Judant į intelekto erą, reikia ne tik dirbtinio intelekto technologijos, bet ir daugybės su AI suderinamų skaičiavimo, jutimo ir ryšio technologijų. Tarp jų 3D jutimas yra ypač svarbus. Žvelgiant į kai kurias populiariausias šiandienines sritis, tokias kaip intelektualūs robotai, autonominės transporto priemonės, XR (įskaitant VR, AR ir MR) ir metaverse, kuri šiuo metu yra karščiausia tema, visoms reikalingas 3D jutiklis.
Tačiau ilgą laiką 3D mašininis matymas buvo daugiausia taikomas išmaniųjų miestų stebėjimui ir nepavyko rasti pritaikymo daugiau sričių. Tam yra daug priežasčių, įskaitant išlaidas, technologinį brandumą ir kliūtis naudoti 3D vaizdo lustus.
Norint pereiti nuo 2D prie 3D ir pasiekti gaunamos informacijos kokybės ir kiekio šuolį, reikia užpildyti didžiulę technologinę spragą. Tik su brandžiais 3D mašininio matymo produktais šios rinkos gali greitai pritaikyti 3D mašininį matymą dideliu mastu. Vienintelis pasaulyje vieno lusto sprendimas, integruojantis 3D gylio jutimo, SLAM (vienalaikio lokalizavimo ir kartografavimo) ir AI galimybes, kai bus reklamuojamas ir taikomas Kinijos rinkoje, paspartins staigų 3D mašininio matymo augimą.
3D Machine Vision džiaugiasi galimybe sparčiai augti
Kodėl 3D mašininį regėjimą sunku populiarinti?
Garsus psichologas Treicheris kartą patikrino duomenų rinkinį: 83% informacijos, kurią žmonės gauna iš regėjimo, ir 11% iš klausos. Akivaizdu, kad norint pasiekti mašinos intelektą ir pereiti prie intelektualios eros, vizualinė informacija yra labai svarbi, ypač 3D matymas.
Pavyzdžiui, karščiausia šių metų tema – metaversa – reikalinga XR (Extended Reality), kuri yra glaudžiai susijusi su 3D regėjimu, kad realų pasaulį atvaizduotų virtualiame pasaulyje. 2015-aisiais VR patyrė investicijų bumą, o kiti, 2016-ieji, buvo pavadinti „VR metais“.
Tačiau dėl tokių problemų, kaip VR įrenginių sukelta judesio liga ir nepakankamo turinio, 2016-ieji netapo „VR metais“. Tik 2021 m., kai „Meta“ pardavė 10 milijonų „Oculus Quest 2 VR“ ausinių, pramonė tikėjo, kad XR įžengė į naują spartaus augimo laikotarpį.
Autonominės transporto priemonės ir pažangūs robotai taip pat yra tipiškos sritys, kurioms reikalingas 3D matymas, tačiau kiekviena susiduria su iššūkiais. Savarankiškų transporto priemonių srityje naudojant grynai 2D matymo sprendimą, nesvarbu, ar tai būtų fotoaparatai, ar lidar, reikia didžiulio duomenų kiekio, todėl kyla didelių išlaidų iššūkių. Robotams reikalingą 3D matymo technologiją taip pat sunku pritaikyti dideliu mastu dėl techninių ir plėtros sunkumų.
"3D matymas nėra tik lustų ar algoritmų reikalas; jis taip pat apima susijusias problemas, tokias kaip optika, struktūra ir šilumos išsklaidymas. Dėl sudėtingos techninės sistemos, sudarytos iš lustų ir algoritmų, 3D vaizdo lustai ir sprendimai turi labai didelių techninių kliūčių, reikalaujančių daugiau laiko, technologijų ir talentų investicijų."
„Nesvarbu, ar gera technologija ir sėkmingas produktas galiausiai gali paskatinti visos ekosistemos vystymąsi, tarp jų yra didžiulis atotrūkis ir šis atotrūkis tikriausiai yra 90% dėl programinės įrangos darbo krūvio. Bai Yi taip pat pareiškė: „Rinkos poreikius galima patenkinti tik pateikus pilną sistemos{2} lygio sprendimą. Mes taip pat tikime, kad žiūroninis 3D matymas sumažins dirbtinio intelekto mašinos matymo išlaidas. Aukštas techninis barjeras šioje srityje reiškia, kad joje gali veikti tik kelios įmonės, turinčios itin stiprias technines ir gaminio galimybes, o tai trukdo sparčiai išpopuliarėti 3D matymo technologijai. Geras pavyzdys – „Apple“ įsigijo Izraelio 3D lustų kompaniją „PrimeSense“ už 360 mln. Kiti gamintojai, neturintys panašių technologijų ir produktų tiekėjų, savo telefonuose sunkiai įgyvendina 3D atpažinimo funkcijas, panašias į Apple.
XR, autonominių transporto priemonių ir išmaniųjų robotų srityse rinkoje atsiranda 3D vizualinio suvokimo AI lustas, kuriame integruotos kelios funkcijos, o tai gali paskatinti 3D matymą šiose srityse.
3D Machine Vision yra pasiruošęs proveržiui
Šių funkcijų integravimas į vieną lustą yra labai sudėtingas, nes tam reikia vienu metu integruoti daugybę technologijų, įskaitant kompiuterinį regėjimą, dirbtinį intelektą, optiką, sistemos architektūrą, įterptosios sistemos programinę įrangą, krašto skaičiavimą ir lustų dizainą. NU4000, kuris sujungia unikalią Inuitive 3D jutimo technologiją su SLAM ir asinchronine laiko deformacijos technologija (kuri gali generuoti tarpinius kadrus, jei vaizdo kadrų dažnis yra nepakankamas, sumažinant vaizdo virpėjimą ir galvos svaigimą ir pasiekiant mažesnę nei 1 milisekundės delsą nuo judesio iki ekrano atpažinimo, nuo tada, kai jis pasirodė rinkoje), ir integruoja AI.
„Intelligent Robot 3D Vision“ bus pirmasis, kuris sprogs
„Net geriausios technologijos negali būti įdiegtos, jei kaina per didelė arba nėra rinkos dėmesio“, – toliau teigė Qu Guanchengas. „Priežastis, kodėl pirmiausia Kinijos rinkoje pristatėme robotų modulį, yra viena vertus, dėl pandemijos paslaugų robotų paklausa rinkoje sparčiai išaugo. Kita vertus, strateginiai rinkos lyderių koregavimai taip pat suteikė mums didelių galimybių.
Remiantis „Kinijos robotų pramonės plėtros ataskaita (2021), pasaulinė robotų rinkos dydis 2021 m. turėtų siekti 33,58 mlrd. USD. 2021 m. Kinijos paslaugų robotų rinkos dydis pasieks 30,26 mlrd. juanių, o tai didesnis nei pasaulinės paslaugų robotų rinkos augimo tempas; iki 2023 m., sparčiai tobulėjant naujiems scenarijams ir tokiems produktams kaip vizija-vadomi robotai ir pagalbiniai robotai, tikimasi, kad Kinijos paslaugų robotų rinkos dydis viršys 60 mlrd. juanių.
"Mūsų modulis C158 gali būti suprantamas kaip bendrosios paskirties lustas ir specialus modulis. Jis atitinka daugumos klientų poreikius išmaniųjų robotų srityje, o kitų sričių klientams reikia specialių modulių." Dėl mūsų NU4000 lusto universalumo modulių, pagrįstų šiuo bendrosios paskirties -lustu, iteracijos ciklas yra tik keli mėnesiai, daug trumpesnis nei lusto iteracijos ciklas. Todėl nuolat kartodami modulius galime ne tik geriau patenkinti tos pačios rinkos poreikius, bet ir plėstis į naujas rinkas.
Bet kurios naujos technologijos branda ir platus taikymas reikalauja įvairių veiksnių bendro poveikio. Technologinis brandumas ir kaina yra du pagrindiniai veiksniai. Anksčiau 3D mašininio matymo gaminiai susidūrė su dideliais iššūkiais taikant platų-mastą dėl nepakankamo produktų integravimo ir naudojimo sunkumų.
Per numatytus 3-5 metus 3D mašinų matymas taip pat bus plačiai taikomas tokiose srityse kaip vairavimas mažu greičiu ir VR/AR, o kartu su kitomis skaičiavimo, jutimo ir ryšio technologijomis paskatins staigų 3D mašininio matymo augimą, vedantį į išmanesnę erą.