2016年曾是AR/VR/MR行業(yè)的元年,同樣遵循Hype Circle(技術(shù)成熟度曲線),整個(gè)行業(yè)歷經(jīng)繁榮、泡沫、低谷,直至近年復(fù)蘇。尤其隨著5G的推進(jìn),最直接的影響便是帶寬。高帶寬、低延時(shí)對(duì)于新一代機(jī)器視覺(jué)和AI技術(shù)的空間行業(yè),尤其在空間交互這一領(lǐng)域意義重大,軟硬件設(shè)備的開(kāi)發(fā)者漸漸開(kāi)始依照終端消費(fèi)者的需求來(lái)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。
有一個(gè)說(shuō)法是,在人類認(rèn)知能力倍增的human2.0時(shí)代,也是這個(gè)行業(yè)內(nèi)的公司共同想要達(dá)到的一個(gè)目標(biāo):讓機(jī)器看懂世界,讓人類獲得超能。
在技術(shù)高速迭代的過(guò)程中,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的準(zhǔn)確率和識(shí)別率被廣泛用于機(jī)器人,無(wú)人駕駛等虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域。尤其在中國(guó)市場(chǎng)中,掃地機(jī)器人已經(jīng)被廣泛接受,占整體家用服務(wù)機(jī)器市場(chǎng)的60%,在沿海城市的產(chǎn)品滲透率為5%。據(jù)Tractica預(yù)測(cè),到2025年,全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件、硬件和服務(wù)收入將增長(zhǎng)到262億美元。業(yè)內(nèi)對(duì)未來(lái)的一個(gè)基本判斷是,未來(lái)一定是“移動(dòng)式”的,而這對(duì)于“未知位置的定位與追蹤”的要求必然高了不少。
其中vSLAM因?yàn)?a target="_blank">信息量大,適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)受到廣泛關(guān)注,它也是高競(jìng)爭(zhēng)門檻的基礎(chǔ)核心視覺(jué)部件。
SLAM(simultaneous localization and mapping),即同時(shí)定位與建圖。這是在定位的基礎(chǔ)上,將觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合的過(guò)程。簡(jiǎn)單舉例來(lái)說(shuō),機(jī)器人從未知環(huán)境的未知地點(diǎn)出發(fā),在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中通過(guò)重復(fù)觀測(cè)到的地圖特征以定位自身位置,并以此構(gòu)建地圖,從而達(dá)到同時(shí)定位和地圖構(gòu)建的目的。
背后的原理與GPS定位系統(tǒng),WIFI定位都有一定相似之處,但前者定位方案在精度或價(jià)格方面都無(wú)法滿足常見(jiàn)的SLAM應(yīng)用,其關(guān)鍵的技術(shù)壁壘在于算法和集成,目前全球范圍內(nèi)只有微軟、高通等掌握核心技術(shù),詮視科技CEO林瓊告訴36氪,“與高通所面對(duì)的客戶群體不同,我們瞄準(zhǔn)的是長(zhǎng)尾市場(chǎng)?!?/p>
詮視科技是一家專注機(jī)器視覺(jué),以vSLAM+AI技術(shù)賦能XR與機(jī)器人環(huán)境感知的公司。目前,該公司與Intel建立了戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,在Intel Movidius平臺(tái)的授權(quán)和支持下研發(fā)AI,與vSLAM協(xié)同工作。林瓊介紹,“對(duì)位置的追蹤是強(qiáng)交互的場(chǎng)景,對(duì)于延遲極其敏感。我們要在邊緣計(jì)算上實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能,邊緣計(jì)算可以使交互信息無(wú)需經(jīng)歷傳輸?shù)?a target="_blank">控制器這一過(guò)程,直接輸出6DOF信息,水平分辨率和追蹤精度高達(dá)毫米級(jí)別?!彪S著AR/VR/MR行業(yè)的發(fā)展,去年推出的Magic Leap分體式產(chǎn)品已然成為行業(yè)內(nèi)部某種形態(tài)上的分水嶺。自此,硬件從一體式變?yōu)榉煮w式,目前各大手機(jī)廠商更是在布局一種新的產(chǎn)品形態(tài),“未來(lái)手機(jī)將可以成為控制器。”隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展,算法的進(jìn)步,SLAM技術(shù)本身也進(jìn)入了一個(gè)從算法到產(chǎn)品過(guò)渡的階段。
傳統(tǒng)行業(yè)中比較常見(jiàn)的傳感器便是激光雷達(dá)(單線、多線,能夠獲得對(duì)應(yīng)點(diǎn)的深度信息),詮視要做的,不是替代激光雷達(dá),而是將vSLAM與激光雷達(dá)做更好的融合 ——vSLAM主要是通過(guò)攝像頭來(lái)采集數(shù)據(jù)信息,顯然攝像頭的成本要比激光雷達(dá)低的多。然而后者在更高精度的測(cè)量方面,尤其在障礙點(diǎn)的角度和距離測(cè)量上,確實(shí)更有優(yōu)勢(shì)。
梳理AR/VR的技術(shù)迭代歷程,從傳感、交互、到呈現(xiàn) —— 剛開(kāi)始大家的目標(biāo)只是速度不得低于90幀;呈現(xiàn)的分辨率達(dá)到720p/1080p;交互時(shí)降低出現(xiàn)暈眩感的頻次等。發(fā)展至今,林瓊甚至在2019年的CES展上發(fā)現(xiàn)了單眼8K的產(chǎn)品?!拔覀儓F(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)的目標(biāo)就是一定要做到超高速幀率,這對(duì)算法的要求極高。為了避免眩暈感,AR/VR設(shè)備的總體延遲不能超過(guò)20毫秒?!睋Q句話說(shuō),林瓊的團(tuán)隊(duì)要做到的是,“把追蹤和模組定位分離出來(lái),使得對(duì)與之配套的單元子系統(tǒng)的要求無(wú)需太高,舉個(gè)例子就是華為有中高低端的芯片,尤其在未來(lái)AR的設(shè)備可能成為手機(jī)附件的時(shí)候,這對(duì)于使用時(shí)的‘一致性’的要求特別高,必須中高低端都可以滿足匹配的需求?!痹徱暱萍荚诙嗣嫔蠈?shí)現(xiàn)環(huán)境感知的vSLAM技術(shù)與環(huán)境認(rèn)知的AI技術(shù)的有機(jī)融合,屬于業(yè)內(nèi)首創(chuàng)。其也在CES 2019上獲Innovation Award(共45家),并以超高速雙目vSLAM傳感器入選工信部2018年物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)突破。
作為專注于AR/MR、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等領(lǐng)域的超高速(100fps)vSLAM視覺(jué)導(dǎo)航技術(shù)方的提供方,詮視科技研發(fā)出的端處理雙目視覺(jué)6DOF位置追蹤模組精度極高。所謂6DOF(6自由度),主要與物體在空間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)相關(guān),可以理解為物體移動(dòng)的不同基本方式?!皞鹘y(tǒng)有3個(gè)自由度,但6個(gè)自由度才會(huì)有沉浸感,也更真實(shí)。這也是未知信息感知的重要度?!被诔咚賤SLAM和深度學(xué)習(xí)解決方案,詮視科技可以賦予機(jī)器即插即用的6DOF空間感知、定位和追蹤能力。
詮視科技2019年計(jì)劃融資3000萬(wàn)人民幣左右,推進(jìn)技術(shù)到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化,推進(jìn)產(chǎn)品的量產(chǎn)、市場(chǎng)的推廣以及新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。2018年銷售額將近500萬(wàn)元,并已開(kāi)始量產(chǎn),其中有將近2/3來(lái)自XR客戶,主要集中與頭盔與眼鏡等硬件開(kāi)發(fā)商,還有一部分來(lái)自大型的ODM,詮視科技以NRE(Non-recurring engineering)的方式,即一次性工程的方式收取費(fèi)用。其商業(yè)模式主要分為三塊:1)智能硬件+SDK(IP的模組化);2)開(kāi)發(fā)費(fèi)+授權(quán)費(fèi)(IP的客制化);3)終端產(chǎn)品+云服務(wù)(系統(tǒng)化)。
團(tuán)隊(duì)方面:詮視科技于2016年創(chuàng)立于硅谷,目前已于上海建立總部,整個(gè)團(tuán)隊(duì)將近30余人。創(chuàng)始人林瓊畢業(yè)于美國(guó)南加州大學(xué)及清華大學(xué),從事圖像傳感技術(shù) 15 年,曾效力于東芝,APTINA,安森美等圖像傳感器公司;工程設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)VP葉浩擁有二十年信號(hào)和圖像處理經(jīng)驗(yàn),曾在諾基亞,朗訊等擔(dān)任技術(shù)高管,專注低功耗嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā);而AI團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人歷任美國(guó)FairChild Imaging、中星微等公司算法科學(xué)家。目前公司擁有美國(guó)專利2件,中國(guó)專利1件已受理、7件在申請(qǐng)中。
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原文標(biāo)題:讓機(jī)器看懂世界,詮視科技專注以vSLAM+AI技術(shù)賦能XR與機(jī)器人環(huán)境感知
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