3D传感与2D成像的区别，及3D传感在AI领域的应用优势解析

自苹果在2017年推出3D摄像头及Face ID之后，3D传感便一度成为手机黑科技的代名词。如今，以苹果、微软、索尼、高通等为代表的世界500强公司正在加大对3D传感技术的研发投入。

iPhone X 采用前置3D深度感知摄像头

3D传感前景可期，所有人都在谈论它的未来，不过在这背后，却少有人真正了解3D传感技术。为了让更多的人深入了解3D传感，小编查阅了各种资料，并做了诸多技术功课。今天，小编就来为大家科普像下3D传感与2D成像的区别，以及3D传感在AI领域的运用优势。

先来了解我们下日常接触最多的2D成像。普通的2D成像是用平面传感器接收被拍摄物体反射或者发出的可见光，从而形二维图像。由于现实世界是三维世界，2D成像便存在物体特征损失(无法获取物体深度信息)的情况，这也就意味着，2D成像并不支持与物体三维信息的测量，例如3D人脸识别、三维建模等AI功能，2D图像技术都无法支持。

3D传感通常由多个摄像头+深度传感器组成，通过投射特殊波段的主动式光源、计算光线发射和反射时间差等方式，3D传感可获取物体的深度信息。3D传感技术实现了物体实时三维信息的采集，为后期的图像分析提供了关键特征。智能设备能够据根据3D传感复原现实三维世界，并实现后续的智能交互。

肯德基店铺内的3D刷脸支付设备

相对2D成像而言，3D传感技术可应用于AI诸多领域，其运用优势主要有以下三点：一是3D成像可实现之前2D不能实现的 “痛点型应用场景”，如人机交互、3D人脸识别、三维建模、AR、智能安防和辅助驾驶等;其次，3D传感技术的系数更高。例如当今市面上的人脸识别大多基于2D平面图像，但由于人的脸部并非平坦，2D识别过程中会存在特征信息损失的情况。3D 识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息。与此同时，3D传感还可结合算法进行活体检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成，人脸识别安全性更有保障。第三，3D传感技术可产生大量的三维，这些数据未来可应用于大数据等行业，具有巨大的行业应用价值。

3D传感目前业内共有三种主流方案：结构光、ToF、双目，双目技术还未成熟，在此暂且不表。结构光技术成本较低，技术发展成熟，适合前置摄像头。ToF受外界光影响小，工作距离长达5米，适宜后置摄像头。结构光和ToF技术复杂，其研发一直是一项世界级技术难题。2015年之前，我国在3D传感领域一直都是空白，不论是芯片，还是关键零部件都未能完成自主研发。

奥比中光Astra 3D传感摄像头

不过这项技术空白很快被来自深圳的奥比中光填补。2015年7月，奥比中光自主研发了我国首款3D深度感知计算芯片—MX400，打破了苹果、微软等国外巨头对3D传感技术的垄断。2015年底，奥比中光又正式量产了Astra 3D摄像头，这也标志着我国消费级3D传感技术终于迈入自主发展时代。如今，奥比中光3D传感摄像头已应用于智能手机、智慧客厅、新零售等众多领域。

毫无疑问，随着各大厂商加大研发投入以及不断拓展应用场景，3D传感技术将在AI领域发挥无可替代的作用，它也将真正改变AI交互方式，为我们的生活带来更丰富、安全的AI新体验。