时间指针拨回到2014年前后，一个全新的技术领域——工业级3D视觉，在全球范围内悄然兴起。这门技术，如同破土而出的新芽，预示着工业自动化升级的新方向。彼时，国内制造产业正经历转型升级的关键阶段，海外先进技术的引入，以及国内研发力量的不断投入，共同推动着3D视觉技术在国内的生根发芽。
与传统2D视觉相比，3D视觉技术不仅仅停留在平面信息的获取，它能够感知物体的深度、形状等三维信息，为机器人、自动化设备赋予了“眼睛”，使其能够更准确地识别、定位和操作，从而极大地提升生产效率和质量。
然而，从实验室走向真正的工业应用，3D视觉技术面临着重重挑战。制造业的复杂性在于，它并非一个统一的领域，而是由无数个细分行业、千百种不同的生产场景构成。每个行业都有其特殊的工艺流程、物料特性和质量标准，这使得3D视觉技术很难找到一个通用的解决方案，必须针对具体场景进行定制化开发。
AI算法的崛起：弥补硬件的短板
在早期发展阶段，3D视觉硬件技术的能力相对有限，尤其是在精度、速度和环境适应性等方面。幸运的是，与此同时，人工智能（AI）算法的浪潮席卷全球，为3D视觉技术的发展带来了新的契机。
AI算法，特别是深度学习算法，在图像识别、模式匹配等方面表现出了强大的能力。通过将AI算法与3D视觉硬件相结合，可以有效地弥补硬件的不足，实现更高精度的检测、识别和定位。例如，在对复杂形状的工件进行缺陷检测时，传统的3D视觉算法可能难以准确识别，但借助深度学习算法，可以通过学习大量的样本数据，建立起精准的缺陷模型，从而实现更可靠的检测结果。
尽管AI算法在3D视觉领域发挥了重要作用，但它并非万能。在某些对实时性要求极高的场景下，纯粹依靠算法可能会遇到性能瓶颈。因此，未来的发展趋势是，硬件和算法协同优化，充分发挥各自的优势，共同提升3D视觉系统的整体性能。
落地难题：成本、市场和供应链
在工业3D视觉的发展之路上，除了技术挑战之外，还面临着诸多市场和商业层面的难题：
1. 技术与产品的持续升级： 工业3D机器视觉成像技术不断发展，但在底层的视觉硬件设备中绕不开的核心技术仍然是创新和迭代。而集成的3D机器视觉目前依然没有具备抗环境光干扰能力强、测距精度高、分辨高和成本低等优点于一身的 3D 传感器。目前 3D 视觉的应用还是依据具体的使用场景和预算来选择相机，然后根据相机成像结果来进行算法定制开发。这种成本高、周期久的应用模式严重限制了 3D 视觉在实际场景中的使用。
2. 成本与市场培育的艰难平衡： 3D视觉市场竞争激烈，厂商们为了扩大市场份额，纷纷采取降价策略——内卷，虽然间接培育了市场，但也对市场秩序造成破坏，低价下的用户体验无法保障。但对于潜在的种子用户来说，影响其自动化改造的难度之一就是成本的考量。成本如果超过了其预算，市场的培育也无法施展，目前工业3D视觉的市场渗透率并不高。
3. 市场与供应链的不成熟、不完善： 对于一些需要采购3D视觉产品的厂商来说，前期的产品量需求较少，在这种情况下，工业3D视觉厂商无法通过规模化的手段分摊产品成本，而市场中有很大的一部分潜在用户都是对价格以及供应链敏感的用户，处于早期发展阶段的工业3D视觉产品撬动市场较困难。
4. 产线的适配与周期漫长： 千行百业的产线定制化需求使得设备具备非标性，通用性差，对于工厂来说不同的业务场景、生产环节，甚至不同工厂之间的需求都不尽相同，制造过程中的多品种、小批量影响企业的改造难度。设备交付之后还需要经过一段时间的调试，最终与产线适配才可以，存在一定的周期影响着企业的自动化改造积极性。
破局之道：差异化、服务和生态
面对这些挑战，工业3D视觉厂商需要积极寻求破局之道：
• 差异化战略： 避免陷入低端的价格战，专注于特定行业或应用场景，打造具有独特优势的产品和解决方案。例如，针对汽车制造行业的高精度焊接检测，或针对食品行业的快速分拣，开发专门的3D视觉系统，形成差异化的竞争优势。
• 服务至上： 不仅仅是提供硬件或软件，而是提供全方位的解决方案，包括需求分析、方案设计、系统集成、调试和售后服务。通过专业的服务，帮助客户解决实际问题，提升客户满意度，建立长期合作关系。
• 构建生态： 与机器人厂商、自动化设备厂商、系统集成商等建立紧密的合作关系，共同构建开放、协作的生态系统。通过整合各方资源，优势互补，共同拓展市场，实现共赢。
赋能未来工业互联网的升级
尽管面临诸多挑战，但工业3D视觉的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步，成本的不断降低，以及市场需求的不断增长，3D视觉技术将在越来越多的工业领域得到应用，成为工业自动化升级的重要驱动力。
在未来，工业3D视觉将不仅仅用于检测和识别，还将与大数据、云计算、物联网等技术相结合，实现更智能的生产管理和优化，为工业互联网的升级赋能。
例如，通过将3D视觉数据与生产过程数据相结合，可以实现对生产线的实时监控和分析，及时发现潜在问题，提前进行预警和干预，从而提高生产效率和质量。此外，3D视觉还可以用于实现对产品的全生命周期管理，从设计、生产到销售、售后，都可以进行跟踪和追溯，为消费者提供更可靠的产品保障。
工业3D视觉，作为一项充满潜力的技术，正在不断地摸索和前行。在这个过程中，需要产业链各方的共同努力，不断创新，共同迎接工业自动化更加智能的未来。