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近幾年，一批本土機器視覺的新玩家出現(xiàn)在大眾視野，且紛紛鎖定工業(yè)、物流、商業(yè)等非手機行業(yè)的3D機器視覺賽道。因為這些領(lǐng)域的3D機器視覺技術(shù)仍在不斷更迭尚未完全成熟，加之仍在教育市場的發(fā)展階段還未到爆發(fā)點，因此給這些新玩家以機會。
但同樣因為市場和技術(shù)的不成熟，市場容量仍很有限，同時這一領(lǐng)域的國際國內(nèi)大廠包括基恩士、康耐視、?？?、大華等根基已深，這些本土新玩家如何熬過創(chuàng)業(yè)的積累期？如何在大廠的夾縫中求存？仍有極大挑戰(zhàn)。
成立于2015年的本土3D機器視覺企業(yè)圖漾科技創(chuàng)始人兼CEO費浙平就坦言，“我們可控的只有做好自己的事。”
本期《與非觀察室》的視頻里，我們就與費浙平聊聊關(guān)于3D機器視覺技術(shù)、產(chǎn)品和市場的這些話題：
1. 從產(chǎn)品結(jié)構(gòu)上，3D機器視覺硬件核心組成應(yīng)該是信息采集和處理兩部分，在采集部分雙目+結(jié)構(gòu)光的架構(gòu)是否已是定式？還存在哪些新的可能性？這部分目前在攻堅的核心技術(shù)課題有哪些？
2. 我們看到您在此前接受采訪時表示也在著力解決應(yīng)用企業(yè)面臨的后續(xù)二次開發(fā)的門檻問題，也就是針對一些新的產(chǎn)品形態(tài)如何實現(xiàn)快速遷移的問題，目前進展如何？這點是否與供應(yīng)商的軟件開發(fā)能力息息相關(guān)？未來是否也將成為3D機器視覺供應(yīng)商之間的一大關(guān)鍵競爭點？
3. 除上述談到的硬件以及軟件部分，3D機器視覺還存在哪些技術(shù)發(fā)展趨勢和可能的創(chuàng)新點？
4. 圖漾一直強調(diào)自身一大優(yōu)勢是產(chǎn)品的性價比，這種極致性價比是怎么做到的？
5. 通常提到超高性價比，我們總會聯(lián)想到兩點：一是損失了什么，是否以犧牲一定性能和功能為代價？二是這一產(chǎn)品是面向中低端應(yīng)用的，對此您怎么看？
6. 我們總會問新入者一個問題，即如何跟傳統(tǒng)大廠如基恩士、康耐視等競爭？有哪些機會和挑戰(zhàn)？
采訪中我們討論到很多話題，因為視頻時長有限，我們把更多精彩對話內(nèi)容以文字方式分享如下。
與非網(wǎng)：如果從全行業(yè)發(fā)展的歷史角度來看，行業(yè)應(yīng)用的3D機器視覺經(jīng)過了哪些重要的發(fā)展階段和時間節(jié)點？在不同的時間節(jié)點上又有哪些里程碑式的事件？
費浙平：我們可以看到明顯的幾個時間節(jié)點，在2016年之前，市場上有很多小的團隊在進行一些技術(shù)的研發(fā)積累和一些方向的探索，但那個時候整個機器視覺的概念并沒有那么明顯和突出，屬于原始的技術(shù)積累階段，我們同樣也正是在那個時間形成了我們的核心研發(fā)團隊，但那個時候的產(chǎn)品應(yīng)用其實不是那么的清晰，主要大家的興趣可能會集中于像一些2C的應(yīng)用，尤其是自然人機交互。
從2016年之后的三年，就是16、17、18年這三年是一個機器視覺概念的成型到落地的過程。在這個過程當中我們看到有很多大型的客戶，提出了明確的一些機器視覺，尤其是3D機器視覺的需求，然后我們的產(chǎn)品也得到了一些實際的現(xiàn)場測試和應(yīng)用的機會。在投融資層面，那個時期像早期投融資非常活躍，A輪比如說像天使人A輪，有很多的公司能夠得到一些投融資，圖漾也是在這個階段拿到了我們前面的融資。
在19-2021我們這三年，我認為是到了第三個階段，有很多真正的行業(yè)的應(yīng)用落地，到了真正的產(chǎn)品上線，得到了一些小范圍的具體的應(yīng)用和落地的過程。這個時間，投融資的規(guī)模會比之前更大，有一些優(yōu)秀的公司出來，融資的規(guī)模都能夠到幾千萬，甚至是幾千萬美金這樣一個規(guī)模。
圖漾也是在這個過程拿到了我們的A+、B輪的融資，然后我們也拿到了很多行業(yè)里面頂尖的一些客戶的訂單，但是雖然發(fā)展的這一個趨勢是比較清晰了，但大家在公司的財務(wù)層面基本上還是在研發(fā)投入很大，營業(yè)收入相對還不夠來支撐我們的研發(fā)投入，就是說公司還是處于一個虧損的狀態(tài)，但是大家對于3D機器視覺的這件事情看的是更加的清晰，信心更加強烈。
我認為在接下去的三年時間里，行業(yè)里面優(yōu)秀的公司會在無論是從新產(chǎn)品的迭代，還是從行業(yè)的應(yīng)用落地，以及在整個公司的財務(wù)層面都會跑出來。甚至我們應(yīng)該是有機會看到這個行業(yè)里面的公司除了盈利之外，還能夠做到IPO的階段。
與非網(wǎng)：在3D機器視覺產(chǎn)品的處理單元部分，我們看到最初圖漾是采用 FPGA來做處理的單元，現(xiàn)在也在談?wù)?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%BC%8F/">嵌入式AI的概念，這個變化背后的背景是什么？
費浙平：談到處理器的芯片平臺或者是處理器的架構(gòu)，我們要把它分成兩個層次來看，第一個是在數(shù)據(jù)采集，就您提到的數(shù)據(jù)采集，也就是我們今天看到的這一個，我們的3D工業(yè)相機內(nèi)部它有一個處理器的平臺。另外一個是我們的傳感器，就是把3D數(shù)據(jù)采集回來之后，在應(yīng)用層它有另外一個數(shù)據(jù)處理平臺，所以我們把它叫做一個底層的算法處理和應(yīng)用層的算法處理兩個不同的層面來進行考慮。
在底層的數(shù)據(jù)處理層面，也就是我們相機內(nèi)部的這一單元，我們一直以來在使用FPGA這個平臺，我們認為在接下去的兩三年時間里面，它還是一個最佳的算力承載平臺，因為底層的數(shù)據(jù)處理相對來講算法的模式比較固定，然后整個數(shù)據(jù)處理的apply，它的數(shù)據(jù)處理量也比較的重，所以FPGA是一個非常好的承載平臺。
在傳感器數(shù)據(jù)出來之后，在應(yīng)用層，比如說我們把它用來做三維建模或者一些做工業(yè)檢測等等，應(yīng)用層的算法，它變化比較多端，比方說有一些簡單場景里面，我們用一個普通的CPU的平臺就能夠勝任，但是在一些復(fù)雜的場景里面，我們要用到一些人工智能、一些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，我們會用到剛才提到的像GPU甚至包括一些專用的NPU就是一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速處理芯片，所以面臨的軟件任務(wù)會比較多樣化，所以我們有用到CPU作為工控機，也有用到GPU作為一個神經(jīng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個加速芯片，今天我們看到有很多專門的AI的專用芯片，我們也在嘗試導(dǎo)入進行使用。
所以我們談?wù)撘粋€處理器架構(gòu)的話，就是把它分成傳感器層面以及應(yīng)用層面兩個角度來看，我們在底層會堅持使用FPGA，我們認為這是一個性價比最合適的一個技術(shù)平臺。在運營層面，我們需要從CPU到GPU到NPU，我們所有的合適的處理都需要去支持。
與非網(wǎng)：目前影響3D機器視覺導(dǎo)入市場的因素有哪些？同時在不同的一些應(yīng)用場景，包括工業(yè)自動化，工業(yè)檢測，以及物流商業(yè)，在不同的領(lǐng)域又存在哪些差異性？
費浙平：我覺得從大的方面來看，有兩個影響今天3D機器視覺普及的因素。第一個是供給側(cè)的，第二個是需求側(cè)的。
供給側(cè)很顯而易見了，本身3D技術(shù)需求無論是從傳感器相機，還有我們剛才反復(fù)討論過的AI軟件層面的問題，它的技術(shù)成熟度其實是有所欠缺的，因為它本身作為一個創(chuàng)新技術(shù)領(lǐng)域還在不斷的成長和發(fā)展過程當中，今天的技術(shù)水平和能力相對來講還算比較初級，它的能力有限，所以導(dǎo)致它的應(yīng)用場景一定還是有限的。
第二個需求側(cè)的問題怎么來理解？無論是智能視覺還是AI，今天在需求側(cè)有一個客觀存在的問題是客戶有點盲目樂觀，就覺得是這么厲害，我有很多的需求你來幫我搞定，然后在這個過程當中就會導(dǎo)致客戶自己也沒有完全的理解他的需求到底是怎樣的，他認為AI或者是3D視覺是個萬能的，他只要簡單的幾個需求，我們就能夠幫他搞定。
這里面其實包括很多需求，就是說需求本身的成熟度和落地的時間點到?jīng)]到？我覺得有一點盲目樂觀的，就是不那么接地氣的情況出現(xiàn)。
我覺得供給側(cè)的技術(shù)成熟度和需求側(cè)的盲目樂觀，其實都是影響3D機器視覺市場化的障礙，所以今天真正能夠落地的這些場景都是正好是我們的技術(shù)能力和需求，正好兩個已經(jīng)發(fā)生交集了，但這一個交集的面積其實不大。但我覺得雙方都在相互接近，技術(shù)本身會變得越來越好。隨著時間的推移，或者隨著看到一些成功落地的案例發(fā)生，客戶也對我們的了解越來越深，提的需求也會更加的接地氣。
對于說在不同的目標市場，對于3D視覺的需求是不是差異很大，我覺得這個差別甚至是大到無法想象。舉一個簡單的例子，比如說在汽車生產(chǎn)線里，一套視覺系統(tǒng)1萬美金，客戶會覺得是非常便宜的一套系統(tǒng)，如果放在物流里看，別說1萬美金了，1萬人民幣快遞公司會說我就不要用，他就覺得100美金才是一個合適的價格。
所以我們認為雖然都是3D機器視覺的落地應(yīng)用，但是在不同的行業(yè)里面可能是完全沒有交集的，這也是為什么我們今天已經(jīng)有了這么多的產(chǎn)品，以后還要往更高精度、更低成本發(fā)展，還需要有一個產(chǎn)品的演進方向。
與非網(wǎng)：在未來2D和3D機器視覺會并存，這肯定是業(yè)界的一個共識，對于未來比如說2~3年內(nèi)，這兩者的市場規(guī)模的預(yù)判，您怎么看？
費浙平：可能會出乎您的意料，對于3D機器視覺或者2D機器視覺的市場規(guī)模，其實我們并不關(guān)心，我們認為這是個對的事，至于兩三年之后，它是10億規(guī)模，還是100、1000億規(guī)模的市場，我們覺得不重要，這是值得投入非常有價值的這么一件事。
但是我們會關(guān)注2D機器視覺和3D機器視覺相對的比例關(guān)系。我們是有這樣一個判斷和理解，就目前來講，可能2D機器視覺和3D機器視覺，市場上的比例甚至是接近100：1，2D遠遠多過3D機器視覺。
大概兩三年的時間維度來講，我們認為可能會演變到50:1，因為2D機器視覺它也在發(fā)展，3D也在快速的發(fā)展，但3D的發(fā)展增速可能會比2D更快，但最終的一個行業(yè)格局，我個人的判斷，我覺得將來2D和3D的比例可能會到10:1。
在一些相對簡單的應(yīng)用場景里面，2D是夠用的，而且對客戶來講，但凡2D夠用的事情，一定是用2D，因為越簡單的技術(shù)產(chǎn)品其實它的穩(wěn)定性會更好，成本也會更低，大家只是追求一個成本和效率的問題。
所以3D視覺一定在完成2D視覺要么做不了的事，要么是做不好的事，才輪到3D視覺出場。
與非網(wǎng)：我們也看到過去幾年本土有一批像圖漾科技這樣的新玩家進入到3D機器視覺這個領(lǐng)域。在您看來，現(xiàn)在本土3D機器視覺的供應(yīng)端的生態(tài)處于怎樣的發(fā)展階段？是泡沫期還是到了相對穩(wěn)定期？現(xiàn)在同業(yè)的生態(tài)是處在比較良性的競爭發(fā)展的狀態(tài)嗎？
費浙平：首先從發(fā)展狀態(tài)來講，我覺得基本上還是屬于良性的一個狀態(tài)。雖然最近因為3D機器視覺的熱度在上升，投資也比較活躍，也就意味著有更多的公司出現(xiàn)，或者是有公司可以拿到更多的錢，這又是一個新的市場，大家都要急于打開各自的局面，所以導(dǎo)致競爭的激烈程度會提高。
我們又把它分成兩個層面來看，第一是我們所處的上游核心零部件，其實在我們這個環(huán)節(jié)的競爭不太多，因為目前來講，視覺行業(yè)更多的是集中在中游的系統(tǒng)集成商層面，更多的投融資也發(fā)生在我們的下游客戶層面，系統(tǒng)集成商因為要直接去搶最終的一些行業(yè)客戶的落地，所以他們的競爭激烈程度從去年到今年是上升的比較快的，大家手上的錢也會越來越多。
從競爭變激烈的角度，整體上還是在一個比較良性的范疇。正面的意義和價值在哪？就是說隨著這個行業(yè)的熱度越來越高，隨著大家的能力提升，實際上大家通過競爭，各自的產(chǎn)品得到提升，價格下降，最終還是惠及這個行業(yè)的最終用戶。所以無論是教育市場還是推動客戶更早或更快或更多的把3D視覺用起來，客觀上是推動的作用比較明顯和巨大的。
另外說是不是處于泡沫期？從投資的角度來講，我認為當前的行業(yè)泡沫還是比較明顯的，但是在一個創(chuàng)新的階段，我覺得泡沫還是好處多過副作用，因為畢竟有了更多的人，更多的錢就可以辦更多的事。像圖漾也是，這么多年的發(fā)展下來，我們每年的研發(fā)投入在不斷的上升，在收入層面也就是從去年才開始明顯的放量上升，也就意味著在過去的那么多年里在財務(wù)上還是虧損的，這里面一定需要一個良好的投資的環(huán)境，包括資本層面對于3D機器視覺這一個行業(yè)的看好，我們才能不斷得到外部的資金支持。
整體上來看，我認為算是泡沫期，但這個泡沫還不至于像其他有一些消費類的行業(yè)到了出問題的程度，在技術(shù)領(lǐng)域我覺得泡沫第一它的破壞性不會那么大，第二它還是幫助了一些創(chuàng)新的公司度過早期的虧損階段。
所以整體上我有兩個判斷，第一個是適度的泡沫可以有，第二個是目前3D機器視覺行業(yè)整體上還屬于良性態(tài)勢。
