Body Labs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。
蓝
与红
Body Labs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Body Labs的技术还需要从了解其创立缘由开始。
Body labs 的创立实属机缘巧合,当时Michael Black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,Michael Black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Body labs。
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Body Labs的软件来生成个人的3D模型。
“蓝”
在3D打印应用中,Body Labs这个应用软件的一个主要用户是著名的Nervous System,正如视频中显示的,Nervous System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Body Labs的在线平台,Nervous System允许任何人在线订购一件定制的、3D打印的服装,这一切仅仅需要输入简单的人体数据。
“红”
Body Labs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,Body Labs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Body Labs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。
虽然,目前Body Labs的业务都是围绕这服装这个应用领域,然而,Body Labs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Body Labs具有前景的领域。
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。
Body Labs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Body Labs平台上建立自己的身体数据,Body Labs的价值因数据而提升,因连接而空间无限。