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3D扫描遇见人工智能 会迸发出怎样商业价值?

来源:八达娱乐 | 时间:2018-08-27

  布朗大学的MichaelBlack经过十年的摸索后创立了BodyLabs,而BodyLabs致力于开发一种技术能够将人体用更精确的方式数据化。

  BodyLabs与这些技术的区别之处是更精准,并通过人工智能的技术来实现自我学习,可以收集、数据化和整理关于人体外形、姿态和运动时的动态数据。

  人体的数据与人工智能有关,通过人工智能的算法来在数据平台上建模呈现出来,这很让人感到好奇。更精确的数据意味着什么呢?更精准意味着通过3D打印技术制作服装,比方说视频中的舞动舞子,甚至是用来支持3D打印人体假肢或其他医疗器械。

  BodyLabs最新的产品叫做“红”API,这是一项将3D扫描硬件与人工智能结合在一起的技术,可以应用到多个商业领域,包括定制化服装、药物、游戏与动画以及研究与开发。听起来有些黑科技的感觉,要了解BodyLabs的技术还需要从了解其创立缘由开始。

  Bodylabs的创立实属机缘巧合,当时MichaelBlack还是布朗大学的一名计算机视觉课程教授,当地的执法人员跟他联系,看看他是否能找到一种解决办法,通过计算机来识别谁是涉嫌抢劫一家便利店的罪犯。

  根据安全摄像机镜头所拍摄到的犯罪嫌疑人,执法人员希望能还原出嫌疑人正常姿态下的身高、身材和形状。为了实现这个目标,MichaelBlack通过机器学习算法来研究成千上万的3D扫描的真实生活的人在各种姿势下的人体形状,并创建了统计模型,这项研究持续了十年,才诞生了Bodylabs。

  现在,通过一个高端的激光三维扫描仪,一个消费级的深度传感器,甚至一个卷尺,我们就可以依靠BodyLabs的软件来生成个人的3D模型。

  在BodyLabs新公布的”红”应用程序接口之前,他们的产品是“蓝”API接口,这是个入门级的人体模型服务,基本上允许没有3D扫描仪的情况下就可以产生一个近似的3D模型。它的工作方式是相当有趣的,在“蓝”API接口下,用户可以输入六个具体的人体测量数据(身高、体重、腰、腿、胸部和臀部),BodyLabs就会自动计算和填补了所有丢失的数据,并生成一个近似的身体形状。

  在3D打印应用中,BodyLabs这个应用软件的一个主要用户是著名的NervousSystem,正如视频中显示的,NervousSystem通过该软件平台设计了一件全3D打印的衣服,现在在现代艺术博物馆展出。通过BodyLabs的在线平台,NervousSystem允许任何人在线D打印的服装,这一切仅仅需要输入简单的人体数据。

  “红”API的功能比“蓝”更高端,原始数据的获取是通过三维扫描来实现的(系统也允许4D数据,也就是在时间或其他维度上记录的三维扫描人体数据)。而对于不完美的扫描结果,BodyLabs的软件可以清理和修复三维网格。

  BodyLabs的软件依赖于初始网格模板和人工智能的知识,通过自动修复的算法,更准确地反映人体的三维数据。这使得在修复三维网格方面,BodyLabs与市场上的方式极大的区别开来。市场上的普遍做法只是将缺失的部位通过点阵的方式连接起来,而BodyLabs的网格变形是基于人工智能数据库的,通过机器的学习方式,人工智能可以更精确的按照人体组成的规律来修复三维网格。

  有趣的是,3D打印设备厂商也对BodyLabs的数据建模产生了浓厚的兴趣,Formlabs公司就在一场时尚秀场上使用了BodyLabs的技术。除了设备厂商,BodyLabs的客户还包括美国军队,美国军队通过BodyLabs的技术可以为其军队定制更合适的服装,包括女性军人可以获得更贴身的服装。而时装行业的Armour也与BodyLabs结成合作伙伴,通过定制化服装来差异化Armour的品牌服务。

  虽然,目前BodyLabs的业务都是围绕这服装这个应用领域,然而,3D科学谷了解到BodyLabs希望他们的应用远不止于此,包括定制化的假肢以及鞋垫都是BodyLabs具有前景的领域。

  BodyLabs的投资方来自因特尔,而正是与因特尔的这种关系,BodyLabs还为因特尔的RealSense开发了应用。而随着配谷歌深度感知3D摄像头的联想Phab2Pro的即将上市,BodyLabs的技术将很方便的扩大到移动端。

  正如凯文.凯利在新经济新规律一书中所指出的,由无数小东西所连接而成的网络能产生巨大的力量,当小东西变多了的时候,它们的价值就发生了很大的变化。3D科学谷总结BodyLabs商业模式的价值就在于连接人体与设备以及应用端,而当越来越多的人通过类似于RealSense或者是手机端的3D扫描摄像头在BodyLabs平台上建立自己的身体数据,BodyLabs的价值因数据而提升,因连接而空间无限。