近年來，隨著人工智能發展的不斷提速，其在生活生產中的應用也越來越豐富。作為促進人工智能發展的重要環節，機器視覺的發展也在不斷加速。目前，3D視覺在國內掀起熱潮被業界稱為第四次視覺革命，這讓國產機器視覺企業看到了希望。

　　從2D視覺到3D視覺

　　3D機器視覺的誕生受大趨勢影響，我國制造業掀起大規模的轉型升級浪潮。從“機器換人”到“人機協作”，工業機器人成為制造業轉型升級的關鍵設備被廣泛推廣，協作類機器視覺由此產生。而伴隨著轉型升級的不斷推進，市場需求的精細化、定制化要求生產線的部署更加柔性，工序的來料、生產、質檢的自動化彈性更強，這些要求加速了3D機器視覺在制造業的規模化應用。此外，國內勞動力成本的持續上漲導致用工荒趨勢更加嚴重，以質檢為代表的高技術工人群體缺乏，促生了對機器視覺更高的要求。

　　在工業制造領域，3D視覺的誕生恰好助推了機器人向智能化進階的趨勢。以往，工業生產采用的機械臂都是盲取，依靠設定好的路徑進行加工操作，缺乏更高階的智慧判斷。而3D視覺的應用，則能夠滿足機器在更加復雜的環境中精準的夾取物件，有效提升智慧化。

　　2D視覺 VS 3D視覺

　　3D視覺的興起讓很多人開始了在2D視覺還是3D視覺之間的選擇問題上猶豫，有的人認為3D視覺遲早會全面取代2D視覺，也有人認為，短期內沒必要采用價格昂貴的3D視覺，2D視覺還有很長的應用期限。比較中正的觀點則主張將二者結合使用，以求實現更好的應用效果。

　　3D視覺無可替代的關鍵點在于幾何數據的采集和利用，舉幾個例子，如果要測量某些物體的相對尺寸比例，2D視覺可以勝任，但如果要測量物體絕對幾何尺寸的話，那3D視覺將是唯一選項;在工業自動化中，如果能夠保證目標物體的有序平鋪，2D視覺通常能夠做得又快又好又經濟，但如果目標物體是無序的話，則必須有3D視覺加持。

　　目前來看，3D視覺正在多個領域中實現落地。不過3D視覺目前還處于起步階段，落地場景相對分散，距離全面普及還有很長的一段路要走。