提到“3D”第一时间你会想到什么？是电影院里的3D电影，还是刺激逼真的3D游戏？3D电影是利用人眼的双目视差特性，将两个影像进行叠加，从而产生3D立体效果；而3D游戏则是构建一个3D立体空间，这其中所有的模型都是3D立体模型，这也是游戏场景逼真的原因所在。但这些应用侧重的是感官上的3D特效，而我们所说的“3D视界”，除了包含这些外，还涵盖了对客观存在的现实空间的3D度量。
如室内设计师常使用3Dmax软件构建各种3D模型，就是以1:1的比例还原真实尺寸。另外，有些游戏迷喜欢玩Xbox体感游戏，就是在游戏机的周边外设Kinect，而Kinect实际上就是一种3D相机。此外3D打印，苹果手机的“FaceID”等都是典型的3D应用。
计算机视觉作为人工智能的一个分支，侧重的是机器视觉方面的研究，通过对采集的图片或者视频进行处理，最终实现机器人代替人来进行判断和测量等工作。相较于3D视觉，2D视觉技术在现实场景应用中就存在一定的局限性。
第一点是光照的影响，2D视觉是一种基于RGB图像研究和应用的技术，它非常依赖于纯图像的特征，因此在光照条件较差的情况下，呈现出来的效果往往差强人意。关于这一点，大家在使用手机拍照时应该深有体会。
第二点是2D相机无法直接对物体进行测量，它只能检测到一些平面的形状，而难以检测到物体体积、物体倾斜角度、物体位置等其他物理特征。
第三点是2D相机无法区分具有相同颜色或者相近颜色的物体，因为它依赖于目标之间的对比度，所以很难检测同色背景下的同色物体。
第四点是物体运动带来的影响，2D相机虽然可以通过时域特征和近大远小的特点检测到物体的运动，但是它无法获得物体的精确运动轨迹。此外，还有一点就是2D相机如果要识别物体，需要基于尺度不变的前提下进行。
综合以上几点，我们可以知道，虽然2D视觉技术相较于3D技术使用更为普遍，但是在实际应用中它存在许多局限，无法帮助人们更好地开展工作。而且，我们所身处的世界，本质上就是一个立体的世界，因此，3D视觉技术的应用是非常必要的。
