常講的數據、算法外，還有3D相機傳感器。3D最終是數據、算法、相機傳感器通過各種各樣的模塊形態，或解決方案形成規模應用。那么3D視覺規模應用存在哪些問題？

數據方面，2D圖像數據在現實生活中比較普遍，戶磊介紹道，“以人臉識別為例，我們比較容易通過公開數據或社交網絡搜索圖像，標注實現還不錯的人臉識別算法研究數據集，但3D數據現在比較稀少，需要從源頭開始積累。同時，好的3D數據沒有公開標準。”

圖形算法方面，2D圖像是規則的矩陣，比較容易用神經網絡的方式處理，而3D數據是不規則數據，3D和2D在網絡結構和算法設計上會有所不同。

相機傳感器方面，現在近距離、高精度已經比較成熟，并且已經走向應用，而遠距離、高精度，包括復雜光照下的抗光性等方面，還有很多問題需要解決。

雖然如此，現在隨著各種各樣應用的深入，3D其實開始逐步走向規模應用，以人臉識別為例，人臉識別技術本身的應用就非常普遍，不管從管理、服務、體驗來看，身份認證都是各行業開展業務時需要用到的重要環節。只不過最初大家普遍通過圖像方式進行人臉識別，比如照片。

人臉身份認證技術，還需要一個更完善的人臉識別身份認證方案。在戶磊看來，一個完善的身份認證方案需要有幾個元素：一是有很好的威信；二是有很好的體驗；三是有很強的安全性，主要是指有防攻擊、防偽的能力；四是要快，并且在各種環境下，比如各種光照下都可以準確識別。

在前期的應用中，人臉識別也逐漸呈現出對唯一性、安全性有更高的要求，因此就有了3D技術的應用，3D技術的優勢在目前的一些應用案例中，有很好的體現。

比如金融刷臉支付，因為刷臉支付直接和錢相關，如果要解決在支付過程中，不被照片、平面的一些物體攻擊，就需要引入3D相機，從數據的源頭上百分之百杜絕低成本的攻擊方式。

再比如在一些大場景支付中的應用，軌交刷臉進站，戶磊表示，“這可能就是千萬級用戶的應用，每天都有千萬級的人流量，在千萬級用戶下做精準識別，就需要有更多特征和更準確的識別率。”

3D應用要涉及到3D數據、3D的庫以及3D前端設備，3D設備必然會帶來成本的增加，但是隨著規模化應用，3D應用也會逐步走向平民化。事實上，通過應用普及和規模化量產，以及產業的努力、技術迭代和更新，現在3D相機在成本上已經和很多傳感器成本非常接近了。

戶磊認為，除了產業鏈的發展，應用能夠規模化以外，3D在技術上還有很多需要探究的地方。在他看來，技術升級帶來成本下降和規模應用帶來成本下降一定是交織狀態，兩者不斷交織往前推進，最終跨越規模應用的鴻溝。

的盧深視完備的工程化能力助力3D跨越規模應用鴻溝

從技術本身來看，的盧是創新基因與市場需求結合的團隊，戶磊介紹道，“的盧提供光電和算法一體設計的整體解決方案，從市場需求出發，通過科學家團隊和高校緊密合作，把所有系統研發分成實現領先性的技術規劃和支撐產品的技術規劃，并通過新技術預研，到產品原型驗證，再到產品研發的突破式迭代，最終實現可規模量產的產品。”

這一套體系由一個三維視覺工程化平臺支撐，包括光學驗證、仿真平臺，算法驗證、仿真和測試平臺，機械和電氣驗證、仿真和測試平臺。

戶磊認為，光學和算法一體化設計非常重要，算法和光學一定要做交互設計。

光學部分，包括設計仿真平臺，有散射仿真，隨機點針仿真、光學表面設計和激光器件仿真設計，還包括原型驗證平臺和可靠性驗證平臺。

算法部分，包括結構光系統驗證平臺、雙目系統驗證平臺、深度數據質量評測平臺和復雜光照模擬系統等，還包括100萬標準3D人像數據庫，千萬標準3D人像數據庫、十萬標準3D人體數據庫，活體檢測驗證系統等。

機械、電氣部分相對來說會更常見一些，包括要做大規模的百萬級、千萬級量產所必需的一些基本驗證和仿真測試的工具。

所有這些構成了一個完備的工程化能力。

在產業鏈的定位上，的盧是三維視覺感知系統整體解決方案提供商，提供從3D相機成像系統設計、3D算法、以及這兩個融合在一起形成的完整3D感知技術模組，和在一些行業中，根據行業屬性，提供3D終端產品。

在提升易用性和性價比方面，的盧還自研結構光深度恢復算法，有完整的FPGA、ARM、GPU平臺方案，了解算法需求；有自研的散斑增強算法，提升模組的環境適應性；有自研的光學系統補償算法，可以對溫漂、裝配誤差進行補償，保證一致性和良率。

的盧的相機目前已經廣泛應用于刷臉支付、地鐵軌交刷臉過閘、以及現在醫保身份認證等很多場景中。

高精度結構光RGBD相機，可用于刷臉支付終端、銀行ATM、無人機貨柜、地鐵刷臉閘機、AR/VR、物品體積測量等場景，該款產品體積小巧易于集成，同時內置低功耗AI加速芯片，可支持Face ID、活體檢測。

在刷臉支付方面，的盧與金融頭部企業合作共同推進刷臉支付建設。

另外的盧還面向其他智能家居場景推出了3D Face ID智能模組，可應用于家庭智能門鎖、只能保險柜、酒店公寓智能鎖、智能門禁等場景中。該模組集成了3D結構光深度恢復算法、人臉識別算法等，不需要任何主控，直接對接硬件和軟件接口即可。

該產品使門鎖可以長期低功耗工作，實現在電池供電的情況下，至少9個月不需要充電，戶磊認為，我們已經真正具備了可以成熟應用的能力，現在正在和一些互聯網巨頭合作智能門鎖項目，預計今年年底或者明年就可以在市場上大規模普及。

總結

整體而言，在戶磊看來，3D要跨越規模應用鴻溝，需要具備幾大特質：技術成熟、安全升級、體驗升級、成本極致。

戶磊認為，在技術成熟方面，技術方案一定要能夠滿足真正的應用需求，或者遠高于應用需求，其在應用場景中要比較容易落地；在安全升級方面，目前隨著應用的普及，越來越多的應用被發現容易受到攻擊，而3D的安全性則比2D更高；在體驗升級方面，即需要考慮在更大角度的情況下，復雜光線、完全黑暗等的情況下，是否可以達到一致的識別體驗；在成本方面，一個好的方案同時一定也要做到成本的極致，它的成本一定不能給用戶或者場景帶來更多負擔。