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[创业经历] 高通中国首席工程师离职创业做VSLAM,获千万级天使投资

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2017-12-23 14:11:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
    以计算机视觉为核心的新锐人工智能技术公司黑眸科技(Black Vision)正式宣布完成千万级天使轮融资,投资方为壹号资本。
    黑眸科技成立于2017年初。CEO兼CTO凌璠本科毕业于清华大学,美国Lehigh University博士,投身创业之前,在计算机视觉方面有20多年的研发及产品经验,曾在高通任职超过14年,2009年回国后担任高通中国的首席工程师,负责组建高通中国的计算机视觉部门。
    黑眸科技选择以VSLAM为切入点,研发单目SLAM方案,在短短四个月内完成基于视觉导航的原型机演示,各项性能指标均达到应用要求,目前已推出一款基于扫地机器人场景、定位精度达到5CM的视觉导航模块BV-slam ,并已和海尔、地贝等多家客户展开合作。

    黑眸科技首个视觉导航模块BV-slam
    扫地机器人作为最早落地的服务机器人,早在3年前国内就开始智能化,即机器人可以对环境进行感知并作出决策和路线规划。国内最先推出导航扫地机器人有科沃斯的UNIBOT以及银星智能的inxni(以内),他们也是国内扫地机器人出货量最大的两家企业,其中科沃斯占据了国内扫地机器人一半的市场,而银星智能早期做了将近10年的ODM,2015年以全新品牌Xrobot发布了导航扫地机器人inxni。去年8月底,小米通过其生态链品牌“米家”发布一款智能扫地机器人。本周一,360也推出了自己的首款智能扫地机器人。
    中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告(2017年)》显示,2017年中国的服务机器人市场规模预计将达到10.3亿美元,其中,以扫地清洁功能为主的家用服务机器人的规模为5.3亿美元,增速相对领先。
    凌璠表示,这些数据印证了他的观点,即扫地机器人是目前已经被验证拥有广泛市场空间的场景,也是他创业后将其确定为最主要的方向的依据。
    不过,目前市面上智能扫地机器人主要的方案是激光雷达,上面提到的国内扫地机器人企业使用的均是激光雷达方案。使用VSLAM方案的只有Dyson和iRobot,前者于2014年9月推出360Eye,后者于2015年9月推出Roomba 980。这主要是因为雷达虽然只能建立平面的深度图像,但市场上已经有公开产品,而且雷达的导航所用到的SLAM方案已经比较成熟,而视觉导航的SLAM方案则还很少见。
    当然,随着视觉算法和视觉计算处理器的发展,国内这几年也开始涌现不少做VSLAM方案的初创企业,如2015年创立的图漾、速感科技、PerceptIn、双目科技,以及被百度收购的xPerception等,这些企业也都是将扫地机器人定为第一方向,不过其中大部分却选择的是双目视觉方案。
    对于为何选择单目视觉方案,黑眸科技联合创始人兼COO马志国向雷锋网表示,首先是技术的考量,单目尽管没有深度,然而在扫地机器人这个场景中,和既有的传感器融合,能够产生深度,而且这些传感器是少不了的;况且,双目的生产工艺要求高,不利于大规模量产,非常适合实验室使用;另外,成本也是很重要的,能够给合作伙伴极大的降低成本。从前期与海尔等合作商的沟通过程中,黑眸科技发现单目方案的接受度较高,这也是他们选择单目视觉方案的主要原因。
    最开始进入扫地机器人这个市场时,黑眸科技发现中国市场的扫地机器人大都是中低端为主,在行业内没有定价权,有些有品牌的公司技术实力不强,ODM企业的主要精力还是在生产这块,造成很多做雷达和视觉的公司在和这些扫地机器人厂家(包括品牌企业和ODM厂家)在技术整合的工程中并不顺利,一旦科技企业做整机,又会遇到整体生产、工艺、产能等问题,所以并不顺利。
    马志国向雷锋网表示,视觉的方案只有和扫地机器人厂家的控制部分做深度的配合才能把视觉的优势发挥出来,“所以我们在技术的方案选择上做软硬件结合的模块,只需要和现在的扫地机器人通过简单的串口连接,就可以实现VSLAM定位和扫地机器人的物理连接,单目的融合slam的确需要底盘的里程计、陀螺仪等其他传感器的数据,我们特别在我们的模块上实现了OTA的功能,也是为了能够持续的适应不同的场景。”

    黑眸科技公布首个视觉导航模块BV-slam的实测图
    黑眸科技计划在未来将人脸识别和场景识别添加到视觉方案中,以及让摄像头作为移动的视频监控。基于视觉导航模块,黑眸科技未来还计划涉入AGV、AR&VR、无人送货机、割草机器人等多个场景。
    黑眸科技目前团队共10人,本轮融资一方面将用于团队人员的扩充,另一方面将推动公司自研的视觉识别技术落地,加速服务机器人、工业级应用等一系列软硬件一体化视觉模块产品的量产。
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    发表于 2017-12-24 22:45:21 | 显示全部楼层
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