旷视科技|深度对话，3D识别的想象空间( 二 )
“从技术角度 ， 在光源方面 ，3D 人脸识别发出来的是主动光源 ， 是点状的光源 ， 用于 3D 人脸识别 ， 有非常多的发光点 ， 这个时候信息的处理量就非常大 。”徐冰博士从上游芯片供应商的角度提到 ， “我们在重新设计光源 ， 可以实现分片、分区或分条点亮 ， 这样的处理带来两个好处 ， 第一是数据处理量可以急剧减小 ， 第二是明显降低功耗 。”
定制和通用的未来 。仅就手机厂商的 3D 人脸识别而言 ， 也存在普遍的定制化现象 ， 而这跟供应商想要达到的规模效应存在一定矛盾 ， 未来是定制化还是通用产品的？“定制化带来的确实成本非常高 ， 这个趋势现在没有根本的改变 。”徐冰博士称 ， “从现在到将来会不会有一款标品可以用到所有的应用场景 ， 或至少适用于相当一部分应用场景 ， 在我看起来是完全有可能的 。”事实上艾迈斯半导体正在为此努力 ， 跟上下游的产业链合作 ， 做一款标准的光源、探测器和 3D 的解决方案 ， 但徐冰博士也坦言 ， “我们不能指望一天、两天就把这一工作完成 ， 而且应用到所有的手机产品也是不现实的 ， 但是我们一定会做这方面的努力 。”
沈瑄从商业和市场角度解释 ， “厂商定制化的需求背后是希望有一些产品的独特性和差异化 ， 但不管是消费品还是工业品 ， 一定是以降低成本为大方向 ， 而通用化、标准化才能规模化 ， 才可以降低成本 ， 这个趋势是对的；除了徐博士提到的硬件的标准化 ， 另一个问题是现在人工智能的软件算法方面 ， 也有很多的定制化 ， 我们现在正在努力把各种 3D 方案做一些标准化 ， 逐渐收敛 ， 让软件可以更统一 。”
这一过程中的阻力则在于整个供应链、产业链的共识和协作 ， 以及终端品牌的接受度 。因此徐冰博士强调 ， “但从长远来说 ， 如果要实现 3D 人脸识别的普及 ， 一定会朝标准化方向走 。”
3D 识别的可能性
因为上面提到人脸识别背后的 3D 结构光技术 ， 如果了解到这种通过 3D 空间结构探测来实现识别的技术 ， 就可以理解除了手机 ， 它的应用场景可以有无限的想象空间 。
沈瑄表示 ， “手机当然是最大的市场 ， 但其实只要有摄像头的地方 ， 都可以做人脸识别 。包括安防、无人机、家电 ， 包括现在量不大 ， 但未来有很大市场空间的汽车电子 ， 以及智能家居 ， 除了电视外 ， 像音箱、扫地机、门锁里越来越多的涉及到人脸识别 。”
“车载是想象力无限的 3D 应用场景 。”徐冰博士把 3D 识别的可能从人脸放大到更多的空间：
第一 ， 无人驾驶 ， 开始一定是有人的 ， 需要对驾驶员做人体检测 ， 出现异常情况时 ， 如过度疲劳或酒驾 ， 可以根据人脸识别做出及时的处理 ， 还可以对车内乘客进行检测 ， 这是在车内的场景；
第二 ， 车周围环境的检测 ， 如果考虑小范围内 ， 可以通过 3D 检测来实现自动倒车入库 ， 也是自动驾驶的一部分 。但如果把探测的距离拉长到 100 米、150 米 ， 将助推真正的自动驾驶 。这将给人们的生活和社会经济结构带来巨大的改变 ， 包括“首先 ， 家里是不是还需要拥有车辆？如果拥有车辆需要两辆及以上吗？我想一辆车绝对够了 。可以实现社会资源的统一安排 ， 可以想像通过 3D 检测 ， 无人车在路上像一个车队前后连在一起 ， 车距非常近 ， 车跟车之间可以相互交流 ， 车的密度可以非常高 ， 车速会非常快 ， 这样整个社会的车辆保有量会非常低 ， 将完全颠覆我们现在的社会形态 。”
这里谈到的是近场和远场检测的概念 ， 有了这一概念的拓展 ， 3D 检测在未来的想象空间确认无限 。
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