人類約70%的信息是通過人眼感知獲取的，未來的機器人也將和人類一樣，大量信息都將通過視覺感知獲取。在過去的數十年中，2D成像技術有了長足的發展，人工智能可以通過2D相機產生的平面圖像對環境進行識別、判斷和追蹤。然而，現實物理世界是三維的，2D圖像僅能夠提供固定平面內的形狀及紋理信息，難以完整重現各類三維場景，不利于人工智能設備更準確地看懂三維世界。3D視覺感知技術則充分彌補了2D成像技術的缺陷，在提供2D圖像的同時，還能夠提供視場內物體的深度、形貌、位姿等3D信息，從而實現很多2D成像技術難以支持的功能，成為視覺感知技術上的一大飛躍。
3D視覺感知技術最早應用于工業領域，主要用于工業設備與零部件的高精度三維測量以及物體、材料的微小形變測量等。隨著底層元器件、核心算法等技術的快速發展， 3D視覺感知技術逐漸由工業領域向消費級推廣。2017 年蘋果發布 iPhone X ，搭載了前置 3D 結構光視覺傳感器，用于人臉解鎖、人臉支付等功能，給用戶帶來更加便捷、安全的體驗。蘋果手機的引領使得3D 視覺傳感器在手機領域得以規模化應用，同時也標志著 3D 視覺感知技術在消費級領域開始規模化普及 。2018 年以來，刷臉支付逐步成為一種規模應用的支付新方式。此外， 3D 視覺傳感器在智能門鎖、 服務機器人、AR/VR等領域也在加速落地。由于不同應用領域或場景對3D視覺的測量范圍、測量精度、尺寸和功耗等性能要求各不相同，該領域存在結構光、iTOF、dTOF、雙目、Lidar、高精度工業測量等多種不同的技術路線，但總體上向低成本、低功耗、小體積、高性能的方向發展。
目前，隨著底層元器件及核心算法的不斷成熟和成本的持續下降，越來越多的應用場景開始使用3D視覺感知技術進行智能化升級。未來，隨著5G技術的推廣普及，人工智能和物聯網應用的快速發展，3D視覺感知將成為關鍵基礎共性技術，在生物識別、AIoT、消費電子、工業自動化、自動駕駛、醫療健康等領域擁有廣泛的應用前景。金科君創資本對3D視覺行業進行了系統性的梳理，分享給大家。
