Älykkyyden aikakautta kohti ei tarvita vain tekoälytekniikkaa, vaan myös sarjan laskenta-, tunnistus- ja yhteysteknologioita, jotka ovat yhteensopivia tekoälyn kanssa. Näistä 3D-anturi on erityisen tärkeä. Tarkasteltaessa joitain tämän hetken suosituimpia aloja, kuten älykkäät robotit, autonomiset ajoneuvot, XR (mukaan lukien VR, AR ja MR) ja metaversumi, joka on tällä hetkellä kuumin aihe, vaativat kaikki 3D-tunnistuksen.
3D-konenäköä sovellettiin kuitenkin pitkään pääasiassa älykkäiden kaupunkien valvontaan, eikä se löytänyt sovellutuksia useammille aloille. Tähän on monia syitä, mukaan lukien kustannukset, teknologinen kypsyys ja esteet 3D-näkösirujen käytölle.
Siirtyminen 2D:stä 3D:hen ja saavuttaa harppaus hankitun tiedon laadussa ja määrässä, on täytettävä valtava tekninen aukko. Vain kypsillä 3D-konenäön tuotteilla nämä markkinat voivat ottaa 3D-konenäön nopeasti käyttöön suuressa mittakaavassa. Maailman ainoa yksi-siruratkaisu, joka integroi 3D-syvyydentunnistuksen, SLAM- (Simultaneous Localization and Mapping)- ja tekoälyominaisuudet, kun sitä markkinoidaan ja sovelletaan Kiinan markkinoilla, se nopeuttaa 3D-konenäön räjähdysmäistä kasvua.
3D Machine Vision toivottaa tervetulleeksi mahdollisuuden räjähdysmäiseen kasvuun
Miksi 3D-konenäön tunnetuksi tekeminen on vaikeaa?
Tunnettu psykologi Treicher vahvisti kerran joukon tietoja: 83 % ihmisten hankkimasta tiedosta tulee näköstä ja 11 % kuulosta. On selvää, että koneälyn saavuttamiseksi ja kohti älykästä aikakautta visuaalinen tieto on ratkaisevan tärkeää, erityisesti 3D-näkemys.
Esimerkiksi tämän vuoden kuumin aihe, metaversumi, vaatii XR:n (Extended Reality), joka liittyy läheisesti 3D-näkemykseen, kartoittaakseen todellisen maailman virtuaalimaailmaan. VR koki investointibuumin vuonna 2015, ja seuraavaa vuotta 2016 kutsuttiin "VR:n vuodeksi".
VR-laitteiden aiheuttaman matkapahoinvoinnin ja riittämättömän sisällön vuoksi vuodesta 2016 ei kuitenkaan tullut "VR:n vuotta". Vasta vuonna 2021, jolloin Meta myi 10 miljoonaa Oculus Quest 2 VR -kuuloketta, teollisuus uskoi, että XR oli siirtynyt uuteen räjähdysmäisen kasvun jaksoon.
Autonomiset ajoneuvot ja älykkäät robotit ovat myös tyypillisiä alueita, jotka vaativat 3D-näkemystä, mutta niissä on haasteita. Itseohjautuvien ajoneuvojen alalla puhtaasti 2D-näköratkaisun käyttäminen, olipa kyseessä kamera tai lidar, vaatii valtavia tietomääriä, mikä aiheuttaa valtavia kustannushaasteita. Roboteissa vaadittavaa 3D-näkötekniikkaa on myös vaikea soveltaa laajassa mittakaavassa teknisten ja kehitysvaikeuksien vuoksi.
"3D-näkemys ei ole vain siruista tai algoritmeista kiinni, vaan siihen liittyy myös niihin liittyviä asioita, kuten optiikkaa, rakennetta ja lämmönpoistoa. Siruista ja algoritmeista koostuva monimutkainen tekninen järjestelmä tekee 3D-näkösiruista ja -ratkaisuista erittäin korkeat tekniset esteet, jotka vaativat enemmän aikaa, teknologiaa ja lahjakkuutta."
"Voivatko hyvä teknologia ja menestynyt tuote lopulta ohjata koko ekosysteemin kehitystä, niiden välillä on valtava kuilu, ja tämä ero johtuu todennäköisesti 90 % ohjelmistojen työmäärästä." Bai Yi totesi edelleen: "Vain tarjoamalla täydellisen järjestelmätason-ratkaisun voidaan vastata markkinoiden vaatimuksiin. Uskomme myös, että binokulaarinen 3D-näkö alentaa tekoälyn konenäön kustannuksia." Alan korkea tekninen este tarkoittaa, että vain harvat yritykset, joilla on erittäin vahvat tekniset ja tuoteominaisuudet, voivat toimia siinä, mikä estää 3D-näkötekniikan nopean yleistymisen. Hyvä esimerkki on Applen ostama israelilainen 3D-siruyhtiö PrimeSense 360 miljoonalla dollarilla ja sen myöhempi teknologian patentointi, joka mahdollistaa Face ID 3D -kasvojentunnistustoiminnon iPhoneissa. Muiden valmistajien, joilla ei ole samanlaista teknologiaa ja tuotetoimittajia, on vaikea toteuttaa Applen puhelimiin verrattavia 3D-tunnistustoimintoja.
XR:n, autonomisten ajoneuvojen ja älykkäiden robottien aloilla markkinoille on tulossa 3D-visuaalisen havainnon AI-siru, joka integroi useita toimintoja, mikä saattaa aiheuttaa 3D-näön nousua näillä alueilla.
3D Machine Vision on valmis läpimurtoon
Näiden toimintojen integroiminen yhdelle sirulle on erittäin haastavaa, sillä se vaatii useiden teknologioiden samanaikaista integrointia, mukaan lukien tietokonenäkö, tekoäly, optiikka, järjestelmäarkkitehtuuri, sulautetut järjestelmäohjelmistot, reunalaskenta ja sirusuunnittelu. NU4000, joka yhdistää Inuitiven ainutlaatuisen 3D-tunnistustekniikan SLAM- ja asynkronisen aikavääristymistekniikan kanssa (joka voi luoda väliruutuja, jos videon kehysnopeus on riittämätön, mikä vähentää kuvan värinää ja huimausta ja saavuttaa alle 1 millisekunnin viiveen liikkeestä näyttöön sen jälkeen, kun sen julkaisu on saanut markkinoille tulemisen) ja integroi tekoälyn.
Älykäs robotti 3D Vision räjähtää ensimmäisenä
"Edes parasta teknologiaa ei voida ottaa käyttöön, jos kustannukset ovat liian korkeat tai markkinoilla ei ole fokusta", Qu Guancheng totesi edelleen. "Syy, miksi toimme robottimoduulin Kiinan markkinoille ensimmäisenä, on toisaalta pandemian vuoksi palvelurobottien kysyntä markkinoilla on osoittanut räjähdysmäistä kasvua. Toisaalta markkinajohtajien strategiset sopeutukset ovat myös antaneet meille suuria mahdollisuuksia."
"Kiinan robottiteollisuuden kehitysraportin (2021)" mukaan globaalien robottimarkkinoiden koon odotetaan nousevan 33,58 miljardiin dollariin vuonna 2021. Vuonna 2021 Kiinan palvelurobottimarkkinoiden koko on 30,26 miljardia yuania, mikä on korkeampi kuin globaalien palvelurobottien markkinoiden kasvuvauhti; Vuoteen 2023 mennessä uusien skenaarioiden ja tuotteiden, kuten visioohjattujen robottien ja palvelurobottien, nopean kehityksen myötä Kiinan palvelurobottimarkkinoiden koon odotetaan ylittävän 60 miljardia yuania.
"C158-moduulimme voidaan ymmärtää yleiskäyttöiseksi-siruksi ja erilliseksi moduuliksi. Se sopii useimpien asiakkaiden tarpeisiin älykkäiden robottien alalla, kun taas muiden alojen asiakkaat tarvitsevat erityisiä moduuleja." NU4000-sirumme monipuolisuuden vuoksi tähän yleiskäyttöiseen -siruun perustuvien moduulien iteraatiosykli on vain muutama kuukausi, paljon lyhyempi kuin sirun iteraatiosykli. Siksi moduulien jatkuvalla iteroinnilla voimme paitsi vastata paremmin samojen markkinoiden tarpeisiin myös laajentua uusille markkinoille.
Uuden teknologian kypsyys ja laaja soveltaminen edellyttävät eri tekijöiden yhteisvaikutusta. Tekninen kypsyys ja kustannukset ovat kaksi keskeistä tekijää. Aiemmin 3D-konenäkötuotteet kohtasivat merkittäviä haasteita laajamittaisessa-sovelluksissa riittämättömän tuoteintegroinnin ja käyttövaikeuden vuoksi.
3-5 vuoden kuluessa 3D-konenäköä tullaan soveltamaan laajalti myös sellaisilla aloilla, kuten hidasavusteinen ajaminen ja VR/AR, ja yhdessä muiden tietojenkäsittely-, tunnistus- ja yhteysteknologioiden kanssa se edistää 3D-konenäön räjähdysmäistä kasvua, mikä johtaa älykkäämpään aikakauteen.