網上有很多關于pos機支付行業未來發展趨勢,2022年3D視覺感知行業發展情況及未來發展趨勢的知識，也有很多人為大家解答關于pos機支付行業未來發展趨勢的問題，今天pos機之家(www.tonybus.com)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!
本文目錄一覽：
pos機支付行業未來發展趨勢
請關注同名公眾號 遠矚咨詢
（一）3D視覺感知行業發展情況3D 視覺感知技術經歷了從工業級向消費級拓展的過程，核心技術的不斷突破和迭代，讓大規模產業化應用成為可能。經過近十余年的起步、發展，3D 視覺感知行業即將迎來快速增長時期，生物識別、AIoT、消費電子、工業三維測量、汽車自動駕駛等是其主要應用領域。3D 視覺感知產業鏈長，涵蓋上游的元器件供應商或代工廠，中游的 3D 視覺感知方案商，以及下游的各類應用場景客戶，在技術、資金、人才等多方面形成了較高的行業門檻和壁壘。
1、3D 視覺感知行業概況行業發展歷程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，代表產品如德國高慕公司（GOM） 的 ATOS 系列三維掃描儀和 ARAMIS 三維形變測量系統用于工業零部件三維尺寸和形變測量；瑞典海克斯康（HEXAGON）的 PrimeScan 掃描儀能夠對工業部
件實現高精度3D 數字化作業；Correlated Solution, Inc（. 美國CSI公司）的VIC-3D系列掃描儀可以通過數字圖像相關法的原理，對物體表面的任意點進行位移、應變的測量。為了滿足工業領域嚴苛的工作環境與高達微米級的測量精度，用于工業檢測的 3D 視覺測量設備一般為多種技術融合使用，比如利用相位結構光以及高精度工業相機組成的工業三維測量儀器，致使設備成本高、體積大、功耗高， 應用普及緩慢。
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領域推廣。國內外一些公司先后推出了消費級 3D 視覺感知產品。
2010 年，微軟發布了第一代基于結構光技術的 3D 視覺感知產品 Kinect，用于捕捉三維空間中人體的運動，實現通過體態的人機交互。英特爾于 2013 發布基于結構光技術的產品 RealSense，用于實現手勢識別、面部分析、背景移除及3D 掃描等功能。谷歌于 2014 年公布了基于 iToF 技術的 Project Tango 平板電腦和開發工具包，為用戶提供運動跟蹤、深度感知、區域建模等功能。奧比中光于2015 年成功開發出 3D 深度引擎芯片 MX400，量產了基于結構光技術的消費級
3D 視覺傳感器 Astra，用于三維建模、骨架跟蹤、手勢識別等應用。經過國內外公司的努力推廣，3D 視覺感知行業正式起步發展。
早期所推出的 3D 視覺感知產品相對于工業級產品而言，雖然成本、體積、功耗都得到顯著的降低，但其應用大都聚焦在三維建模、人機交互等領域。隨著3D 視覺感知技術的進一步迭代與優化，也逐漸向對成本、功耗、體積等要求更加嚴格的應用領域拓展，比如智能手機、移動支付、AIoT 等。
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?；瘧?，同時也標志著 3D 視覺感知技術在消費級領域開始規?；占啊；?3D 視覺感知的相關應用如生物識別、三維重建、骨架跟蹤、AR 交互、數字孿生、自主定位導航等應用在消費電子、金融、零售、餐飲、汽車、AIoT 等行業落地應用。3D 視覺感知行業迎來初級發展時期。
2018 年以來，刷臉支付逐步成為一種規模應用的支付新方式。除了刷臉支付，3D 視覺傳感器在智能門鎖、3D 看房等領域也在加速落地。此外，3D 視覺感知技術路線也越來越豐富，華為、魅族等廠商的智能手機都相繼搭載了基于iToF 技術的后置 3D 視覺傳感器，2020 年蘋果在其 iPad Pro 及 iPhone 12 Pro 中搭建了全新的基于 dToF 技術的 Lidar 掃描儀；谷歌旗下 Waymo 公司搭載激光雷達及多傳感器的無人駕駛汽車已進行多年測試，于 2020 年 10 月在鳳凰城推出沒有安全員的無人駕駛出租車服務。大疆創新的無人機如 Phantom Pro/Pro+、Mavic 2 Pro/Zoom 等型號產品搭載了雙目視覺系統，通過圖像測距來感知障礙物。3D 視覺感知行業即將迎來快速增長時期。
總的來說，3D 視覺感知行業經過數十年的發展，由早期的工業級成功向消費級拓展，且應用領域仍在不斷拓寬，行業經歷了起步、初級發展時期，即將迎來快速增長時期；為了滿足越來越多應用領域需求，3D 視覺感知技術也越來越豐富和全面；3D 視覺感知產品也隨著底層元器件及核心算法的發展，向低成本、低功耗、小體積、高性能的方向發展。
市場規模隨著 2D 成像逐步向 3D 視覺感知升級，3D 視覺感知市場處于規?？焖僭鲩L的爆發前期。根據法國市場研究與戰略咨詢公司 Yole 發布的全球 3D 成像和傳感市場研究報告，2019 年全球 3D 視覺感知市場規模為 50 億美元，且市場規模將快速發展，預計在 2025 年達到 150 億美元，2019-2025 年復合增長率約為 20%。
全球3D成像和傳感市場規模預測（百萬美元）
數據來源：Yole Développement
其中各分類應用市場規模和未來增長預測如下：
2019-2025全球3D成像和傳感市場規模預測（百萬美元）
數據來源：Yole Développement
3D 視覺感知的六大技術路線，目前均有一定的市場應用，但是結構光，ToF 和 Lidar 技術基于其自身的技術特點，更能滿足消費電子和汽車自動駕駛的場景應用需求，具有更大的市場應用空間。這三類技術目前應用占比已高于其他 3D 視覺感知技術，未來隨著消費電子和汽車自動駕駛市場的增長，結構光、ToF 和Lidar 技術的市場占比會進一步提升。
2019-2025全球3D成像和傳感市場規模按技術分類預測（十億美元）
數據來源：Yole Développement
產業鏈情況3D 視覺感知產業是一個新興行業，產業鏈經過近十年的不斷探索、研發及應用，已形成一條包括上游、中游、下游和應用終端的產業化鏈條。
3D 視覺感知產業鏈
注：紅色虛框內為奧比中光布局的技術能力
產業鏈上游主要為提供各類 3D 視覺傳感器硬件的供應商或生產商。3D 視覺傳感器主要由深度引擎芯片、光學成像模組、激光投影模組以及其他電子器件、結構件等構成。其中光學成像模組的核心部件包括感光芯片、成像鏡頭、濾光片等核心元器件；激光投影模組包括激光發射器、衍射光學元件、投影鏡頭等核心元器件。感光芯片供應商有索尼、三星、韋爾股份、思特威等；濾光片供應商有Viavi、五方光電等，光學鏡頭供應商有大立光、玉晶光電、新旭光學等；激光發射器供應商有 Lumentum、菲尼薩（Finisar）、艾邁斯半導體（AMS）等，衍射光學元件供應商有 CDA、AMS、馭光科技等。此外上游環節中傳感器模組生產商主要基于 3D 視覺傳感器的設計進行生產設備的定制，產線設計與優化，實現規模化生產。
產業鏈中游為 3D 視覺感知方案商。主要基于深度引擎算法結合應用進行各類 3D 視覺傳感器的方案設計，其中部分 3D 視覺感知方案商已具備完整的 3D 視覺感知方案的能力，涉及三合一模組/系統設計、光學成像模組、激光投影模組的設計與生產，3D 視覺感知系統和組件的標定、對齊、補償、校準，核心元器件如激光器、衍射光學元件、濾光片等定制設計，深度引擎芯片的設計，以及配套固件、開發工具包 SDK 等軟件的研發，代表企業如蘋果、微軟、英特爾、華為、奧比中光等。
產業鏈下游主要為根據終端的各類應用場景開發各類應用算法的應用算法方案。目前已具備一定商業應用的算法包括：人臉識別、活體檢測算法，三維測量、三維重建算法，圖像分割、圖像增強優化算法，VSLAM 算法，骨架、姿態識別、行為分析算法，沉浸式 AR、虛擬現實算法等。隨著 3D 視覺感知應用場景的豐富，會有更多的應用算法商業化。
產業應用終端主要是基于 3D 視覺感知技術的各類應用場景客戶，包括生物識別（刷臉支付、智能門鎖門禁、身份識別等）、AIoT（3D 空間掃描、服務型機器人、AR/VR 設備等）消費電子（智能手機、平板設備、電視等）、工業（工業掃描、工業機器人等）、以及汽車（車載激光雷達、車載視覺傳感器等）等眾多客戶，如魅族、OPPO、螞蟻集團、惠普、優必選、凱迪仕等；此外，應用終端還包括家庭、零售、學校、醫院、藥店、政府、企業、工廠、公共運輸領域（包括不限于地鐵、公交、高鐵、飛機等）等。
3D 視覺感知行業的整體發展與上游核心元器件的升級迭代緊密相關。為促使 3D 視覺傳感器實現快速迭代、達到較好性能并滿足特定行業需求，產業鏈上游元器件的定制化研發是必經之路。包括對核心感光芯片的功能、架構、像素、材料摻雜等重新設計研發，對激光投影模組中的激光陣列芯片、衍射光學元件進行定制化設計研發，配套研發出一系列深度引擎算法及深度引擎芯片等。
然而，多數 3D 視覺感知技術如 iToF、dToF 等依然處于起步發展階段，整體行業也處于發展前期，因此產業鏈上游企業難以提供專用于 3D 視覺感知技術的核心元器件，早期在產品開發過程中，主要選自已經成熟應用于其他行業的元器件，比如光學鏡頭、感光芯片、濾光片均來自于 2D 成像行業，激光發射器則來自于光通信、激光加工行業。由于這些元器件的非專用化，導致 3D 視覺感知行業的發展遭受瓶頸。
產業鏈中游 3D 視覺感知方案商由于直接進行 3D 視覺感知產品研發，同時對接上、下游企業，因此對 3D 視覺感知技術擁有最為全面的系統級理解能力， 是整個產業鏈中最為重要的環節。3D 視覺感知方案商需要深入理解客戶的需求， 并整合上游產業鏈資源以開發出相應的產品，因此 3D 視覺感知行業產業鏈的發展具有其獨特的特點，即依托于中游企業，帶動上游企業研發并提供定制化的元器件，下游應用算法方案商算法迭代優化，共同促進客戶向 3D 視覺智能化升級。如 2017 年蘋果同上游器件企業定制開發了用于手機前置結構光的一系列核心器件，包括 VCSEL 激光器、DOE、濾光片等；2020 年蘋果同上游企業索尼合作研發了用于激光雷達的 dToF 感光芯片。
2、3D 視覺感知應用發展情況3D 視覺感知技術與產品經過多年的發展，目前已在生物識別、AIoT、消費電子（中期市場）、工業三維測量、汽車應用（長期市場）等多個領域實現了推廣應用，并在國民經濟中發揮著越來越重要的作用。
生物識別領域應用生物識別是一種通過計算機、光學、聲學、生物傳感器等多個技術領域密切結合，利用人體固有的生理特性，如指紋、人臉、虹膜等和行為特征如筆跡、聲音、步態等進行個人身份鑒定的方法。隨著對于身份識別和保密需求的日益增加， 各類新興生物識別的技術不斷發展，通過 3D 視覺感知技術實現的生物識別方法逐漸落地于不同的應用場景。相較于指紋、虹膜、2D 人臉識別及掌紋，3D 人臉識別的特點如下：
生物識別方法
3D 人臉識別
2D人臉識別
虹膜
指紋
掌紋
精度
高
一般
極高
高
高
安全系數
高
一般
高
一般，容易被
仿造
較高
穩定性
穩定
一般
終生不變
易磨損
易磨損
采集成本
中
中
高
低
中
便利程度
高
高
低
一般，接觸式識別，部分人
無法識別
一般，接觸式識別
常用應用場景
刷臉支付、門鎖
門禁、交通、身份核驗等
門禁、安防等
目前應用場景較少
手機、考勤、金融等
目前應用場景較少
數據來源：根據公開資料整理
目前，3D 人臉識別技術主要有以下應用場景：
①3D 刷臉支付
3D 刷臉支付是繼二維碼支付后由 3D 視覺感知技術驅動的新一代支付方式， 起源于 2018 年，支付寶率先發布“蜻蜓”3D 刷臉支付終端，2019 年，微信的3D 刷臉支付終端“青蛙”正式上線，同年，銀聯系試點的 3D 刷臉支付終端“藍鯨”正式發布。相較于銀行卡支付和 QR 碼支付，3D 刷臉支付更加快捷便利， 無需輸入密碼即可完成支付驗證。截至 2020 年末，在支付寶、微信支付、銀聯商務、拉卡拉等第三方支付公司的積極推動下，全國已合計完成超過百萬臺線下支付設備的鋪設。
從支付方式的演變歷程來看，一種新的支付方式能否成功發展取決于是否能夠更好滿足最終用戶支付便捷與安全的根本需求。刷臉支付避免了攜帶支付中間介質，使用高效、便利，滿足了身份核驗的唯一性，更好實現支付安全與便捷的統一，能夠更好滿足最終用戶的根本需求，因此成為了線下支付方式的長期發展方向，具備驅動自我發展的底層源動力。
隨著移動支付和 3D 視覺感知技術的日漸成熟，預計將會有更多的線下支付場景使用刷臉支付，包括便利店，無人自助場景（如自動售賣機、智能快遞柜） 以及部分新興的支付場景（如 ATM/自動取款機、醫院、學校等），將會進一步帶動 3D 視覺傳感行業的快速發展。據 2020 年 5 月中國銀聯發布的《2020 年中國銀行卡產業發展報告》，2019 年通過銀聯認證的主要終端生產廠商累計銷售傳統 POS 終端 1,944.3 萬臺，累計銷售智能 POS 機終端 459 萬臺，合計 POS 機終端出貨量超過 2,400 萬臺，該數據未包含出貨量更大的用于掃碼支付的掃碼槍和掃碼攝像頭。刷臉支付基于優異的便利性、安全性將逐步滲透至線下支付的各領域，未來具有較大的市場空間。
②3D 門鎖門禁
3D 視覺感知技術在生物識別領域的應用還包括家庭、零售、學校、醫院、藥店、政府、企業、工廠、公共運輸（包括不限于地鐵、公交、高鐵、飛機等） 的刷臉門鎖、門禁、閘機場景。
在刷臉門鎖、門禁場景下，搭載 3D 人臉識別的門鎖、門禁避免了接觸式的識別過程，相較于傳統的密碼鎖和指紋鎖給用戶帶來了更好的便利性。此外，3D 人臉識別技術的特點（如較高的識別精度和穩定性）與門鎖門禁的安全性需求天然契合。隨著相關技術的不斷成熟，智能門鎖、門禁的制造成本將逐漸下降，結合我國居民可支配收入上升帶來的消費升級，智能門鎖、門禁的性價比將進一步提升，引領傳統門鎖、門禁的智能化轉型。根據 Counterpoint 的統計，2018 年， 我國智能門鎖市場出貨量達 1,630 萬套，預計 2022 年，我國智能門鎖市場出貨量將達 4,770 萬件，2018-2022 年復合增長率預計為 30.8%。
在刷臉閘機場景下，搭載 3D 視覺傳感器的閘機可廣泛應用于機場、地鐵站、停車場等多個場所，助力公共運輸業的數字化轉型。2019 年 4 月，國內首條采用 3D 人臉識別閘機的地鐵線路-濟南地鐵 1 號線開啟商業運營，閘機一分鐘可通過 30-40 名乘客，無需任何介質，大幅提升了用戶體驗和地鐵運營效率。
3D 人臉識別還將在更多場景為用戶提供便利服務。例如在政府、醫院、藥店等場景，可以快速、準確地對到訪者進行身份辨別。在學校等教育類場景，可以為學生提供體測服務，采集完整的人體數據后通過科學分析處理，形成對應的體質數據分析及個體運動方案。
AIoT 領域應用3D 視覺感知技術在 AIoT 領域的應用包括 3D 空間掃描、服務機器人、AR交互、人體/動物掃描、智能農牧、智慧交通、安防行為識別、體感健身等。
在 3D 空間掃描應用領域，由 3D 視覺傳感器陣列組成的 3D 房屋掃描設備可快速對房屋內部進行高精度、快速地三維重建，更精準地還原房屋信息，進一步實現模擬實景的 3D 看房，提高用戶的在線看房體驗。此外，3D 空間掃描可以對空間進行多點、多角度的掃描拍攝，在房屋的初始建設、消防布置、裝修等多個階段提供全方位的室內地圖構建，最終生成 VR 空間三維模型，實現空間內的全景查看。相較于傳統的線上看房，VR 看房可以幫助終端用戶更直觀地感受到房間的立體感和空間感，體驗優于普通照片看房的真實感。根據貝殼的上市招股書披露，2019 年貝殼的 VR 看房吸引了約 4.2 億次線上觀看，截至 2020 年 6 月 30 日的前三個月中，每天平均可促成約 159,000 個 VR 家庭展示。
全球商務用機器人市場規模（億美元）
資料來源：IDC
在服務機器人應用領域，3D 視覺傳感器可以幫助服務機器人高效完成人臉識別、距離感知、避障、導航等功能，使其更加智能化。目前已實現落地的應用包括掃地機器人、自動配送機器人、引導陪伴機器人等，服務于家庭、餐廳、旅館、醫院等多個線下場景。根據 IDC 的數據，2017 年全球商務用機器人市場規模為 213.2 億美元，預計 2022 年全球市場規?？蛇_ 538.0 億美元，2017-2022 年復合增長率預計為 20.3%。
在 AR 領域，3D 視覺感知技術可幫助 AR 設備對周圍環境進行三維重建， 使得虛擬的立體影像更好的疊加在現實場景中，同時 3D 視覺感知可以識別人的
手勢、動作從而實現人與虛擬影像的交互。該功能可廣泛應用于零售購物、遠程醫療、工業維修、交互設計、教育培訓、信息展示、游戲等不同的場景，提供豐富的用戶體驗。目前該場景的應用尚處于技術研發和產品優化迭代階段。在直播設備方面，搭載 3D 視覺傳感器的直播一體機通過采集人體及空間的實時 3D 信息，可以更好的區分前景和背景畫面，在無需背景綠布的情況下，實現更精準的摳圖、拼圖、AR 影像疊加等，目前直播一體機已得到行業企業的認可和推廣。
3D 視覺通過對人體動作的捕捉還可用于遠程監護、體感健身等。針對老人群體，搭載 3D 視覺傳感器的監護設備可以在家中進行實時監測，基于深度點陣圖識別等技術通過僅采集人體的 3D 信息（無需采集圖像信息）來完成對老人的動作、姿態進行識別和預警，在維護用戶安全的同時保護其個人隱私。針對健身人群，搭載 3D 視覺傳感器的健身鏡能準確捕捉人體動作，讓健身愛好者在家就可以通過專業的健身鏡跟著健身教練進行各類健身運動。
在人體掃描領域，針對兒童及青少年群體，3D 視覺感知技術的應用主要包括 3D 體態儀、智能體測設備等。其中，3D 體態儀可以快速采集學生的體型數據，自動進行體態評估，有助于發現學生不良體態、肥胖類型等健康風險；智能 體測設備利用人臉識別對學生身份進行快速確定，自動綁定學生測量及體檢數據， 便于后續建立個性化的分析模型，為學生提出改善方案；
3D 視覺感知還可以通過對快速移動人體和物體的識別、定位等功能用于體育運動的評比，如乒乓球機器人利用高速小物體跟蹤算法、乒乓球軌跡 3D 重現等技術，實現自動發球、識別跟蹤、判斷評分等。
綜上而言，3D 視覺感知技術在 AIoT 領域有許多潛在可探索挖掘的應用場景，將為行業的長期市場需求發展奠定基礎。
消費電子領域應用智能手機是 3D 視覺感知技術在消費電子領域最大的應用場景之一。2017 年9 月以來，蘋果公司的 iPhoneX、iPhone 11、iPhone 12 手機系列均搭載了前置結構光 3D 視覺傳感器，并在 iPhone 12 Pro 上同步搭載了基于 dToF 技術的后置激光雷達掃描儀；安卓端包括華為 Mate 系列、P 系列，OPPO Find X，魅族 17 Pro、18 Pro 等陸續有十余款智能手機分別在前置和后置視覺傳感器中不斷嘗試使用結構光和 ToF 技術。3D 視覺感知技術的加載使智能手機在解鎖、支付、拍照、AR 互動、圖片美化、三維空間掃描等功能的用戶體驗得到了升級或實現。
基于 IDC 于 2020 年 12 月發布的全球智能手機市場的數據，2024 年全球智能手機出貨量預計可達 14.7 億臺。另外根據下圖 IDC 2020 年發布的全球智能手機價格分布預測估算，中端及以上機型（售價在 200 美金以上）占比超過一半， 預計銷售數量將超過 7.3 億臺。隨著智能手機前、后置的 3D 視覺應用的不斷探索，同時屏下結構光和前后置 iToF 和 dToF 技術的應用，加上未來各項技術的不斷成熟和迭代所帶來的軟硬件成本下降，結構光/ToF 等技術將在中高端機型中普及，從而進一步提高在智能手機領域的滲透率。
全球智能手機價格分布預測
數據來源：IDC
隨著 3D 視覺感知技術的不斷發展，其在消費電子領域的應用正在不斷拓展。除智能手機外，還廣泛適用于電腦、電視等多種終端設備。2020 年 3 月，蘋果推出的新款 iPad Pro 平板搭載了激光雷達掃描儀，用于環境的三維檢測和三維掃描，可以實現如測量、游戲、購物、裝修等各類 AR 體驗；2020 年 4 月康佳發布了 APHAEA 旗艦新品全球首款 AI 電視內置 3D 視覺傳感器，可用于 3D 刷臉購物、AI 健身、AR 游戲、家居智能場景聯動等。
根據 IDC 于 2021 年發布的報告，2020 年全球 PC（不包括平板電腦）出貨達到了 3.0 億臺，較 2019 年增幅約13.1%；2020 年全球平板電腦出貨量達到了 1.6 億臺，較 2019 年以來增幅約 13.6%；2020 年全球智能視頻娛樂系統（包括電視、游戲主機等）出貨量為 2.96 億臺， 預計未來將穩步增長。3D 視覺感知技術在消費電子各領域給用戶帶來較好的用戶體驗，未來具有較大的市場滲透空間。
工業領域應用3D 視覺感知在工業領域主要應用于三維掃描、微小形變測量、彎管角度測量分析、工業機器人的定位與導航等方面。三維測量一直是工業領域不可或缺的技術環節，此前相關技術主要由歐美國家的大型工業生產廠商主導，如德國 GOM 公司。近年來，隨著國內企業對高精密 3D 測量技術的不斷積累，國產設備以較高的性價比開始逐步替代進口設備，且不斷拓展工業領域新的應用。
工業三維掃描設備可實現非接觸式的對工業設備、零部件等表面三維數據的細致、精確、快速獲取。同時結合全局自動拼接技術，可以實現幾十米超大工件的快速高精度測量。廣泛適用于各種有三維數據需求的行業，如汽車工業、航空航天工業、數碼家電、文保文創及醫學等領域。
微小形變測量，通過 3D 視覺感知技術實現對設備、零部件、材料以及微小物體等變形過程中物體表面的三維坐標、位移及應變的測量?？捎糜诳蒲袉挝?、汽車、軍工等行業材料力學研究、土木工程研究、高速沖擊實驗、部件變形測量等。
3D 視覺感知在工業領域的另一應用是彎管測量儀，利用工業級相機從各個角度拍攝彎管的二維圖像，通過圖像識別、立體視覺、攝影測量、多相機空間標定、三維重建等技術，快速實現彎管三維外形的智能化高效在線測量檢測，大幅提高生產制造效率、大幅降低人力和檢具成本，最終基于云端數據的分析可以實現數據追溯、智能化的工藝優化。
工業機器人應用主要是通過搭載 3D 視覺傳感器以實現距離感知、避障導航、三維地圖重建等多項功能，從而更好地完成分揀、搬運、排障等多項服務，大幅減少人工需求。根據 IFR 的數據，2018 年全球工業機器人銷量約為 42.2 萬臺， 預計 2022 年全球工業機器人銷量將穩定增長至 58.4 萬臺，2018-2022 年復合增長率約為 8.46%。
分揀機器人
搬運機器人
排障機器人
汽車領域應用3D 視覺感知技術在汽車領域的應用主要分為車外和車內應用，其中車外應用包括自動駕駛及輔助駕駛 360 度 3D 環視、車外身份識別等，車內應用包括駕駛員檢測以及車內交互。
汽車自動駕駛及輔助駕駛的實現需要感知車身周圍 3D 信息的 360 度環視系統。目前汽車上搭載的環視系統為 2D 環視，通過多個 2D 攝像頭所拍攝圖像的拼接來得到汽車周邊的 2D 圖像，并實時提供給駕駛員以輔助其進行駕駛。未來， 面向自動駕駛汽車，2D 環視將逐步升級為 3D 環視?；?dToF 技術的面陣式Lidar 被認為是未來自動駕駛汽車主流 Lidar 產品之一，是目前眾多 Lidar 公司加大投入、爭相競爭的關鍵技術。根據 M14 Intelligence 的預測，2025 年全球汽車需求量約為 7,900 萬輛，Lidar 的出貨量預計為 465 萬套，則搭載 Lidar 的自動駕駛汽車銷量比例將大幅提升。
3D 視覺感知的車外身份識別及車內駕駛員檢測、交互功能也已經開始應用在了汽車領域。2020 年，凱迪拉克發布 2021 款 XT4，支持配備“人臉識別解鎖啟動系統”，該系統基于雙目紅外 3D 人臉識別技術，當系統綁定的駕駛員靠近車輛時，系統將自動啟動，經過身份認證后可實現無感解鎖啟動車輛。2017 年以來，寶馬發布的 5 系和 7 系轎車均配備了基于 ToF 技術的手勢識別系統，可實現音量調節、電話接聽、切換攝像機視角及啟動導航等功能。
隨著國家不斷推出系列鼓勵支持智能汽車的相關法規和政策，預計未來產業鏈將不斷完善，相關應用場景關注度和認可度不斷提升。根據前瞻產業研究院的預測，2019 年全球車載攝像頭市場規模為 112 億美元，中國市場規模為 47 億元人民幣，隨著車道偏離預警、汽車碰撞預警和自動泊車的逐步普及，單車所需搭載攝像頭的數量不斷增加，預計到 2025 年全球車載攝像頭市場規模將達到 270億美元，中國車載攝像頭市場規模有望突破 230 億元人民幣。
（二）行業未來發展趨勢隨著 5G 技術的推廣普及，人工智能和物聯網應用將迎來快速發展，推動視覺技術加速從 2D 成像向 3D 視覺感知跨越，成為各行各業智能化升級的關鍵共性技術，催生出越來越多的應用場景，旺盛的需求同時也將倒逼各種主要 3D 視覺感知技術快速進化迭代，推動行業加快發展。
1、2D 成像向 3D 視覺感知升級在過去的數十年中，2D 成像技術有了長足的發展。AI 算法及算力逐步可以通過 2D 相機產生的平面圖像對環境進行識別、判斷和追蹤。然而，2D 圖像僅能夠提供固定平面內的形狀及紋理信息，無法提供 AI 算法實現精準識別、追蹤等功能所需的空間形貌、位姿等信息。
3D 視覺感知技術則充分彌補了 2D 成像技術的缺陷，在同步提供 2D 圖像的同時，還能夠為 AI 算法及算力提供視場內物體的深度、形貌、位姿等 3D 信息?；?3D 視覺感知技術研發出的 3D 視覺傳感器可以采集人體、物體以及空間的3D 信息，配合 AI 算法能夠實現多種 2D 成像技術難以實現的功能。使得 AI 的相關應用如生物識別、三維重建、骨架跟蹤、AR 交互、數字孿生、自主定位導航等應用有了更好的體驗。3D 視覺感知技術將成為促使人工智能更廣泛應用的關鍵共性技術。
2、3D 視覺感知應用領域將更加多樣化且行業滲透率更高智能物聯網時代是行業發展方向，智能化將逐步應用于“衣、食、住、行、工、娛、醫”等人類生活的各領域。簡單重復性的工作更多將由智能化的機器來完成。3D 視覺感知技術是智能化的基礎，可以精準還原三維世界，并基于高質量的源頭數據作智能化的分析，促使機器更好地實現在簡單重復性的工作方面對人類的超越，為我們的日常生活帶來極大便利和效率的提升。
人類生活的豐富多彩，也意味著未來智能化功能的多種多樣。隨著 3D 視覺感知技術的不斷成熟，越來越多場景開始利用 3D 視覺感知技術向智能化升級。3D 視覺感知技術的應用從工業級場景到消費級場景，目前拓展至生物識別、AIoT、消費電子、工業三維測量等多個領域。未來隨著底層技術的進一步迭代、應用型技術的不斷創新、多技術路徑豐富與全面融合、產業鏈的不斷完善、成本持續的降低等，3D 視覺感知技術將具備更強大的功能，在原有應用領域拓展和滲透更多場景，并持續落地到自動駕駛汽車、數字孿生、高精密加工、AR 交互等更多新的應用領域。
3D 視覺傳感器在手機端的主要應用為人臉解鎖、拍照背景虛化、人像美拍、AR 特效、3D 掃描等。目前各類應用已取得較好的用戶體驗，如蘋果手機的前置刷臉解鎖應用，華為手機后置 iToF 傳感器用于拍照景深的提取和圖片的優化， 均取得了較好用戶反饋，促進了銷量。目前多家手機廠商均嘗試在其旗艦機型和高端機型上搭載 3D 視覺傳感器，未來隨著技術演進，成本的降低，手機端的各類應用將有更好體驗和更多的功能，各手機品牌將向逐漸從旗艦機型向高端、中端、低端機型普及。
在刷臉支付方面，2018 年和2019 年已經完成一定規模的線下滲透。但是2020年突發的疫情影響，線下零售業受到重創，使得刷臉支付應用的推廣進展暫時放緩，預計在疫情過后，刷臉支付的應用將迎來快速的普及。
除手機和刷臉支付領域外，3D 視覺感知技術也在智能電視、平板電腦、個人電腦、機器人、智能門鎖、門禁、工業檢測、投影交互、3D 空間掃描、智慧客廳、智能監護、智慧物流、自動駕駛、人體測量、體感健身等領域逐步滲透。隨著 3D 視覺感知各技術進一步的完善，其他應用場景定制化的專用設備將會具有更好的性能，支撐更好的用戶體驗；產業鏈的完善、量產成本的降低也將加速3D 視覺感知技術在其他應用領域進一步拓展和滲透。
3、3D 視覺感知技術要求不斷提升當前 3D 視覺感知產品核心零部件國產化、定制化程度不高，導致產品的成本、性能、體積、功耗等先進性指標仍有較大提升空間。國外企業在 3D 視覺感知技術方面占有一定的優勢，但我國擁有規模最大、增速最快的應用市場，因此3D 視覺感知行業的發展勢必要經過國外占優、中外抗衡等階段，而在發展過程中，需要通過不斷提升核心零部件的定制化以及國產化程度，從而確保在技術先進性指標上具備領先優勢，才能保證在國際競爭中占有一定的優勢。
目前 3D 視覺感知產品在諸多領域已有初步應用，但技術迭代速度緩慢導致產品應用推廣受阻，難以滿足下游市場對 3D 視覺感知多樣化、不斷增長的應用需求。2D 視覺時代經過幾十年的時間，在圖像分辨率、算力、成像性能等方面都取得了巨大的進步。而目前，3D 視覺也正面臨分辨率、精度、算力等方面的快速迭代期，未來隨著分辨率及精度越來越高，邊緣端算力也越來越強，對 AI 視覺算力芯片的要求也將不斷凸顯。加快技術迭代將促使 3D 視覺感知技術加速向應用領域落地。
為了將 3D 視覺感知技術通過不斷迭代以具備領先的技術，對全領域技術路線布局以及全棧式技術研發能力的要求也將不斷提升。
3D 視覺感知正逐步拓展下游市場的各類應用，由于智能設備的多樣化，對3D 視覺的精度、成本、測量范圍等要求均不一樣，單一 3D 視覺感知技術難以滿足各類方案的需求。企業需要在掌握核心芯片、光學、算法等底層核心能力的基礎上，盡可能具備結構光、iToF、雙目、dToF、Lidar、工業三維測量等全領域技術路線布局及相關產品開發的能力。
另外，3D 視覺感知行業正處于快速發展階段，在很多細分領域的實際應用仍待進一步探索。由于行業的技術門檻較高，且客戶需要的不僅僅是一顆傳感器或者軟件算法，而是一整套的解決方案以及技術支持體系。因此企業需具備涵蓋系統設計、芯片設計、算法研發、光學系統、軟件開發、量產技術等全棧式技術研發能力，覆蓋產品從設計、研發到制造的全周期研發流程，為客戶提供包含芯片開發+硬件量產+應用算法在內的完整 3D 視覺感知應用方案。
以上就是關于pos機支付行業未來發展趨勢,2022年3D視覺感知行業發展情況及未來發展趨勢的知識，后面我們會繼續為大家整理關于pos機支付行業未來發展趨勢的知識，希望能夠幫助到大家！
