Intellekti ajastu poole liikumisel pole vaja mitte ainult AI-tehnoloogiat, vaid ka arvutus-, tuvastus- ja ühenduvustehnoloogiaid, mis ühilduvad tehisintellektiga. Nende hulgas on 3D-andur eriti oluline. Vaadates mõningaid tänapäeval kõige populaarsemaid valdkondi, nagu intelligentsed robotid, autonoomsed sõidukid, XR (sealhulgas VR, AR ja MR) ja metaversum, mis on praegu kuumim teema, nõuavad kõik 3D-andurit.
Kuid pikka aega rakendati 3D masinnägemist peamiselt nutikate linnade seireks ja enamates valdkondades rakendust ei leidnud. Sellel on palju põhjuseid, sealhulgas hind, tehnoloogiline küpsus ja 3D-nägemise kiipide kasutamise takistused.
2D-lt 3D-le üleminekuks ning omandatud teabe kvaliteedi ja kvantiteedi hüppe saavutamiseks tuleb ületada tohutu tehnoloogiline lõhe. Ainult küpsete 3D-masinnägemistoodetega saavad need turud 3D-masinnägemise suures ulatuses kiiresti kasutusele võtta. Maailma ainus -kiibilahendus, mis integreerib 3D-sügavuse tuvastamise, SLAM-i (samaaegse lokaliseerimise ja kaardistamise) ja tehisintellekti võimalused, kui seda Hiina turul reklaamitakse ja rakendatakse, kiirendab 3D-masinanägemise plahvatuslikku kasvu.
3D Machine Vision tervitab võimalust plahvatuslikuks kasvuks
Miks on 3D masinnägemist raske populariseerida?
Tuntud psühholoog Treicher kontrollis kord andmeid: 83% teabest, mida inimesed saavad, pärineb nägemisest ja 11% kuulmisest. Ilmselgelt on visuaalne teave, eriti 3D-nägemine, masina intelligentsuse saavutamiseks ja intelligentse ajastu poole liikumiseks ülioluline.
Näiteks selle aasta kuumim teema, metaversum, nõuab 3D-nägemisega tihedalt seotud XR-i (Extended Reality), et kaardistada pärismaailm virtuaalsesse maailma. VR koges 2015. aastal investeerimisbuumi ja järgmist, 2016. aastat nimetati "VR-i aastaks".
Kuid selliste probleemide tõttu nagu VR-seadmete põhjustatud liikumishaigus ja ebapiisav sisu, ei saanud 2016. aastast "VR-aastat". Alles 2021. aastal, kui Meta müüs 10 miljonit Oculus Quest 2 VR-peakomplekti, uskus tööstusharu, et XR on jõudnud uude plahvatusliku kasvu perioodi.
Autonoomsed sõidukid ja intelligentsed robotid on samuti tüüpilised valdkonnad, mis nõuavad 3D-nägemist, kuid neil kõigil on probleeme. Autonoomsete sõidukite valdkonnas nõuab puhtalt 2D-nägemislahenduse kasutamine, olgu see kaamera või lidar, tohutul hulgal andmemahtusid, mis tekitab suuri kuluprobleeme. Ka robotites nõutavat 3D-nägemise tehnoloogiat on tehniliste ja arendusraskuste tõttu raske massiliselt rakendada.
"3D-nägemine ei ole ainult kiipide või algoritmide küsimus, see hõlmab ka seotud probleeme, nagu optika, struktuur ja soojuse hajumine. Kiipidest ja algoritmidest koosnev keeruline tehniline süsteem muudab 3D-nägemise kiipide ja lahenduste tehnilised barjäärid väga kõrgeks, mis nõuab rohkem aega, tehnoloogiat ja talentide investeeringuid."
"Kas hea tehnoloogia ja edukas toode võivad lõpuks vedada kogu ökosüsteemi arengut, on nende vahel tohutu lõhe ja see lõhe on tõenäoliselt 90% tarkvara töökoormusest." Bai Yi märkis veel: "Ainult tervikliku süsteemi-taseme lahenduse pakkumisega saab turu nõudmisi rahuldada. Samuti usume, et binokulaarne 3D-nägemine vähendab tehisintellekti masinnägemise kulusid." Kõrge tehniline barjäär selles valdkonnas tähendab, et selles saavad tegutseda vaid üksikud ülitugeva tehnilise ja tootevõimekusega ettevõtted, mis takistab 3D-nägemise tehnoloogia kiiret populariseerimist. Hea näide on Apple'i Iisraeli 3D-kiipide ettevõtte PrimeSense'i ostmine 360 miljoni dollari eest ja sellele järgnev tehnoloogia patenteerimine, mis võimaldab iPhone'idel Face ID 3D-näotuvastusfunktsiooni. Teistel tootjatel, kellel puudub sarnane tehnoloogia ja tootetarnijad, on Apple'i omadega võrreldavate 3D-tuvastusfunktsioonide rakendamine oma telefonides keeruline.
XR-i, autonoomsete sõidukite ja intelligentsete robotite valdkonnas on turul näha 3D-visuaalse tajumise AI-kiibi tekkimist, mis ühendab mitmeid funktsioone, mis võib nendes piirkondades 3D-nägemise tõusu põhjustada.
3D Machine Vision on valmis läbimurdeks
Nende funktsioonide integreerimine ühele kiibile on väga keeruline, kuna see nõuab mitmete tehnoloogiate, sealhulgas arvutinägemise, tehisintellekti, optika, süsteemiarhitektuuri, manustatud süsteemitarkvara, servaarvutite ja kiibikujunduse samaaegset integreerimist. NU4000, mis ühendab Inuitive'i ainulaadse 3D-anduri tehnoloogia SLAM-i ja asünkroonse ajakõverdustehnoloogiaga (mis võib ebapiisava videokaadrisageduse korral genereerida vahepealseid kaadreid, vähendades pildi värinat ja peapööritust ning saavutades vähem kui 1 millisekundilise viivituse liikumisest ekraanile, alates turuletulekust ja AI-reaktsioonist), ning integreerib tehisintellekti.
Intelligentne roboti 3D-nägemine plahvatab esimesena
"Isegi parimat tehnoloogiat ei saa rakendada, kui hind on liiga kõrge või puudub turule keskendumine," märkis Qu Guancheng. "Põhjus, miks me robotmooduli Hiina turule esimesena lansseerisime, on ühest küljest pandeemia tõttu nõudlus teenindusrobotite järele näidanud plahvatuslikku kasvu. Teisest küljest on turuliidrite strateegilised kohandumised meile ka suuri võimalusi andnud."
Hiina robotitööstuse arenguaruande (2021) andmetel ulatub globaalne robotituru suurus 2021. aastal eeldatavasti 33,58 miljardi dollarini. 2021. aastal ulatub Hiina teenindusrobotituru suurus 30,26 miljardi jüaanini, mis on kõrgem kui globaalse teenindusrobotituru kasvutempo; 2023. aastaks on uute stsenaariumide ja toodete, nagu nägemus-juhitud robotid ja kaasteenindusrobotid, kiire arenemisega Hiina teenindusrobotiturg eeldatavasti üle 60 miljardi jüaani.
"Meie moodulit C158 võib mõista kui üldotstarbelist-kiipi pluss spetsiaalne moodul. See sobib enamiku klientide vajadustega intelligentsete robotite valdkonnas, samas kui muude valdkondade kliendid nõuavad spetsiaalseid mooduleid." Meie NU4000 kiibi mitmekülgsuse tõttu on sellel üldotstarbelisel-kiibil põhinevate moodulite iteratsioonitsükkel vaid paar kuud, mis on palju lühem kui kiibi iteratsioonitsükkel. Seetõttu suudame mooduleid pidevalt itereerides mitte ainult paremini vastata sama turu vajadustele, vaid ka laieneda uutele turgudele.
Iga uue tehnoloogia küpsus ja laialdane rakendamine nõuavad erinevate tegurite koosmõju. Tehnoloogiline küpsus ja hind on kaks peamist tegurit. Varem seisid 3D-masinnägemistooted suuremahulistes-rakendustes silmitsi tõsiste väljakutsetega, kuna toodete integreerimine oli ebapiisav ja kasutusraskused.
Eeldatava 3-5 aasta jooksul hakatakse 3D-masinnägemist laialdaselt kasutama ka sellistes valdkondades nagu väikese kiirusega autojuhtimine ja VR/AR, ning koos teiste andmetöötlus-, tuvastus- ja ühenduvustehnoloogiatega kiirendab see 3D-masinanägemise plahvatuslikku kasvu, mis viib intelligentsema ajastuni.