普通的 2D 成像是用平面传感器接收被拍摄物体反射或者发出的可见光，从而形二维图像。由于实际世界是三维世界，2D 成像便存在物体特点信息亏损（没法获取物体深度信息）的状况，这也就意味着，2D 成像并不支撑与物体三维信息的测量，例如 3D 人脸识别、三维建模等 AI 功效，2D 图像技术都没法支撑。
3D 传感平常由多个摄像头 + 深度传感器组成，通过投射非凡波段的主动式光源、计算光线发射和反射时间差等方式，3D 传感可获取物体的深度信息。3D 传感技术实现了物体实时三维信息的采集，为后期的图像剖析供给了关键特点。智能设备能够据按照 3D 传感复原实际三维世界，并实现后续的智能交互。
相对2D成像而言，3D传感技术可应用于AI诸多领域，其运用优势主要有以下三点：一是3D成像可实现之前2D不能实现的 “痛点型应用场景”，如人机交互、3D人脸识别、三维建模、AR、智能安防和辅助驾驶等；二是，3D传感技术的安全系数更高。例如当今市面上的人脸识别大多基于2D平面图像，但由于人的脸部并非平坦，2D识别过程中会存在特征信息损失的情况。3D 识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息。与此同时，3D传感还可结合算法进行活体检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成，人脸识别安全性更有保障。第三，3D传感技术可产生大量的三维数据，这些数据未来可应用于大数据等行业，具有巨大的行业应用价值。
