三维机器视觉行业存在代沟问题，许多细分需求难以找到比较合适的硬件/软件技术供应商。
2.以驾驶培训行业为例，客户A希望实现真实感极强的场景模拟，提高驾驶人员的应变能力。
3.然而，客户A在人工智能技术方向的积累非常浅，需要可靠的合作伙伴或技术团队来实现产品的落地。
4.同样地，物流自动化行业也面临类似的挑战，要解决诸如货物体积计算、角度调整等现实问题。
5.无论是客户A还是客户B，他们都希望找到可靠的合作伙伴或技术团队来实现智能化的功能，但这一需求在行业内难以满足。
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简单的说，很多行业里面的细分需求，特别难找到合适的硬件/软件技术供应商。最常见的情况是做硬件的不懂算法，做算法的不懂系统，做系统的不懂行业。当然这里只的中小公司，财大气粗人才济济的大公司可能没这个情况。
举个例子 客户A，他们的需求是用AI算法来实现 驾驶培训环节的场景模拟，学员可以像在真实场景开车一样实现真正的驾驶训练。
以前我们在驾校模拟驾驶的时候，模拟器里面的场景都是像游戏的场景一样，看起来非常假，而且也只是在座位前放三块屏幕，没有置身其中的那种沉浸感，也学不到真正的驾驶技术。
客户 A 想要在一个真实的汽车里面，把前挡风玻璃、车窗、后视镜都做成屏幕，里面播放真实世界的三维模型。用户都能够通过刹车、油门、方向盘来控制汽车的运行，屏幕里的显示也会跟着变化仿照出最最真实的开车场景。（某些特定的程度）代替以前科目二科目三的真实场景的驾驶。
这个需求我觉得是非常有价值的，一旦落地大量驾校的训练场地可以腾挪出来，这本身就是巨大的经济价值，尤其对于一线城市，通过模拟又可以在极短的时间内高效率的模拟各种复杂场景来提高驾驶人员的应变能力，学驾照也不用每天那么累的跑去驾校排队学车，模拟车辆上操作有可能几天就学会了，而且掌握的是实用的驾驶技术。
客户A那边比较熟悉的就是汽车的改装、显示、自动控制这一块，也有大量的行业资源和客户关系。其实驾驶场地的采集用我们目前的MetaCam EDU设备就能做到。客户要真实的场景重现必然需要真实感极强的世界模型，比如3D高斯泼溅，那么有了3D高斯泼溅模型，怎么可以在一定程度上完成模型场景内的交互，比如压线，碰撞，上下坡，红绿灯，行人，其他车辆等，进行一个非常良好的交互体验。后面还有大量的事情需要完成，其中涉及不少AI相关的软件和算法。
客户A虽然属于传统行业，但是他们很关注前沿的人工智能技术，也看了大量的文章，但是本身在人工智能技术方向的积累非常浅，他们盼望能够找到切实可行的技术解决方案，才可以在一定程度上完成这样的产品的落地。如果有这一块资源的朋友能联系我们 ，可以一起交流、讨论，合作。
下面说一下客户B。他们是物流自动化行业。他们的需求是来一辆大货车如何全自动化的、高效率空间利用地、装满货物。
这里面就涉及的技术挺多，货车来了之后，需要快速的对货车箱体内部做三维空间的扫描，计算出车厢的体积，然后自动化往里面装货，并实时计算剩余的空间体积，以最节约空间的方式和最高效的装货方式实现自动化装货。
因为货物体积都不同，玩过俄罗斯方块的人都知道，这里面需要一定的顺序和设计才能最大化的利用空间。
举个例子，比如过来的货车没有和装货的机器平行对接，那么装货的机器在装货之前就需要先调整自身和车厢的角度，否则不管三七二十一直接装可能就会装歪了或者斜了，导致空间浪费。所以要识别货车停靠的角度从而调整装货的角度等。
另外，如何动态的计算空间并给予最佳的装货方案也是一个非常难的问题，因为他们要比拼的是机器和人的效率，如果用机器装货的效率比用人装货的效率低很多，那自动化的价值就不够替代人工成本。
所以，看似简单的应用场景，后续有大量的现实问题是需要解决。作为传统的行业，这些智能化的功能都需要有人开发。对于普通公司来说，研发成本和研发周期都是非常高的。
还有别的客户的需求暂且不表，不管是客户A还是客户B，每个客户都有自己的长处和短处，而短处和缺口也很难通过自身来弥补，需要可靠的合作伙伴或者可靠的技术团队来实现。而这些团队和技术他们特别难找到并成功对接。
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