要說AI技術里什么最火，機器視覺絕對算一個;而要說機器視覺技術里什么最火，大概毫無爭議就屬3D機器視覺了。

　　所謂3D機器視覺，是指在一般的機器視覺技術的基礎上，加入對立體空間中三維模型的理解。這項技術不僅涉及AI，而是一門機器視覺、圖形學與數據感知技術的交叉學科。想想也知道，讓機器認識3D畫面是非常有價值的。畢竟人的視覺理解就是3D的，想要讓AI盡量貼近真人的感知方式，3D是必須攻克的難題。

　　在產業場景上，3D機器視覺是無人駕駛和高精地圖的重要技術條件，在VR/AR上應用也非常廣泛，而無人機航拍與測繪也離不開這門技術。在蘋果把3D結構光技術炒火了之后，手機中的3D機器視覺也已經成為兵家必爭之地——假如說，這些厲害的技術都是賽車，那么3D機器視覺就是他們在路上都會遇到的收費站……

　　今天在機器視覺頂會中，差不多會有半壁江山那么多的論文都是跟3D有關。前沿探索可謂瘋狂進行。然而重點來了，關于這一領域，似乎大部分吃瓜群眾還是只知道一個結構光而已。

　　有哪些三維圖像+機器視覺的新技術趨勢，今天正隱藏在未知迷霧中眺望這個世界?今天我們來說幾種很有科幻感的技術突破點。說不定這些能力明年就會出現在你的手機、VR設備和無人機中，又或許即將成為某個被資本瘋狂親吻的創業熱潮。

　　超大場景的3D數據感知

　　3D機器視覺包括很多方面，既有讓智能體去理解3D數據，也包括如何通過機器視覺的解決方案，去獲取3D模型數據。

　　傳統意義上的3D數據獲取，或者稱其為3D感知技術，一般來說可以利用多角度拍照或者深度傳感器的方式實現3D數據收集。這種技術的局限在于，收集的3D數據不能太大。

　　然而在3D資料要求不斷升級的今天，對于超大場景的3D數據感知，正在成為一個熱門議題。比如無人駕駛中使用的城市高精地圖，就可以看做一個個超大3D場景的拼接。智能城市領域運用到的很多城市數據推演，也要根植于對城市3D場景的收集。

　　機器視覺正在為超大場景的3D數據感知提供很多新的方法。比如自動化的成像方法，像視覺SLAM在線處理連續幀的圖像，實現實時重建巨大3D場景。再比如說對航拍數據進行點云分割和點云數據的語義理解，幫助快速低成本獲取城市3D數據。

　　總體來看，今天超大場景的3D數據感知，有三個主要應用方向，很可能分別成為各自技術領域中新的投資和創業熱點：

　　1、建筑物的3D高精度模型，運用在工程監理、智能設計、物流和智能城市領域。

　　2、高精地圖與3D數據感知的結合，這是無人駕駛的重要一環。

　　3、室內外一體的3D建模，這對于智能家居設計、環境監控、VR/AR體驗來說都有重要幫助。

　　手機與3D視覺進入蜜月期

　　3D結構光，今天已經當之無愧成為了高端手機的標配，成為了繼雙攝、三攝與屏下指紋之后又一個手機行業爭搶的熱點。

　　然而手機上的3D視覺技術遠不止于結構光，從算法、傳感硬件，到影像系統解決方案，都可能成為手機與3D視覺進一步耦合的關鍵因素。

　　今天來看，有3個相關趨勢非常可能成為明年的熱點。一個是基于芯片端進行的3D視覺算法加速，這很可能成為手機AI的下一個進化方向。第二個是高糾錯能力的3D視覺算法將會普及，在終端實現3D數據收集和本地建模將會成為新的熱點。第三個是后置攝像頭加入3D視覺解決方案指日可待。

　　從芯片端，到開發平臺，再到數據集、傳感系統，3D機器視覺正在多個領域影響手機戰場的走向，在這些領域儲備技術武器，也很可能成為明年手機戰場廝殺的關鍵節點。