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品牌实力认证:3D视觉感知行业市场规模预计在2025年达到150亿美元-中金企信发布
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品牌实力认证:3D视觉感知行业市场规模预计在2025年达到150亿美元-中金企信发布


报告发布方:中金企信国际咨询《2024年全球及中国3D视觉感知行业研究报告-含竞争格局与重点企业经营概况调研-中金企信发布

 

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1.3D视觉感知行业概况

1)行业发展历程

3D视觉感知技术最早应用于工业领域,主要用于工业设备与零部件的高精度三维测量以及物体、材料的微小形变测量等,代表产品如德国高慕公司(GOM)的ATOS系列三维扫描仪和ARAMIS三维形变测量系统用于工业零部件三维尺寸和形变测量;瑞典海克斯康(HEXAGON)的PrimeScan扫描仪能够对工业部件实现高精度3D数字化作业;CorrelatedSolution,Inc.(美国CSI公司)的VIC3D系列扫描仪可以通过数字图像相关法的原理,对物体表面的任意点进行位移、应变的测量。为了满足工业领域严苛的工作环境与高达微米级的测量精度,用于工业检测的3D视觉测量设备一般为多种技术融合使用,比如利用相位结构光以及高精度工业相机组成的工业三维测量仪器,致使设备成本高、体积大、功耗高,应用普及缓慢。

随着底层元器件、核心算法等技术的快速发展,3D视觉感知技术逐渐由工业领域向消费级领域推广。国内外一些公司先后推出了消费级3D视觉感知产品。

2010年,微软发布了第一代基于结构光技术的3D视觉感知产品Kinect,用于捕捉三维空间中人体的运动,实现通过体态的人机交互。英特尔于2013发布基于结构光技术的产品RealSense,用于实现手势识别、面部分析、背景移除及3D扫描等功能。谷歌于2014年公布了基于iToF技术的ProjectTango平板电脑和开发工具包,为用户提供运动跟踪、深度感知、区域建模等功能。奥比中光于2015年成功开发出3D深度引擎芯片MX400,量产了基于结构光技术的消费级3D视觉传感器Astra,用于三维建模、骨架跟踪、手势识别等应用。经过国内外公司的努力推广,3D视觉感知行业正式起步发展。

早期所推出的3D视觉感知产品相对于工业级产品而言,虽然成本、体积、功耗都得到显著的降低,但其应用大都聚焦在三维建模、人机交互等领域。随着3D视觉感知技术的进一步迭代与优化,也逐渐向对成本、功耗、体积等要求更加严格的应用领域拓展,比如智能手机、移动支付、AIoT等。

2017年苹果发布iPhoneX,搭载了前置3D结构光视觉传感器,用于人脸解锁、人脸支付等功能,给用户带来更加便捷、安全的体验。苹果手机的引领使得3D视觉传感器在手机领域得以规模化应用,同时也标志着3D视觉感知技术在消费级领域开始规模化普及。基于3D视觉感知的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR交互、数字孪生、自主定位导航等应用在消费电子、金融、零售、餐饮、汽车、AIoT等行业落地应用。3D视觉感知行业迎来初级发展时期。

2018年以来,刷脸支付逐步成为一种规模应用的支付新方式。除了刷脸支付,3D视觉传感器在智能门锁、3D看房等领域也在加速落地。此外,3D视觉感知技术路线也越来越丰富,华为、魅族等厂商的智能手机都相继搭载了基于iToF技术的后置3D视觉传感器,2020年苹果在其iPadPro及iPhone12Pro中搭建了全新的基于dToF技术的Lidar扫描仪;谷歌旗下Waymo公司搭载激光雷达及多传感器的无人驾驶汽车已进行多年测试,于2020年10月在凤凰城推出没有安全员的无人驾驶出租车服务。大疆创新的无人机如PhantomPro/Pro+、Mavic2Pro/Zoom等型号产品搭载了双目视觉系统,通过图像测距来感知障碍物。3D视觉感知行业即将迎来快速增长时期。

总的来说,3D视觉感知行业经过数十年的发展,由早期的工业级成功向消费级拓展,且应用领域仍在不断拓宽,行业经历了起步、初级发展时期,即将迎来快速增长时期;为了满足越来越多应用领域需求,3D视觉感知技术也越来越丰富和全面;3D视觉感知产品也随着底层元器件及核心算法的发展,向低成本、低功耗、小体积、高性能的方向发展。

2)3D视觉感知市场规模

随着2D成像逐步向3D视觉感知升级,3D视觉感知市场处于规模快速增长的爆发前期。根据报告,2019年全球3D视觉感知市场规模为50亿美元,且市场规模将快速发展,预计在2025年达到150亿美元,2019-2025年复合增长率约为20%。

 

数据整理:中金企信国际咨询

3)3D视觉感知产业链情况

3D视觉感知产业是一个新兴行业,产业链经过近十年的不断探索、研发及应用,已形成一条包括上游、中游、下游和应用终端的产业化链条。

 

产业链上游主要为提供各类3D视觉传感器硬件的供应商或生产商。3D视觉传感器主要由深度引擎芯片、光学成像模组、激光投影模组以及其他电子器件、结构件等构成。其中光学成像模组的核心部件包括感光芯片、成像镜头、滤光片等核心元器件;激光投影模组包括激光发射器、衍射光学元件、投影镜头等核心元器件。感光芯片供应商有索尼、三星、韦尔股份、思特威等;滤光片供应商有Viavi、五方光电等,光学镜头供应商有大立光、玉晶光电、新旭光学等;激光发射器供应商有Lumentum、菲尼萨(Finisar)、艾迈斯半导体(AMS)等,衍射光学元件供应商有CDA、AMS、驭光科技等。此外上游环节中传感器模组生产商主要基于3D视觉传感器的设计进行生产设备的定制,产线设计与优化,实现规模化生产。

产业链中游为3D视觉感知方案商。主要基于深度引擎算法结合应用进行各类3D视觉传感器的方案设计,其中部分3D视觉感知方案商已具备完整的3D视觉感知方案的能力,涉及三合一模组/系统设计、光学成像模组、激光投影模组的设计与生产,3D视觉感知系统和组件的标定、对齐、补偿、校准,核心元器件如激光器、衍射光学元件、滤光片等定制设计,深度引擎芯片的设计,以及配套固件、开发工具包SDK等软件的研发,代表企业如苹果、微软、英特尔、华为、奥比中光等。

产业链下游主要为根据终端的各类应用场景开发各类应用算法的应用算法方案。目前已具备一定商业应用的算法包括:人脸识别、活体检测算法,三维测量、三维重建算法,图像分割、图像增强优化算法,VSLAM算法,骨架、姿态识别、行为分析算法,沉浸式AR、虚拟现实算法等。随着3D视觉感知应用场景的丰富,会有更多的应用算法商业化。

2.3D视觉感知行业未来发展趋势

随着5G技术的推广普及,人工智能和物联网应用将迎来快速发展,推动视觉技术加速从2D成像向3D视觉感知跨越,成为各行各业智能化升级的关键共性技术,催生出越来越多的应用场景,旺盛的需求同时也将倒逼各种主要3D视觉感知技术快速进化迭代,推动行业加快发展。

①2D成像向3D视觉感知升级

在过去的数十年中,2D成像技术有了长足的发展。AI算法及算力逐步可以通过2D相机产生的平面图像对环境进行识别、判断和追踪。然而,2D图像仅能够提供固定平面内的形状及纹理信息,无法提供AI算法实现精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、位姿等信息。

3D视觉感知技术则充分弥补了2D成像技术的缺陷,在同步提供2D图像的同时,还能够为AI算法及算力提供视场内物体的深度、形貌、位姿等3D信息。基于3D视觉感知技术研发出的3D视觉传感器可以采集人体、物体以及空间的3D信息,配合AI算法能够实现多种2D成像技术难以实现的功能。使得AI的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR交互、数字孪生、自主定位导航等应用有了更好的体验。3D视觉感知技术将成为促使人工智能更广泛应用的关键共性技术。

②3D视觉感知应用领域将更加多样化且行业渗透率更高

智能物联网时代是行业发展方向,智能化将逐步应用于“衣、食、住、行、工、娱、医”等人类生活的各领域。简单重复性的工作更多将由智能化的机器来完成。3D视觉感知技术是智能化的基础,可以精准还原三维世界,并基于高质量的源头数据作智能化的分析,促使机器更好地实现在简单重复性的工作方面对人类的超越,为我们的日常生活带来极大便利和效率的提升。

人类生活的丰富多彩,也意味着未来智能化功能的多种多样。随着3D视觉感知技术的不断成熟,越来越多场景开始利用3D视觉感知技术向智能化升级。3D视觉感知技术的应用从工业级场景到消费级场景,目前拓展至生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等多个领域。未来随着底层技术的进一步迭代、应用型技术的不断创新、多技术路径丰富与全面融合、产业链的不断完善、成本持续的降低等,3D视觉感知技术将具备更强大的功能,在原有应用领域拓展和渗透更多场景,并持续落地到自动驾驶汽车、数字孪生、高精密加工、AR交互等更多新的应用领域。

3D视觉传感器在手机端的主要应用为人脸解锁、拍照背景虚化、人像美拍、AR特效、3D扫描等。目前各类应用已取得较好的用户体验,如苹果手机的前置刷脸解锁应用,华为手机后置iToF传感器用于拍照景深的提取和图片的优化,均取得了较好用户反馈,促进了销量。目前多家手机厂商均尝试在其旗舰机型和高端机型上搭载3D视觉传感器,未来随着技术演进,成本的降低,手机端的各类应用将有更好体验和更多的功能,各手机品牌将向逐渐从旗舰机型向高端、中端、低端机型普及。

在刷脸支付方面,2018年和2019年已经完成一定规模的线下渗透。但是2020年突发的疫情影响,线下零售业受到重创,使得刷脸支付应用的推广进展暂时放缓,预计在疫情过后,刷脸支付的应用将迎来快速的普及。

除手机和刷脸支付领域外,3D视觉感知技术也在智能电视、平板电脑、个人电脑、机器人、智能门锁、门禁、工业检测、投影交互、3D空间扫描、智慧客厅、智能监护、智慧物流、自动驾驶、人体测量、体感健身等领域逐步渗透。随着3D视觉感知各技术进一步的完善,其他应用场景定制化的专用设备将会具有更好的性能,支撑更好的用户体验;产业链的完善、量产成本的降低也将加速3D视觉感知技术在其他应用领域进一步拓展和渗透。

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