不久前，笔者读到一篇名为《硅谷投资人偏爱的三个人工智能投资方向》的文章，里面提到的三个方向分别是：自动驾驶、图像识别应用于安防和语音识别。除了语音识别，其余两个方向都涉及到计算机视觉技术，可见其发展潜力之大。
类似于语音技术包含语音识别、语义理解、语音合成，计算视觉也包含视觉信息获取和视觉识别。在当红的传感器方面，激光雷达由于成本过高，尚算不上最优解决方案，相比之下深度摄像头成本较低，捕捉到的信息更全面，已然成为不少人工智能公司的新宠。
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近日，亿欧采访了图漾科技的副总经理徐韬，从深度摄像头切入，了解到涉及计算机视觉的前沿技术的落地进程。
首先，何为深度摄像头？
据徐韬介绍，传统摄像头只能记录颜色数据，无法捕捉距离数据，当被测物体出现重叠现象时，传统摄像头的局限性就体现出来。而深度摄像头（又称3D视觉传感器）擅长的就是捕捉物体的三维坐标，能够同时抓取颜色数据和空间数据，再将数据传递给算法模块加以利用。
“从技术上看，我们的产品是通过两个红外摄像头（获取结构光信息）加一个激光发射器（发出结构光编码）进行深度信息测量，就是双目+结构光的方式，而市场上同类产品或者是单目结构光（一个红外摄像头），或者是纯双目（两个普通RGB摄像头）。”徐韬说。
图漾团队早在2013年就开始研发深度摄像头技术，2015年初正式成立公司，拿到400万人民币天使轮融资。2016年4月，图漾科技又获1500万人民币Pre-A轮融资，用于团队的拓展。2016年图漾科技取得的成果显著：2015底公司的客户不足10家，2016年底客户已经有100多家，深度摄像头最高分辨率也做到业界领先的720P（实际分辨率1120*920）。目前公司只做to B市场，通过网络和线下推广，为人工智能应用类企业提供模块化的产品。
徐韬表示：“我们的商业模式没有什么特别之处，就是主打行业应用市场，给整机厂商供应深度摄像头模块，而to C的市场要求极高，价格又低，不是我们的首选。”
那么，深度摄像头具体可以应用到哪些行业？
徐韬介绍，目前公司的深度摄像头应用最积极的领域是物流、安防、商业地产等行业，出货量相当可观。此外，机器人是一个潜在大市场，不过只是客户数量很多，需求量还没有起来。2016年大热的AR/VR领域也是深度摄像头大展身手的舞台，同样需要等待市场的爆发。
在物流行业，深度摄像头可用于检测包裹大小，然后自动化装置根据包裹大小进行分拨处理，还可以做AGV的导航和壁障；在安防行业，深度摄像头可结合视觉识别技术，对场景内采集到的动作进行行为分析，通过这些动作轨迹进而识别出人背后的意图，可以进行预警；在商业地产方面，深度摄像头相比普通摄像头能更加精确地监测公共场所人流量，既可以提高商业运营效率，也可以预防踩踏事件的发生。
以上三个领域便是深度摄像头应用最成熟的场景。不过，徐韬坦言，目前这种双目+结构光的深度摄像头也有局限之处，就是不太适用于纯室外场景，例如无人机、户外操作机器人。
“在室外环境下，如果是大晴天，激光器发出的编码光斑容易被太阳光淹没掉，会影响深度图的质量，这就看客户具体的应用场景需求，但是我们也有适合完全室外场景的深度摄像头产品供客户选择。”徐韬说。
深度摄像头行业的竞争者有哪些？
据了解，深度摄像头行业的巨头林立，不少国外创业公司被科技巨头收购，例如苹果收购了以色列深度摄像头民用技术鼻祖Prime Sense，微软通过收购推出了两代Kinect深度摄像头，Oculus收购了主攻高精确度手势识别技术的Pebbles Interfaces等多家计算视觉领域创业公司，Intel则在各个场合高调宣传他们的Real Sense深度摄像头（其技术也来自收购的多家创业公司）。
既然这么多巨头企业都涉足深度摄像头，那创业公司还有机会吗？
徐韬解释道：“首先，目前计算机视觉发展还处于早期阶段，技术不够成熟，所以创业公司才会有机会。而且，大公司做摄像头多为自身整机产品服务，比如苹果可能把相关技术用于手机，Oculus就用在VR设备上，虽然Intel售卖深度摄像头，但主要也是为了促进它的处理器销售，所以说巨头不屑卖配件。以色列的Prime Sense被苹果收购后，便停止所有对外技术授权和供货，造成国内有些厂家的供应链陷入巨大困境。巨头自然也不会提供定制化产品，而图漾科技就是针对特定行业研发相应的深度摄像头，比如我们第一款量产的产品针对的就是服务机器人行业。”
虽然巨头公司的威胁较小，但是有些做应用类的创业公司也自己做深度摄像头。
“纯双目的深度摄像头本身有一些开源的方案，所以有些机器人、无人机和自动驾驶公司选择自己做，但是这个技术的门槛比较高，这些创业公司除了做主力产品，还要再分一部分资源去开发深度摄像头，有许多公司的产品开发因此被延迟。除非它是明星创业团队，有足够资源做这些事情，否则一般创业公司做两个很难的事情，是很危险的。”徐韬这样认为。
服务机器人的市场何时有起色？
作为机器人行业的上游供应商，图漾科技从产品的市场供需上就能感知到整个市场所处的阶段。徐韬表示，机器人按照用途可分为工业机器人和服务机器人，其中图漾科技的客户主要是服务机器人。但是，虽然机器人行业的客户数量不少，但需求量都还不大，说明市场还在培育期。
徐韬说：“工业机器人由于门槛极高，国内厂商能自主设计的不多，创业公司就更少了。现在需求较多的还是服务机器人，比如银行、商场等场景下应用的产品。而家用方面，我认为是最难突破的。”
据徐韬了解，机器人行业内从业者普遍认为，2017年服务机器人的需求量将会逐渐提升，类似于2016年是VR元年一样，2017年很可能成为服务机器人正式开始市场化的一年。
汽车智能化的机会在哪里？
谈到自动驾驶，徐韬认为，这类技术公司的难点其实在于数据的获取。
“自动驾驶应用了深度学习的算法，那就需要很多真实数据来训练，原来做ADAS（高级驾驶辅助系统）的企业可以获取，比如说Mobileye，整车厂也比较容易获取数据，但是单纯做自动驾驶技术的公司就有相对劣势。”徐韬认为。
但是，自动驾驶在某些简单的场景下更加容易实现。比如，有一家国内整车厂主动找到图漾科技，寻求共同合作研发，希望利用深度摄像头为车辆提供更为精确的环境感知能力，达到自动泊车的功能。
目前，汽车厂商多应用超声波雷达探测后方情况，不仅精度差、可视范围窄，容易产生安全隐患。而深度摄像头能呈现更广的视角，更精确捕捉到停车场景周围的环境数据。另外，一般车库光线阴暗，普通视觉方案会受到极大影响，深度摄像头的技术方案反倒极其合适。如果方案得到推广，不仅自动泊车的效果提升，还不需要改装车库，相比于自动泊车机器人的方案更胜一筹。
不单是自动驾驶，在人机交互方面，深度摄像头也能带来革命性的改变。比如，已经有厂商在虚拟仪表盘上用它来获取驾驶员的手势和动作，以此来取代传统的按钮和触摸屏。
由于汽车智能化的大潮已经席卷而来，作为核心传感器之一的深度摄像头将在汽车领域找到巨大的商业机会，以图漾科技为代表的创业公司自然不会错失机会，希望在其中分一杯羹。
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