人工智能的興起與深度感知的藍海
經過了兩年的發展，國內的O2O創業，該倒閉的倒閉，該合并的合并，或抱團取暖，或投入BAT的麾下，進入到2016年以來，基本可以說是格局已定。在O2O領域格局已定的情況下，創業者和投資人把目光更多地投向了企業服務（SaaS）、泛娛樂（IP、直播）、AR/VR以及人工智能（自動駕駛、無人機、機器人）等領域。
在AR/VR以及自動駕駛、無人機、機器人等人工智能領域，對深度感知的需求十分突出。比如在機器人領域，使用基于深度攝像頭的視覺系統進行視覺導航、識別外界的環境、規劃路徑、實現避障工作等，已經成為了公認的解決方案。
雖然市場對深度感知技術需求趨于井噴，但是目前可以提供深度感知產品和方案的公司卻不多。
一方面是因為深度感知作為人工智能的重要組成部分，其技術門檻很高，創始團隊如果沒有相關領域的技術大拿，項目很難啟動。
另一方面是深度感知已經成為各大科技巨頭的角逐之地，Apple、Microsoft、Facebook/Oculus、Intel、Google等巨頭早已瞄準該技術，庫卡機器人，瘋狂收購這個領域的創業公司，比如Intel收購RealSense、蘋果收購Kinect的技術供應商PrimeSense，Oculus收購PebblesInterfaces。有些甚至只要有不錯的產品demo，就能夠被收編。
上述大公司的收購，無一例外都在為自己的產品構建核心技術門檻，為內部生態服務，并不對外提供產品和服務，因此導致專業的深度感知供應商變得非常稀缺，尤其是PrimeSense被蘋果收購，于2015年停止對外授權和供貨后，在市場領域留下了很大的空白。
目前，國內從事深度視覺技術開發的公司屈指可數，此時可以對外提供深度感知產品和方案的公司，必定成為市場的寵兒。
深度感知的三種解決方案
目前的深度感知方案，主要產品就是深度攝像頭。深度攝像頭除了能夠獲取平面圖像以外，還可以獲得拍攝對象的深度信息，也就是三維的位置和尺寸信息，于是整個計算系統就獲得了環境和對象的三維立體數據。
按技術分類，深度攝像頭可分為以下三類主流技術：結構光、雙目視覺和TOF飛行時間法。
結構光
結構光是目前最主流、應用最廣泛的深度感知方案，其基本原理是由結構光投射器向被測物體表面投射可控制的光點、光條或光面結構，并由圖像傳感器獲得圖像，通過系統幾何關系，利用三角原理計算得到物體的三維坐標。國內從事單目結構光方案開發的有深圳奧比中光科技有限公司、南京華捷艾米軟件有限公司等，市場上的典型產品有Kinect1代。
結構光方案優勢在于技術成熟，識別距離遠，庫卡機器人何服電機維修，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響。
雙目視覺
雙目只需安裝兩個攝像頭，利用雙目立體視覺成像原理，通過兩個攝像機來提取包括三維位置在內的信息進行深度感知。市場上的典型的產品有LeapMotion，大疆無人機等。
由于不涉及光學系統，因此雙目視覺的成本是三種深度感知方案中最低的。不足的是，這種技術需要龐大的程序計算量，對硬件設備有一定配置要求，同時受外界環境影響大，比如環境光線昏暗、背景雜亂、有遮擋物等情況下不適用。
TOF飛行時間法
TOF是飛行時間（TimeofFlight）技術的縮寫，基本原理是傳感器發出經調制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產生深度信息，此外再結合傳統的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。目前國內TOF方案的有深圳樂行天下科技有限公司等，市場上的典型產品有Kinect2代。
TOF其實是相對結構光和雙目視覺來說受環境影響最小的技術，不過由于傳感器芯片并不成熟，成本很高，所以實現量產困難。另一方面，TOF分辨率不高，因此不適合精度要求高的場景。
深度感知前景可期
前面我們已經說到，深度感知可以被用在人工智能領域實現避障、定位、導航等功能，但是深度攝像頭的應用遠不止這些，而且隨著技術的發展，整個行業也正在為深度感知尋找更加豐富的應用場景。
1.工業領域
2005年創建于以色列的PrimeSense公司是深度感知民用化的先驅，由它提供技術方案的微軟Kinect成為深度攝像頭在消費領域的開山之作，并帶動整個業界對該技術的民用開發。在此之前，深度攝像頭在在工業領域已有應用，www.tka.net.cn，比如為機械臂、工業機器人等提供圖形視覺服務。
2.智能監控
在安防領域，深度攝像頭主要用行為分析，在某些特定的場景下，通過動作軌跡進而識別出人背后的意圖，可以提前進行預警。另外，深度感知還能夠用于檢測一個區域的人流量，在商場、電影院、公交車等場景有很大需求。
3.物流領域
英特爾在近年來的CES和IDF上都力推RealSense并提出更多的案例，印象深刻的是，它可以運用物流倉儲上，實時檢測包裹的大小，計算倉庫的空間，提供最佳的擺放建議。
4.AR/VR
在AR/VR設備應用中，遠距離深度攝像頭用于環境感知和建模；靜距離深度攝像頭用于手勢識別。目前三大頭顯（HTCvive、Oculusrift、PSVR）都具備了配套的體感交互，微軟HoloLens則在內部集成了兩套深度攝像頭來感知周圍的環境和物體，從而實現了虛擬物體和真實環境的完美融合。預計將來幾乎所有的的AR設備和一半以上的VR設備，都將配備深度攝像頭，這兩類應用的崛起，也將大力推送深度攝像頭市場的增長。
所以，雖然目前深度感知技術發展尚屬早期，在硬件性能、算法程序等方面面臨諸多限制，很多場景的的應用也還處在商業化探索的階段。但是隨著攝像機、運算程序以及運算硬件跟上后，這項引領全新人機交互方式的技術前景可期。