U procesu kretanja ka eri inteligencije, ne samo da je potrebna AI tehnologija, već i niz tehnologija računarstva, senzora i povezivanja koje su kompatibilne sa AI. Među njima, 3D sensing je posebno ključan. Gledajući neka od najpopularnijih oblasti danas, kao što su inteligentni roboti, autonomna vozila, XR (uključujući VR, AR i MR) i metaverzum, koji je trenutno najtoplija tema, svi zahtijevaju 3D sensing.
Međutim, dugo vremena, 3D mašinski vid se uglavnom primjenjivao na nadzor u pametnim gradovima i nije pronalazio primjenu u više polja. Postoji mnogo razloga za to, uključujući troškove, tehnološku zrelost i prepreke za korištenje 3D čipova za vid.
Da bi se prešao sa 2D na 3D i postigao skok u kvalitetu i kvantitetu stečenih informacija, potrebno je premostiti ogroman tehnološki jaz. Samo sa zrelim proizvodima 3D mašinskog vida ova tržišta mogu brzo usvojiti 3D mašinski vid u velikim razmerama. Jedino rješenje s jednim-čipom na svijetu koje integrira 3D senzor dubine, SLAM (simultanu lokalizaciju i mapiranje) i mogućnosti umjetne inteligencije, kada se promovira i primjenjuje na kineskom tržištu, ubrzat će eksplozivni rast 3D mašinskog vida.
3D Machine Vision pozdravlja priliku za eksplozivni rast
Zašto je teško popularizirati 3D mašinski vid?
Poznati psiholog Treicher jednom je potvrdio niz podataka: 83% informacija koje ljudi dobijaju dolazi iz vida, a 11% iz sluha. Jasno, da bi se postigla inteligencija mašina i krenula ka inteligentnoj eri, vizuelne informacije su ključne, posebno 3D vizija.
Na primjer, najvruća tema ove godine, metaverzum, zahtijeva XR (Extended Reality), koji je usko povezan s 3D vizijom, za mapiranje stvarnog svijeta u virtualni svijet. VR je doživio investicijski bum 2015. godine, a sljedeća, 2016. godina nazvana je „Godina VR-a“.
Međutim, zbog problema kao što su mučnina uzrokovana VR uređajima i nedovoljno sadržaja, 2016. nije postala "Godina VR-a". Tek 2021. godine, kada je Meta prodala 10 miliona Oculus Quest 2 VR slušalica, industrija je vjerovala da je XR ušao u novi period eksplozivnog rasta.
Autonomna vozila i inteligentni roboti su također tipična područja koja zahtijevaju 3D viziju, ali se svaki od njih suočava sa izazovima. U oblasti autonomnih vozila, korištenje čisto 2D rješenja za vid, bilo kamere ili lidar, zahtijeva ogromne količine podataka, što predstavlja velike izazove u pogledu troškova. Tehnologiju 3D vizije koja je potrebna za robote također je teško primijeniti u velikim razmjerima zbog tehničkih i razvojnih poteškoća.
"3D vizija nije samo stvar čipova ili algoritama; ona također uključuje srodna pitanja kao što su optika, struktura i rasipanje topline. Složen tehnički sistem sastavljen od čipova i algoritama čini da čipovi i rješenja 3D vizije imaju vrlo visoke tehničke barijere, što zahtijeva više vremena, tehnologije i ulaganja u talent."
„Bilo da dobra tehnologija i uspješan proizvod u konačnici mogu pokrenuti razvoj cijelog ekosistema, postoji ogroman jaz između, a ovaj jaz je vjerovatno 90% zbog obima softvera." Bai Yi je dalje izjavio: "Samo pružanjem kompletnog rješenja na nivou sistema-mogu se ispuniti zahtjevi tržišta. Također vjerujemo da će binokularni 3D vid smanjiti troškove mašinskog vida umjetne inteligencije." Visoka tehnička barijera u ovoj oblasti znači da samo nekoliko kompanija sa izuzetno jakim tehničkim i proizvodnim mogućnostima može da radi u njemu, što ometa brzu popularizaciju tehnologije 3D vizije. Dobar primjer je Appleova akvizicija izraelske kompanije za 3D čipove PrimeSense za 360 miliona dolara i kasnije patentiranje tehnologije, omogućavajući Face ID 3D funkciju prepoznavanja lica na iPhone uređajima. Drugi proizvođači, kojima nedostaje slična tehnologija i dobavljači proizvoda, smatraju da je teško implementirati funkcije 3D prepoznavanja na svoje telefone uporedive s Appleovim.
U oblastima XR-a, autonomnih vozila i inteligentnih robota, tržište bilježi pojavu AI čipa 3D vizualne percepcije koji integrira više funkcija, što potencijalno dovodi do porasta 3D vizije u ovim područjima.
3D Machine Vision je spreman za proboj
Integracija ovih funkcija u jedan čip je vrlo izazovna, jer zahtijeva istovremenu integraciju brojnih tehnologija, uključujući kompjuterski vid, umjetnu inteligenciju, optiku, arhitekturu sistema, ugrađeni sistemski softver, rubno računanje i dizajn čipa. NU4000, koji kombinuje Inuitivu jedinstvenu 3D tehnologiju sensinga sa SLAM i tehnologijom asinhronog vremenskog iskrivljavanja (koja može da generiše međufrejmove ako je brzina kadrova video zapisa nedovoljna, smanjujući podrhtavanje slike i vrtoglavicu, i postižući kašnjenje od manje od 1 milisekunde od primljenog pokreta od pokreta do ekrana), i integriše svoj odziv na tržište od pokretanja do ekrana.
Inteligentni robot 3D Vision prvi će eksplodirati
"Čak ni najbolja tehnologija ne može se implementirati ako je cijena previsoka ili ako nema fokusa na tržištu", dalje je izjavio Qu Guancheng. "Razlog zbog kojeg smo prvi lansirali robotski modul na kinesko tržište je, s jedne strane, zbog pandemije, potražnja tržišta za uslužnim robotima pokazala je eksplozivan rast. S druge strane, strateška prilagođavanja tržišnih lidera također su nam pružila velike mogućnosti."
Prema "Izvještaju o razvoju industrije robota u Kini (2021.)", očekuje se da će veličina globalnog tržišta robota dostići 33,58 milijardi dolara u 2021. godini. U 2021. veličina kineskog tržišta servisnih robota dostići će 30,26 milijardi juana, što je više od stope rasta globalnog tržišta robota za usluge; do 2023. godine, uz brzi razvoj novih scenarija i proizvoda kao što su roboti-vođeni vizijom i prateći servisni roboti, očekuje se da će kinesko tržište servisnih robota premašiti 60 milijardi juana.
"Naš C158 modul se može shvatiti kao čip opće-opće namjene plus namjenski modul. On odgovara potrebama većine kupaca u polju inteligentnih robota, dok kupci u drugim poljima zahtijevaju namjenske module." Zbog svestranosti našeg NU4000 čipa, ciklus iteracije za module zasnovane na ovom čipu opšte-opšte namjene je samo nekoliko mjeseci, mnogo kraći od ciklusa iteracije čipa. Stoga, kontinuiranim ponavljanjem modula, ne samo da možemo bolje zadovoljiti potrebe istog tržišta, već i proširiti se na nova tržišta.
Zrelost i široka primena bilo koje nove tehnologije zahtevaju kombinovani efekat različitih faktora. Tehnološka zrelost i trošak su dva ključna faktora. U prošlosti su se proizvodi 3D mašinskog vida suočavali sa značajnim izazovima u-primjenama velikih razmjera zbog nedovoljne integracije proizvoda i poteškoća u korištenju.
U doglednih 3-5 godina, 3D mašinski vid će se također široko primjenjivati u oblastima kao što su potpomognuta vožnja pri malim brzinama i VR/AR, a zajedno s drugim računarskim, senzorskim i tehnologijama povezivanja, potaknut će eksplozivni rast 3D mašinskog vida, što će dovesti do inteligentnije ere.