2017年的科技領域，人工智能仍然呼聲高漲，其技術開始越來越多的應用到日常生活中的方方面面，AlphaGoZERO碾壓AlphaGo，實現自我學習，百度無人汽車上路，iphone X開啟Face ID，阿里、小米先后發布智能音箱，肯德基上線人臉支付......這些背后都是人工智能技術巨大的驅動力。

有人說，人工智能是“泡沫”，在不久的將來，這一市場究竟是否存在還不一定？那么人工智能究竟是“風口”還是趨勢呢？

針對這一疑問，云從科技高級副總裁伍楚蕓表示，從目前的現狀來看，人工智能已經成為發展趨勢，去年3月份，政府將人工智能寫入報告中，現如今，人工智能發展迅速，它不斷的向我們的生活中持續滲透。

在她看來，當人工智能這一全新的市場持續向我們生活滲透的同時，不管是上市公司也好，還是普通中小型公司，都需要去思考一個問題，人工智能爆發，供應鏈到底該怎么突破并在市場占有一席之地。

而對于這一問題，云從科技根據自身的發展路線，分享了云從科技的突破理念，伍楚蕓表示，云從科技將堅定不移的走兩條路線，其一，往下游走，堅持做純技術的提供商，其二，深入行業實現AI+的路線。

那么究竟什么是AI+呢？伍楚蕓介紹到，“AI+”就是AI+各個行業，但這并不是簡單的兩者相加，而是利用人工智能技術以及互聯網平臺，讓人工智能與傳統行業、新型行業進行深度融合，創造新的發展生態。

它代表一種新的社會形態，即充分發揮“人工智能”在社會中的作用，將“人工智能”的創新成果深度融合于經濟、社會各領域中，提升社會的創新力和生產力，形成更廣泛的以互聯網為基礎設施和實現工具的經濟發展新形態。

所以這一現象的出現，對于整個產業鏈而言，可能意味著，要想把握未來的發展方向，則需要積極走在前端，對于前端這一說法，可能不僅僅限于技術，還限于應用端；當然也正是因為應用端的變化而導致產品出現了新的變化，與此同時，供應鏈廠商也出現了新的商機，當如如何把握還得看企業自身的戰略定位。

從目前的現狀來看，很多上市公司為了迎合市場需求，已早早有了新的動作，在互聯網時代的大背景下，很多廠商已成功找到新的突破口，與時俱進，產品正逐步得以落地。

但是總的來說，很多廠商正在人工智能的路上前進著，在他們看來，這一波就是機會，如何把握至關重要？

目前可以看到一個明顯的現象，很多廠商在把握現有機會的同時，還積極和應用端商討合作方案，而這也是人工智能發展迅猛的一大原因。

細細看來，人工智能涉及到的產業非常多，從AI芯片、語音交互到計算機自然語言處機器人、大數據平臺、專家系統，方案商、核心供應鏈乃至于金融公司都大張旗鼓的進入人工智能市場，而攝像頭模組、激光雷達、MEMS微振鏡等廠商也已悄然入場。

針對如何開啟3D視覺應用之門？這一疑問，浙江舜宇智能光學技術有限公司徐士鑫表示，對于人類而言，沒有單純的深度視覺，只有深度知覺，而深度知覺是通過兩眼視覺實現的。

基于此，人類實現深度視覺的方法又有哪些呢？徐士鑫介紹到，測距的方法有兩種，第一個是三角測量法和飛行時間法。

對于三角法的雙目視覺，徐士鑫介紹稱，基于雙目立體視覺的深度相機類似于人類的雙眼，和基于TOF、結構光原理的深度相機不同，它通過兩個并列放置的相機拍攝圖像，完全依靠拍攝的兩張圖片通過軟件算法類計算深度，因此有時候被稱為被動雙目深度相機。

那么這一深度視覺方法又有哪些優缺點呢？筆者獲悉，這一方法的有點主要體現在價格低，同時對前端傳感器要求也低，值得一提的是，該方案室內外都適用，而缺點主要體現在四大領域，其一，對環境光照非常敏感，其二不應用于單調缺乏紋理的場景，其三，計算復雜度高；其四，相機基線限制了測量范圍。

有人說三角法的結構光共有兩個部分，一個是散斑結構光，第二部分是編碼結構光，而這一點，舜宇也曾談及到，對于結構光的原理，徐士鑫補充道，紅外激光投射器投射固定圖形特征點，紅外圖像傳感器獲取含被照物體的特征點圖像，后端的深度感知芯片生產深度圖信息，最后，深度圖與SDK結合進行應用層算法。

筆者獲悉，為了顯現出真實的彩色三維信息，一般會使用一個紅外投影模組（投射結構光）+一個紅外模組（接收紅外圖案）+一個RGB模組（接收顏色信息）來搭配使用。

值得一提的是，因距離、特征點環境的不同，3D視覺的方案也有所變化，總的來說，長距（4m）較適用于TOF方案； 散斑結構光和編碼結構光、雙目結構光較適用于短距（30cm）；而雙目在特征點環境下較適合于常見短距（30cm）。

如何突破目前的市場現狀，并成功占得一席之地已經成為制造廠商們急需考量的一個問題，而為了實現這一目標，他們也正在路上積極的前進著。