多领域落地开花,玩家络绎不绝,3D视觉领域谁能领跑?

机器人生态圈 2022-10-08
2833 字丨阅读本文需 7 分钟

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。

文章来源: 九脉新视界,道总有理,AI掘金志

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