V procesu premikanja proti dobi inteligence ni potrebna samo tehnologija umetne inteligence, ampak tudi vrsta računalniških, zaznavnih in povezovalnih tehnologij, ki so združljive z umetno inteligenco. Med temi je 3D zaznavanje še posebej ključno. Če pogledamo nekatera najbolj priljubljena področja danes, kot so inteligentni roboti, avtonomna vozila, XR (vključno z VR, AR in MR) in metaverse, ki je trenutno najbolj vroča tema, vsa zahtevajo 3D zaznavanje.
Vendar se je 3D strojni vid dolgo uporabljal predvsem za nadzor v pametnih mestih in ni našel uporabe na več področjih. Razlogov za to je veliko, vključno s stroški, tehnološko zrelostjo in ovirami za uporabo čipov za 3D-vizijo.
Za prehod iz 2D v 3D in doseganje preskoka v kakovosti in količini pridobljenih informacij je treba premostiti ogromno tehnološko vrzel. Samo z zrelimi izdelki 3D strojnega vida lahko ti trgi hitro sprejmejo 3D strojni vid v velikem obsegu. Edina rešitev z enim-čipom na svetu, ki združuje 3D zaznavanje globine, SLAM (hkratno lokalizacijo in preslikavo) in zmogljivosti AI, bo, ko bo promovirana in uporabljena na kitajskem trgu, pospešila eksplozivno rast 3D strojnega vida.
3D strojni vid pozdravlja priložnost za eksplozivno rast
Zakaj je 3D strojni vid težko popularizirati?
Priznani psiholog Treicher je nekoč preveril niz podatkov: 83 % informacij, ki jih ljudje pridobijo, izvira iz vida, 11 % pa iz sluha. Jasno je, da so vizualne informacije, zlasti 3D vid, ključne za doseganje strojne inteligence in prehod v inteligentno dobo.
Na primer, najbolj vroča tema tega leta, metaverse, zahteva XR (razširjeno resničnost), ki je tesno povezana s 3D vizijo, da preslika resnični svet v virtualni svet. VR je leta 2015 doživel investicijski razcvet, naslednje leto 2016 pa so poimenovali "Leto VR".
Vendar zaradi težav, kot je slabost zaradi gibanja, ki jo povzročajo naprave VR, in nezadostne vsebine, leto 2016 ni postalo "leto VR". Šele leta 2021, ko je Meta prodala 10 milijonov slušalk Oculus Quest 2 VR, je industrija verjela, da je XR vstopil v novo obdobje eksplozivne rasti.
Avtonomna vozila in inteligentni roboti so prav tako tipična področja, ki zahtevajo 3D-vizijo, vendar se vsako od njih sooča z izzivi. Na področju avtonomnih vozil uporaba izključno 2D vidne rešitve, bodisi kamere ali lidarja, zahteva ogromne količine podatkov, kar predstavlja velike stroškovne izzive. Tehnologijo 3D vida, ki je potrebna v robotih, je zaradi tehničnih in razvojnih težav tudi težko uporabiti v velikem obsegu.
"3D-vizija ni le stvar čipov ali algoritmov; vključuje tudi sorodna vprašanja, kot so optika, struktura in odvajanje toplote. Zaradi kompleksnega tehničnega sistema, sestavljenega iz čipov in algoritmov, imajo čipi in rešitve za 3D-vizijo zelo visoke tehnične ovire, ki zahtevajo več časa, tehnologije in vlaganja talentov."
"Ne glede na to, ali lahko dobra tehnologija in uspešen izdelek na koncu spodbudita razvoj celotnega ekosistema, je vmes velika vrzel, ki je verjetno 90-odstotna zaradi delovne obremenitve programske opreme." Bai Yi je še izjavil: "Le z zagotavljanjem popolne-rešitve na ravni sistema je mogoče izpolniti zahteve trga. Verjamemo tudi, da bo binokularni 3D vid zmanjšal stroške strojnega vida z umetno inteligenco." Visoka tehnična ovira na tem področju pomeni, da lahko na njem deluje le nekaj podjetij z izjemno močnimi tehničnimi in produktnimi zmogljivostmi, kar ovira hitro popularizacijo tehnologije 3D-vizije. Dober primer je Appleov nakup izraelskega podjetja za 3D čipe PrimeSense za 360 milijonov dolarjev in kasnejše patentiranje tehnologije, ki omogoča funkcijo prepoznavanja obraza Face ID 3D na telefonih iPhone. Drugi proizvajalci, ki nimajo podobne tehnologije in dobaviteljev izdelkov, težko implementirajo funkcije 3D prepoznavanja na svoje telefone, primerljive z Applovimi.
Na področju XR, avtonomnih vozil in inteligentnih robotov je trg priča pojavu čipa AI za 3D vizualno zaznavanje, ki združuje več funkcij, kar lahko povzroči porast 3D vida na teh področjih.
3D strojni vid je pripravljen na preboj
Integracija teh funkcij na en sam čip je zelo zahtevna, saj zahteva hkratno integracijo številnih tehnologij, vključno z računalniškim vidom, umetno inteligenco, optiko, sistemsko arhitekturo, vgrajeno sistemsko programsko opremo, robnim računalništvom in zasnovo čipov. NU4000, ki združuje edinstveno tehnologijo 3D zaznavanja Inuitive s tehnologijo SLAM in asinhrono časovno krivljenje (ki lahko ustvari vmesne sličice, če je hitrost sličic videa nezadostna, zmanjša tresenje slike in vrtoglavico ter doseže zakasnitev manj kot 1 milisekundo od gibanja do odziva zaslona) in vključuje AI, je bil tržno prepoznaven od svojega zagon.
Inteligentni robot 3D Vision bo prvi eksplodiral
"Tudi najboljše tehnologije ni mogoče uporabiti, če so stroški previsoki ali če ni tržne osredotočenosti," je še dejal Qu Guancheng. "Razlog, da smo robotski modul najprej lansirali na kitajski trg, je po eni strani ta, da je tržno povpraševanje po servisnih robotih zaradi pandemije pokazalo eksplozivno rast. Po drugi strani pa so nam strateške prilagoditve vodilnih na trgu dale tudi velike priložnosti."
Glede na "Poročilo o razvoju industrije robotov na Kitajskem (2021)", naj bi velikost svetovnega trga robotov leta 2021 dosegla 33,58 milijarde USD. Leta 2021 bo velikost kitajskega trga storitvenih robotov dosegla 30,26 milijarde juanov, kar je več kot stopnja rasti svetovnega trga storitvenih robotov; do leta 2023 naj bi s hitrim razvojem nastajajočih scenarijev in izdelkov, kot so vizualno{6}}vodeni roboti in spremljevalni servisni roboti, velikost kitajskega trga storitvenih robotov presegla 60 milijard juanov.
"Naš modul C158 je mogoče razumeti kot splošni -čip in namenski modul. Ustreza potrebam večine strank na področju inteligentnih robotov, medtem ko stranke na drugih področjih potrebujejo namenske module." Zaradi vsestranskosti našega čipa NU4000 je iteracijski cikel za module, ki temeljijo na tem-čipu za splošne namene, le nekaj mesecev, veliko krajši od iteracijskega cikla čipa. Zato lahko z nenehnim ponavljanjem modulov ne le bolje zadovoljimo potrebe istega trga, ampak se tudi razširimo na nove trge.
Zrelost in široka uporaba vsake nove tehnologije zahtevata skupni učinek različnih dejavnikov. Tehnološka zrelost in stroški so dva ključna dejavnika. V preteklosti so se izdelki 3D strojnega vida soočali s precejšnjimi izzivi pri -uporabi velikega obsega zaradi nezadostne integracije izdelkov in težav pri uporabi.
V predvidljivih 3-5 letih se bo 3D strojni vid široko uporabljal tudi na področjih, kot sta vožnja s pomočjo pri nizkih hitrostih in VR/AR, in bo skupaj z drugimi računalniškimi, zaznavalnimi in povezovalnimi tehnologijami spodbudil eksplozivno rast 3D strojnega vida, kar bo vodilo v bolj inteligentno dobo.