一直以来，我国工业自动化中的所用的“眼”，所采用的都是2D视觉，在过去的30年里，2D的机器检测技术已在我国自动化和产品质量控制过程中，发展得较为成熟。这种根据灰度或彩色图像中对比度的特征提供结果的技术，主要的应用场景有条码和字符阅读、标签检查和验证、基本的位置验证、特征存在和二维尺寸验证、表面标记检测等。但不可否认的是，2D的检测技术具有一定局限性，比如无法识别物体体积，易受变量照明条件影响，对物体运动过于敏感等，在一定程度上限制了机器视觉的使用场景。
但近两年来不断发展的3D视觉技术为行业带来新的可能性。成立于2015年的图漾科技，就是一家专业提供3D计算机视觉设备及技术方案的企业，公司技术创新来自于其自主研发的主动双目技术，通过叠加“结构光 + 双目摄像头”技术方法实现景深计算。
在图漾科技创始人费浙平看来，目前国内视觉落地的发展势头还不错，但是落地的过程还是很痛苦，初创企业想要在这个领域长足发展，早期的试错过程不可避免。
集成商技术能力的局限性，或是3D机器视觉落地过程中的最大挑战因素
对于成了已经三年多的图漾来说，三五十人的规模以及两轮千万级别的融资金额，并不算发展得特别迅速，费浙平也对亿欧坦言，图漾的业务是推进得比较慢的，因为前期他们花了大量的时间在与合作企业的尝试上。
“在机器人领域，没有哪家企业能够做到将核心硬件、核心软件和系统集成的业务全部包揽在自己身上的。”费浙平说道，“这与整个行业的发展格局相关，也将会是未来的发展方向。”因此，通常提供视觉解决方案的企业，或提供硬件、软件，或两者兼备，很少看到他们会涉及到系统集成领域。
据了解，系统集成商的工作是对生产工艺的把握，资源的整合，是把生产出来的机器人与视觉传感、机床设备等进行连接和调试，这样才能实现真正的自动化生产。随着硬件端产品技术的不断进步，以及算法与软件层面的不断优化，3D深度视觉在精度和实用性上都得到了大幅度的提升，与此相对应的，技术门槛也进一步提高。在费浙平的看来，3D视觉的需求面很广，但真正能落地的面是很窄的，这其中最主要的原因，在于集成商的技术能力“不给力”。
可以看到的是，目前市场上大部分的集成商对目前机器智能的认知是有局限性的，三五十人做生意的企业特别多，但真正具备技术迁移能力的集成商凤毛菱角。这类企业在开展业务的过程中往往只盯住单一业务线，然后进行复制，无法做到技术的沉淀和积累，不利于机器智能的普及。
3D视觉落地的拓展，除了技术提升还要关注行业需求
许多人认为机器视觉技术的发展，应该体现在精度的提升上。但在工业应用中3D视觉的精度真的需要那么高吗？费浙平提出了截然相反的观点。
首先，是为了维持稳定性。视觉精度的提升，实则是运算量的提升，对计算能力的要求是呈指数级增长的。与计算机处理器类似，运算量越大实则不利于系统的稳定性。目前我们能看到市场上有一些搭载3D视觉方案的分拣机器人，可以做到抓取和识别异物，但越是“炫技“，客户其实对其稳定性是持有怀疑态度的。因此，他们宁可多花五倍十倍的价格去购买稳定性更高的设备，也要保证自动化生产线的稳定性。
其次，是为了更好的促使技术落地。有些企业喜欢对外宣称自己的3D视觉解决方案精度很高，但同样这类设备也具有体积大、价格高、功耗大的特点。但实际生产过程中，大多数时候并不需要精细到这种程度，厘米级别已经“够用”了。费浙平认为，相比精度的提升，目前能够降低生产成本和功耗的产品，才更加利于3D视觉技术的推广。
据悉，图漾目前设备的精度最高也就做到1mm，但与此相对应的是他们的产品在设备提及、功耗、价格这些方面都更具备竞争优势。费浙平介绍到，图漾生产的3D机器视觉设备可以用普通的USB口供电，价格按照客户需求制定方案，最便宜的才500美元，这才是普及机器智能视觉的方式。
据费浙平介绍，目前其实有许多行业有3D机器视觉的需求，物流行业就是一个典型的例子。随着我国电子商务市场规模的不断扩大，包裹分拣的工作量也日益增加，而在人口红利逐渐消失的当下，运用机器视觉提升物流行业中包裹的分拣效率迫在眉睫。
然而，过去物流行业在运用机器视觉做物品检测时有颇多难点，一方面是物品的体积过大，需要使用拼接相机才能检测其全貌；另一方面物流行业的现场工况与工厂相比要更加复杂，如光照条件等，十分容易影响检测结果；再加上机器视觉对异构物体的检测需要重新更新算法等，都是传统2D技术难以解决的问题，而图漾则是在不断的研发过程中逐步攻克下了这些难点。目前，图漾科技的技术已经成熟落地，通过与京东的合作，图漾形成了自己的标准化3D视觉方案产品，并可以进行快速复制，完成了从零到一的跨越。
虽然3D机器视觉还处于非常早期的阶段，但机器替人必然是未来的发展趋势，而工业自动化进程也会不断加强，在此背景下，以图漾科技为代表的3D视觉技术解决方案企业，将面临更多机遇与挑战。
