毫无疑问，机器人与人工智能正在成为人类的未来。但是在此之前，让机器看清并看懂世界或许才是当务之急。
在本届TechCrunch 2016上海峰会的展会上，机器视觉毫无疑问正是除VR之外的第二大亮点（其实，VR也同样可以加特机器视觉），其中有以下三款摄像头比较值得一提。
Hand cv 单目手势交互系统
准确说这是一款纯算法软件，最值得一提的是其并不需要任何额外的设备，仅仅通过普通的单目摄像头（包括手机摄像头）即可完成手势识别功能。据HandCV CEO朱郁丛介绍，该系统的识别范围为0.3到0.7米，主要适用于短距离包括VR、汽车驾驶等领域的最简单基础的手势交互需求。
其实类似HandCV的单目二维的手势交互系统这并不是第一家，上海一家名叫“运动吧”的企业早就做了一款利用普通单目摄像头识别肢体动作的解决方案，并用于虚拟健身房。“运动吧”的识别范围比较远，3米以外绝不是问题，只不过可惜的是其并不能识别手指这样的细节动作。“手指识别的确有点难度”朱郁丛表示。
当然，这种基于普通摄像头的手势交互系统当然也并不是万能的。“运动吧”CEO王国兴就表示“单摄像头手势识别受外界因素影响太大，比如光线，背景等。所以至今没有真正使用。微信也直接退出3D摄像头了。”另外，二维手势交互系统由于缺乏深度信息，其在手势识别自由度上并不如双目摄像头（比如下面要说的Fingo，其有26个自由度，而HandCV要少一些，只有16个自由度）。
“不过，由于不涉及其他设备成本，这几乎是零成本入手。而且16个自由度能够完全满足移动VR等轻交互的日常交互需求。”朱郁丛表示。
usens基于双目摄像头的手势交互模组“Fingo”
据了解，Fingo 模组采用双摄像头立体成像原理，视觉范围更广而且能够获得深度信息，因此，其识别自由度更高（ 26 个手势自由度），能够辨别单双手各种手部姿态，包括点击、滑动、抓取、抚摸、翻转、握拳、鼓掌、赞、ok 手势等。Fingo 可适用于 AR 眼镜、VR 头显硬件，也可以用于机器人、无人机领域。
另据了解，与HandCV的普通摄像头不同，Fingo采用的是红外线摄像头，并采用了红外线发射器进行补光。因此，其环境适应力更强，在暗光等复杂光线条件下皆能正常使用。
至于识别范围，TC峰会现场Fingo工作人员表示“VR头盔前一手左右的范围绝对可以，而且只要加大红外线发射器功率，识别范围可以更远一点。”
图漾3d摄像头
与Fingo类似，图漾深度摄像头亦是采用双目摄像头原理，但其还配以红外结构光辅助投影，能够获得比传统视觉更多更精确的景深细节。因此，其识别检测距离较传统方式要远，官方表示具体为0.6-5米。而且据图漾负责人表示，深度数据计算和所有图像处理均在设备端本地处理。
图漾表示，通过该深度摄像头可以获取空间点云的（x、y、z）三维坐标信息，可以解决传统图像和视频无法实现或效果不佳的问题，比如物体分割、三维测量、智能识别和分析等。该深度摄像头可以帮助机器人、工业、商业、消费等多个市场实现智能化。
其实，从生物界看来，看清世界的方法还是挺多的，比如说视觉、超声波、雷达等等，但基于视觉的方法才是更加主流的手段。一种是双目视觉，比如说是人类，两只眼睛朝向同一方向，两只眼睛的视野范围有一定的重合，这个重叠部分便是双目视觉的作用范围；而另一种方法也是单目视觉，比如说是兔子，其两只眼睛大致位于额头两端，视野范围只有少部分的重叠。
双目视觉的好处就是能够计算出物体距双眼的距离，因此高级生物，比如说肉食性动物基本都采用双目视觉手段。不过在目前机器视觉领域，由于双目视觉巨大的计算量，其对硬件设备的要求比单目视觉要高很多。
但毫无疑问，机器视觉绝对是未来的发展方向。
