研发深度感知模块，PerceptIn 想让机器学会感知这个世界
设备实现智能化，看懂这个世界就是第一步。以往的主流方案是通过软件算法实现，但因为深度感知算法对CPU的调用和电池要求都很高，纯软件的做法很难做深度的性能和功耗的优化，加上客户需要在每次部署时都要进行重新调试，并不高效便捷。
通过软硬件结合的方式实现“智能感知”正成为一个趋势。苹果、Google、微软、Intel 等大公司动作频频，或投入人力物力研发新技术新产品，或收购技术公司做储备。不过，相关技术或暂不对外开放，或对接复杂。
看到了这个还有空白的市场，百度美国研究院无人驾驶团队的刘少山与Magic Leap的张哲双双离职，创办了PerceptIn，想从底层入手，打造一款集成感知、定位、避障和导航技术的模块，提供一套高性价比的软硬件一体的视觉感知解决方案，给机器也能拥增加一双慧眼。
PerceptIn的产品主要是软硬件一体化的解决方案，包含硬件感知模块，以及软件SDK。 这套方案提供地图构建、自主导航、路径规划，避障，以及3D重建等功能。 从PerceptIn 提供给36氪的视频来看，产品采用了双目摄像头的方案，以智能手机级别的芯片作为计算设备，还处于原型样机阶段，已经可以实现构建地图、自主导航、路径规划与避障功能。创始人刘少山告诉36氪，目前已经小批量生产，预计年底正式上市。
相比于市面上已有的方案，这套方案的一大竞争力就是高性价比，能够为机器人的普及提供可行解决方案。 之所以能做到这一点，主要有赖于团队在算法方面的经验。
深度感知技术的核心就是我们常说的SLAM技术，主要是帮助设备（如机器人、VR设备）在进入一个完全陌生环境时，精准地建立时间和空间的对应关系，一般分为Outside-In Tracking和Inside-Out Tracking两种路径。PerceptIn 选择了后一种实现路径，即在设备本身配置传感器（红外、激光、超声波等），向外发射信号并搜集返回数据，计算距离，确认环境信息及自身位置。相比于Outside-In Tracking，无需环境中部署外部设备支持，整体成本更低，且可以摆脱环境的限制。
虽然深度摄像头可以直接获得深度信息，但PerceptIn 首款产品选择了双目摄像头。目前一颗被动光摄像头传感器的成本在1-2美元左右，要远低于深度摄像头40-50美元一颗的成本。成本降低之余不仅可以降低计算量、功耗，也能够将产品的体积做到足够小。刘少山表示，深度摄像头更适合2-3米内的SLAM，如果是长距离功耗会很难控制，而使用PerceptIn 的方案，加上芯片的功耗也很小，很多场景下可以使用USB充电。
元器件成本的降低，就意味着对算法以及系统要求的增强。PerceptIn的两位联合创始人过去都有这方面背景。刘少山是加州大学欧文分校计算机博士，研究方向包括智能感知计算，系统软件，体系结构，与异构计算 (FPGA， GPU)，在创立PerceptIn之前在百度美国研发中心、LinkedIn、 微软、 Intel、Broadcom工作过。张哲是纽约州立大学机器人方向博士，研究方向包括地图重建、位置跟踪、机器人自主避障导航、设备端和云端的算法优化。2009-2014年在微软机器人组、2014-2016年初在Magic Leap工作，从事SLAM相关的工作。
前期主要面向机器人领域的客户。刘少山告诉36氪，传统模式下一个机器人厂商如果要自己研发实现任意一个类似的功能，往往需要至少一个3-5人的团队，成本相当高，而且迭代时间长。 而且整合多个功能又是一大技术挑战。使用PerceptIn的软硬件解决方案成本将大幅压缩。目前，PerceptIn已经与清洁机器人的厂商、 ADAS厂商、世界著名消费者电子产品厂商等建立了合作，预计搭载PerceptIn模块的产品将于明年上市。
作为产业链的上游厂商，目前PerceptIn主要会依靠硬件销售获得利润。根据相关统计，2014年全球家用/个人服务机器人的市场规模在470万台，增长率在17%左右，销售额在22亿左右，增长率在30%左右。另有调查显示，如果自主导航技术有突破的话，预计在2017-2018年会有爆发式增长。 公司希望在2020年前占有10%的机器人传感器全球市场。
此外，在要求更高的服务机器人市场，PerceptIn除了会提供高配版本的硬件，也会针对大客户做一定的定制开发，收取技术服务费。刘少山表示，美国的服务机器人市场更为成熟，初期的家用服务类机器人会以美国市场为主，目前已经有合作客户。
目前已经组建了13人左右的团队，美国主要负责核心技术研发，中国团队负责技术产品落地。今年年初PerceptIn已经完成160万美元左右的天使融资，由华登国际领投，目前公司正在进行新一轮融资。
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