过去一年，当大多数资本由激情回归理性，3D视觉赛道却热度不减，并且这股热潮还在持续蔓延。

  一方面，融资频起，无论是视比特机器人、灵西机器人、梅卡曼德等智能机器人公司，还是图漾科技、深视智能、知象光电等AI视觉公司，都在今年接连披露大额融资。

  据不完全统计，仅今年7月，3D视觉在工业机器人领域的融资就有5起，相当于去年一个季度的量。

  另一方面，从下游应用产业来看，3D视觉已经在汽车、半导体、薄膜、锂电、面板、3C、光伏、物流、PCB、餐饮等多个行业落地。

  正面战场，各家使出看家本领抢市场、推方案，在后方战场，他们在防护等级、稳定性、精度、扫描速度、数据传输等等方面挖河道、修筑高墙。

  在这场共同奔赴的背后，出现了四股代表势力：机器视觉元老、AI视觉企业、机器人部落、互联网科技巨头。

  热门赛道中，多方势力的混战并不罕见，但我们关心的是，为什么是他们？各方在工业制造领域占据的分量又如何？究竟哪一方的立足之处才是未来竞争的核心阵地？

  机器人赛道想要保持快速地发展，离不开一双更智慧的3D视觉之眼；3D视觉技术想要验证自己的实力，机器人也是一个绝佳的载体。

  如果说3D视觉相当于眼睛，用以获取外部信息，那么AI就等于大脑，可以指导眼睛更精准的识别图像，和AI融合，3D视觉可以最大限度发挥优势。

  机器人部落的特点之一，天生自带机器人基因，参与产业链多个环节，一体化方案上走在前列。

  有了大脑和眼睛只是第一步，只有将其搭载在合适的躯体上，优势才能够被线D视觉从实验室走向复杂工业现场的过程中，必然要经过寻找躯体的阶段，技术链条长、易做难精使得这一过程困难重重，这也成为当下兵家必争的要塞。

  机器人厂商一开始就选择扎根机器人硬件，在AI、3D与机器人的相互赋能上更具优势。

  他们更易于在保证产品性能的同时降低研发成本，在实现产品迭代升级对技术的反哺上，也更加高效。

  换句话说，机器人厂商建立起更强的总实力，也就有了拥有了面对其他厂商竞争压力的底气。

  机器人赛道已经迈过技术产品化的阶段，正处在产品商品化阶段，大量手握资源的科技巨头都已经冲了进来。

  于大厂而言，机器人和3D视觉只是其中一条产业线；但于机器人部落而言，却是他们的立身之本，势必会倾尽全力。

  梅卡曼德通过在海内外组建多个子公司分公司和支持团队，形成近500人规模的核心团队。

  灵西机器人的长处在硬件技术和3D成像技术。其小组成员来自北大、浙大、清华等知名学府，有着十年以上机器人、计算机视觉和自动化设备的研究开发经验。

  视比特机器人是该部落的学术派代表，长处在于软件。核心技术骨干来自普林斯顿、哥大、武大、中科院等高校和研究机构，在计算机视觉、机器人、3D图形、云计算大数据等领域有多年研究积累，每年研发投入占比超50%。

  然而，3D视觉+机器人可落地的场景很多，不一样的行业，不同场景所需的技术标准不同，十分考验机器视觉厂商的技术能力。

  灵西布局仓储物流、工业制造等领域；梅卡曼德布局汽车、工程机械等行业；视比特瞄准工程机械、物流、汽车三大行业。

  在梅卡曼德的官网上，其3D视觉与大型汽车主机厂和龙头能源公司的案例慢慢的变成了标杆。

  视比特针对人机一体化智能系统、智慧物流这两个典型的深水区场景，打造出“3D视觉感知与机器人柔性控制深层次地融合”的视觉大脑，以标准化、低成本的解决方案，攻克制造业场景多品种、小批量生产模式带来的难题。

  如果将2D时代机器视觉的头部厂商比作沉稳老练的中年人，那么AI视觉企业就是风华正茂的青年人。

  发展多年的2D视觉技术，只能得到物体的平面图，3D视觉好比人类的眼睛，可以完整重现各类三维场景，工业生产过程中，无论是规则零部件的长、宽、高，还是不规则零部件的曲面、弧度、深度识别，只需“惊鸿一瞥”，便可给出实时、高精度的三维数据测量结果。

  这就意味着，从2D到3D，并非一场简单的技术升级，其背后是所能获取信息质量和数量的一次“质”的飞跃，后者具有较高的底层光学技术和算法成像技术壁垒。

  在此基础上进行物体的数字重建，可以让虚拟世界更真实，为AR/VR、虚拟购物、无人驾驶汽车及先进驾驶辅助系统等领域带来大规模落地。

  一个强大的对手，往往具有过硬的综合素养，而能够扎根一处，做到单点专精的对手，同样令人敬畏。

  他们有的聚焦更深更细的上游核心零部件，有的依托软件算法自研或外购相机，构建自己的壁垒。

  奥比中光是3D视觉领域的初创头部企业，通过“芯片+模组+算法”的模型进行底层技术研发构筑护城河。同时以标准品覆盖中小客户的需求，识别潜力的细分市场，寻找细分行业龙头客户，为他们提供定制开发服务。

  专注3D深度相机领域的光鉴科技，相比于海康、大华等机器视觉厂商，强项在3D相机的深度学习算法和光学深度耦合的整体软硬件方案的开发能力上。

  值得一提的是，在众多3D设备中，3D相机/3D采集设备销售额增速最快，2021年，国内机器视觉市场规模约160亿，其中3D相机占比近5%，预计到2025年占比有望达到近10%，因此这也成为大部分厂商的重点布局方向。

  灵明光子专注于3D传感器芯片研发，将前沿的单光子探测器技术，应用于手机3D模组、激光雷达和其它高性能深度传感系统。

  埃瓦科技一开始走的就是“芯片+算法”双研发路线%都是技术人员，作为一家初创公司，目前研发投入已超越一个亿。

  视海芯图成立于2020年，同样以3D视觉AI芯片研发商的身姿入局，为市场输送机器视觉和AI领域高度整合的芯片解决方案。

  奥比中光研发副总丁军也表示，奥比中光一开始就选择了“困难”模式，从芯片做起。

  光鉴科技和中兴手机合作，基于纳米光子技术的原创专利，推出全新屏下结构光技术，打破了苹果的专利和产业链垄断。

  围绕3D视觉的业务，可以大致分为两类，以3D视觉相机、传感器、芯片等硬件产品为主，或者以3D视觉系统解决方案为主。

  后者也有局限，选择做软件整体解决方案或者集成，最核心的3D视觉技术占比不多，容易被“卡脖子”。

  因此，从硬件产品到系统解决方案，他们均有涉猎，专注于在各个细分场景解决某个问题。

  通过3D技术，AI视觉企业已确定进入3D相机、3D传感芯片和3D视觉平台等产业链的不同环节。

  几家起步较早，技术相对有优势的机器视觉公司，慢慢的变成了人工智能领域的小巨头。

  那些能够穿越历史周期律，傲然而立的企业，不仅懂得扬长避短，在擅长的领域做深做透，也懂得欲速则不达，不断在时代更迭中发现不足，而后用年复一年的定力补齐短板。

  诞生于上世纪80年代的基恩士和康耐视，是机器视觉赛道久负盛名的元老级企业。

  国内机器视觉产业相比国外起步较晚，在奋起直追二十年后，从筚路蓝缕走向全面开挂，终于与国际巨头同场竞技，共享盛名。

  而其关键便在于利用时间这道特有的门槛，在己与彼之间，画出了一个“早”字。

  过去几十年中，他们早早积累视觉技术，在产品性能、工艺上打磨出自己的核心竞争力，以成熟的2D视觉技术，获得了广泛认可。

  诚然，2D与3D同属一个视觉体系，但技术门槛却提高了一大截。不仅涉及光学、结构、散热等跨学科设计难题，更有芯片、算法构成等复杂系统设计。

  他们是2D视觉的强者，但也谦逊地在3D视觉上默默投入多年，基于以往经验做试探，这些是初创企业难以轻易超越的鸿沟。

  如若只有少数的资金弹药和扎实的技术团队，便冒然闯进3D视觉这片蓝海，一个大浪便有可能造成搁浅。他们深知技术、资金与人才，恰是他们立于3D视觉大浪前的底气。

  前边栽树，后边乘凉。这份用时间浇灌的“盟友”关系牵涉甚广，实力、利益、信赖与习惯交织背后是高昂的替代成本，因此一经形成便难轻易撼动，让行业新人难以追赶。

  在行业发展初期，他们便以其产品的通用性和高品质，以及优质的客户服务，吸引了一批“铁杆粉丝”。

  待客户形成品牌粘性后，便能够最终靠稳定出货占据市场占有率，客户认可也利于带来资金、人才、供应链等资源的倾斜，由此形成一个良性循环。

  互联网时代流淌着牛奶和蜜的时代结束了，创新的机会走向市场深水区，数字化的落点步入产业更深处。

  家大业大的互联网科技巨头，在工业细致划分领域的左右出击、狭路相逢 ，早已屡见不鲜。

  智能制造的浪潮之下，互联网巨头想要进行科学技术创新，除了要有躬身入局的前瞻与定力，更需要有深水笃行的智慧与耐力。

  而互联网科技巨头，往往是在产品商业化临近的时间点密集闯入，技术落地、产业理解上是短板。

  ，与上游企业直接进行合作。支付宝与提供3D人脸识别模组的创新企业奥比中光进行合作。

  除了手机和刷脸支付，互联网科技巨头们也将3D视觉技术应用场景在国内的应用，逐渐被拓展到了人机一体化智能系统、智能安防、智能硬件等众多领域。

  ，借鸡下蛋，通过对外投资，扩大自己的3D视觉版图。2020年，小米投资了3D机器视觉初创企业深浅优视，后者的基本的产品是微米级智能深度相机，具备微米级测量精度、智能分析、还原物体三维形貌的能力。

  小米在2020年便投资了机器视觉初创企业深浅优视，后者是一家以光学精密测量为核心技术的3D工业相机研发商。

  制造业产业链条长，建设周期缓慢，生产的全部过程极其复杂，研发技术投入高，是难啃的硬骨头。

  除此以外，技术改造、产线升级无时不在发生，而每一次升级背后都是供应链、供应生态的变化甚至重新洗牌。

  互联网科技巨头强大的品牌影响力，有助于聚合生态，吸引产业上下游共同投入，在平台级别的战争上，可以轻易秒杀对手。

  3D视觉尚处起步阶段，产业链的打通、产品的规模化落地，都有待时间的积累。

  站在竞争角度，这些隐形对手在3D视觉领域陆续集结，以其资本与影响力换市场，不失为“曲线救国”的办法。

  从更高处着眼，行业需要搅局者，巨头们的生态引领，也有助于带动整个产业链的发展。

  随着2D视觉不足以满足消费电子、智能汽车、半导体等精密制造业逐步的提升的精度要求，增加了物理空间的深度信息，得以更全面、更线D视觉粉墨登场。

  以对于离散制造的汽车零部件行业来说，柔性化制造是必然趋势，3D视觉恰好解决了汽车零部件柔性产线中至为关键的柔性定位难题。

  2021年我国机器视觉市场增速超过45%，分支之一的3D视觉市场增速迅猛，超过100%，慢慢的变成了今年CV界热捧的“香饽饽”。

  作为新兴技术，国内外在工业级3D视觉技术上的起步时间基本都在2014年前后，国内外起跑线相差不远。

  国家发布诸多利好政策，同时工业制造智能化升级的市场需求旺盛，在资本高度关注、赛道升温的背景下，新老玩家的激烈对垒，已经拉开帷幕。

  在光鉴科技CEO朱力看来，3D视觉真正成熟的标志有两个：一看传感器、3D相机的硬件系统在场景中是否开始标准化，二看3D视觉能否覆盖市场10%的需求。

  前者将意味着整个上游元器件供应链已进入成熟与标准化；后者则意味着3D视觉已完成高端场景覆盖，市场迈进快速渗透成长的阶段。

  搭载3D视觉技术的初代产品已经走向市场，让机器看到立体世界，仅只是开始。

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