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當3D掃描遇見人工智能 會迸發出怎樣的商業價值?


布朗大學的MichaelBlack經過十年的摸索后創立了BodyLabs,而BodyLabs致力于開發一種技術能夠將人體用更精確的方式數據化。

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BodyLabs與這些技術的區別之處是更精準,并通過人工智能的技術來實現自我學習,可以收集、數據化和整理關于人體外形、姿態和運動時的動態數據。

人體的數據與人工智能有關,通過人工智能的算法來在數據平臺上建模呈現出來,這很讓人感到好奇。更精確的數據意味著什么呢?更精準意味著通過3D打印技術制作服裝,比方說視頻中的舞動舞子,甚至是用來支持3D打印人體假肢或其他醫療器械。

BodyLabs最新的產品叫做“紅”API,這是一項將3D掃描硬件與人工智能結合在一起的技術,可以應用到多個商業領域,包括定制化服裝、藥物、游戲與動畫以及研究與開發。聽起來有些黑科技的感覺,要了解BodyLabs的技術還需要從了解其創立緣由開始。

Bodylabs的創立實屬機緣巧合,當時MichaelBlack還是布朗大學的一名計算機視覺課程教授,當地的執法人員跟他聯系,看看他是否能找到一種解決辦法,通過計算機來識別誰是涉嫌搶劫一家便利店的罪犯。

根據安全攝像機鏡頭所拍攝到的犯罪嫌疑人,執法人員希望能還原出嫌疑人正常姿態下的身高、身材和形狀。為了實現這個目標,MichaelBlack通過機器學習算法來研究成千上萬的3D掃描的真實生活的人在各種姿勢下的人體形狀,并創建了統計模型,這項研究持續了十年,才誕生了Bodylabs。

現在,通過一個高端的激光三維掃描儀,一個消費級的深度傳感器,甚至一個卷尺,我們就可以依靠BodyLabs的軟件來生成個人的3D模型。

“藍”

在BodyLabs新公布的”紅”應用程序接口之前,他們的產品是“藍”API接口,這是個入門級的人體模型服務,基本上允許沒有3D掃描儀的情況下就可以產生一個近似的3D模型。它的工作方式是相當有趣的,在“藍”API接口下,用戶可以輸入六個具體的人體測量數據(身高、體重、腰、腿、胸部和臀部),BodyLabs就會自動計算和填補了所有丟失的數據,并生成一個近似的身體形狀。

在3D打印應用中,BodyLabs這個應用軟件的一個主要用戶是著名的NervousSystem,正如視頻中顯示的,NervousSystem通過該軟件平臺設計了一件全3D打印的衣服,現在在現代藝術博物館展出。通過BodyLabs的在線平臺,NervousSystem允許任何人在線訂購一件定制的、3D打印的服裝,這一切僅僅需要輸入簡單的人體數據。

“紅”

“紅”API的功能比“藍”更高端,原始數據的獲取是通過三維掃描來實現的(系統也允許4D數據,也就是在時間或其他維度上記錄的三維掃描人體數據)。而對于不完美的掃描結果,BodyLabs的軟件可以清理和修復三維網格。

BodyLabs的軟件依賴于初始網格模板和人工智能的知識,通過自動修復的算法,更準確地反映人體的三維數據。這使得在修復三維網格方面,BodyLabs與市場上的方式極大的區別開來。市場上的普遍做法只是將缺失的部位通過點陣的方式連接起來,而BodyLabs的網格變形是基于人工智能數據庫的,通過機器的學習方式,人工智能可以更精確的按照人體組成的規律來修復三維網格。

有趣的是,3D打印設備廠商也對BodyLabs的數據建模產生了濃厚的興趣,Formlabs公司就在一場時尚秀場上使用了BodyLabs的技術。除了設備廠商,BodyLabs的客戶還包括美國軍隊,美國軍隊通過BodyLabs的技術可以為其軍隊定制更合適的服裝,包括女性軍人可以獲得更貼身的服裝。而時裝行業的Armour也與BodyLabs結成合作伙伴,通過定制化服裝來差異化Armour的品牌服務。

雖然,目前BodyLabs的業務都是圍繞這服裝這個應用領域,然而,3D科學谷了解到BodyLabs希望他們的應用遠不止于此,包括定制化的假肢以及鞋墊都是BodyLabs具有前景的領域。

BodyLabs的投資方來自因特爾,而正是與因特爾的這種關系,BodyLabs還為因特爾的RealSense開發了應用。而隨著配谷歌深度感知3D攝像頭的聯想Phab2Pro的即將上市,BodyLabs的技術將很方便的擴大到移動端。

正如凱文.凱利在新經濟新規律一書中所指出的,由無數小東西所連接而成的網絡能產生巨大的力量,當小東西變多了的時候,它們的價值就發生了很大的變化。3D科學谷總結BodyLabs商業模式的價值就在于連接人體與設備以及應用端,而當越來越多的人通過類似于RealSense或者是手機端的3D掃描攝像頭在BodyLabs平臺上建立自己的身體數據,BodyLabs的價值因數據而提升,因連接而空間無限。

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