LiDAR三維空間成像技術已成為許多應用中的首選遙感方法。從建築工地到工廠車間，從自動駕駛汽車到測繪，LiDAR技術正變得司空見慣，並正在成為未來創新的基礎。
在CAD模型指導數字設計在現實世界中的實現的情況下，LiDAR生成的3D點雲可以捕獲（和重新捕獲）物理環境以進行數字分析。隨著LiDAR的日益普及，管理和處理生成的大數據文件已成為一項艱巨的任務。
直到最近，管理由LiDAR生產的點雲還是一個令人生畏的前景。這項技術提供的全面數據導致文件很大，所有這些文件都需要處理和對齊。幸運的是，機器學習和其他AI技術正越來越多地集成到掃描和配準過程中，這已成為過去的問題。掃描到BIM之類的新方法將越來越依賴於此類技術。
集中數據和分布式處理雲是大規模LiDAR點雲處理的未來。雲提供的動態可伸縮性提供了並行任務的結果，很難想到一個更合適的解決方案。
原始處理能力更智能的軟體解決方案將利用雲的原始處理能力。使點雲軟體與雲兼容的趨勢將繼續。例如，並非所有配準軟體都與雲兼容，也不是所有軟體都能提供足夠強大的結果來有效利用雲的可擴展性。這將改變。
但是軟體和處理器也依賴於連結它們的網絡。隨著公司將努力解決延遲和數據傳輸問題，人們對5G等網絡技術的興趣也在上升。未來的關鍵因素將是關於數據移動而不是計算能力。
協作的可能性儘管潛在的雲處理能力和靈活性令人印象深刻，但不應低估的是雲中的協作可能性。有越來越多的證據在時間的大儲蓄和增加優質項目創建，執行，移交和管理的完整周期中通過雲服務交付。
沒有遠程雲存儲，協作功能和流程工作流，幾乎不可能充分利用建築信息模型（BIM）。例如，擁有一個包含點雲數據的集中參考位置，可以使可驗證的真實世界功能進入從初始創建到開發和維護的BIM模型的每個階段。
AI的具體應用很難理解原始點雲數據，並且在機器學習時代之前，傳統上它要求訓練有素的工程師繁瑣地指定他們想要手工捕獲的質量。人工智慧將發揮更大的作用，尤其是在對象識別和更智能的配準流程自動化方面。
將信息放入BIMAI軟體將繼續減少在LiDAR點雲中手動檢測和標記現實世界物品所需的時間。人工智慧領域的最新發展使得自動識別諸如房屋或地面之類的物體成為可能。最近有一個很好的例子，可以從空中點雲中識別出電力線，從而減少了50,000工時的工作量， 這將為3D數據的自動和全區域評估開闢新的可能性-將「信息」納入建築信息模型。
自動配準在地面雷射掃描領域，掃描的自動配準還將使AI發揮作用。點雲處理將結合更好的機器學習算法和矢量分析，以大大提高速度並減少手動參與掃描對齊的需求。
大多數現有的配準解決方案通過在每次掃描中識別特徵（例如人造目標，平面或線條）來工作。然後將那些對象用作對齊重疊掃描的參考。但是，在掃描環境中的「自然特徵」將更多地用作「虛擬」參考。
使用基於矢量的過程，對齊時間已經減少了多達40％-80％。至關重要的是，這還減少了設置掃描參數的需要，而無需進行大多數手工操作。最終，這將提供更少的人工步驟，從而加快處理速度。
點雲生產者（例如測量師，工程測量師，總工程師，土木工程師）將能夠將掃描進行處理，並在完成後簡單地將其返回。
自動駕駛汽車在炒作，希望和失望以及更多希望的循環中處於領先地位。但是，即使在關注度較高的高科技行業中，也有跡象表明機器人技術已在許多領域受到關注。
根據國際機器人聯合會和機器人工業協會的數據，建築機器人市場在2018年至2022年之間的複合年均增長率（CAGR）為8.7％。研究公司IDC則更為樂觀，預測其CAGR為20.2％。
自動駕駛汽車在主要的汽車製造商和技術公司致力於自動駕駛汽車的同時，自動駕駛汽車已成為建築機器人技術的一部分。該設備用於運輸物資和材料。例如，沃爾沃一直在研發其HX2，這是一種自主的電動載物架，無需額外的輸入即可移動重物。
安全和危險環境機器人技術將在安全和危險環境中發揮越來越大的作用。由LiDAR提供動力的自主移動機器人將提供對危險場所的安全且關鍵的通道。
也許在當前的疫情下，我們將看到對自動化任務的需求提升，尤其是那些減少人類承受風險的任務。機器人將在執行基本服務，為工人提供高級安全性並提高效率方面找到解決方案。隨著全球建築人力短缺，機器人技術將發揮重要作用。
無人機和BIM我們將看到更多的空中無人機和地面機器人用於勘測工作場所並收集多種類型的數據，尤其是在已建成的BIM和Scan-to-BIM的情況下。增強現實和虛擬實境還將在使操作員對無人機所見事物具有真實感和實時感方面發揮作用。
大多數室內或室外移動機器人都將嵌入LiDAR來映射其本地環境。在外部操作的移動機器人將依靠GPS和LiDAR等地理定位功能來確定它們的位置和去向。
在室內操作的移動機器人將採用同步定位和地圖繪製（SLAM）技術，該技術將使用LiDAR數據來構建機器人環境的地圖並在該地圖中定位機器人。
這是數據科學與掃描技術融合的一個顯著點。在一系列繁忙，快節奏和相互連接的環境中，LiDAR，雲，AI和機器人技術的結合將越來越成為跟蹤成千上萬個可變元素的唯一方法。
在未來幾年中，我們可以期待看到一系列令人印象深刻的應用程式和案例。
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