未来五年时间内，小型化、模块化、前端化将成为该技术主要的发展趋势。
“低成本、高性价比是我们的vSLAM最大的特性。”速感科技创始人&CEO陈震说。
速感科技创始人&CEO陈震
90后创业者，用技术眼光看未来
陈震是个90后。93年，金牛座，一个年轻的创业者。
2011年，陈震考上了北航计算机专业，并在大学的第二年，进入到了北航实验室，开始帮助老师做一些专题课题申请方面的工作。这其中，还包含如国家级特种机器人、特种无人机等的军工课题。也是在这期间，他积累了大量有关于视觉算法研发方面的经验。
2013年，陈震所在的实验室联合微软亚洲研究院，共同负责一项课题研发。其中，陈震承担了一个主题课题研发工作——特种机器人机载视觉系统研发。
“14年，课题研究大约到达中期阶段。我们认为，这其中有些研究成果足以拿出去展示了，便参加了当年的全国大学生挑战杯比赛，最终拿到了金奖。”
正是这次比赛，陈震与一位投资人结识。很难得的，在2014年大学生创业普遍以互联网、O2O为主，技术型创业短期回报不被看好时，这位投资人却认为，陈震及其项目的核心技术将在未来有非常广泛的应用。也因此，陈震拿到了天使轮融资，正式创立速感科技——一家以机器视觉为核心的人工智能创业公司，机器人行业领先的视觉解决方案提供商。
技术驱动，速感正通过核心模组和控制器服务于智能机器人行业
2014年，知道人工智能的人并不多，愿意在底层技术领域扎根研究的人更是少之又少。就是在这样的情况下，速感一直致力于视觉算法的研发。
直到2016年AI概念火爆，大量创业团队涌现时，速感已经积累了两年的行业和技术经验，在产品化方面也有了自己的一套体系。
“我们是一个典型的技术驱动型公司，有70%以上的员工为技术研发人员。”
陈震告诉镁客网记者，目前，速感的技术团队主要分为三部分：底层的算法框架研发、工程实现性开发、产品化和供应化生产等成品对接。
底层的算法框架研发方面，即vSLAM视觉算法。速感所做的，便是基于嵌入式算法进行视觉同步、地图构建等的相关优化，加强结构化和底层代码的逻辑性，提升算法的输出效果，降低开发成本。
工程性开发，即原型开发。这方面，速感将算法研发中具备产品化可能的部分提取出来，基于芯片进行工程开发。
“这三部分的技术研发，就是算法——原型——产品化的过程。通过我们的核心模组和控制器，为智能机器人行业提供视觉定位及地图导航服务。”
消费级、工业级应用两手抓，低成本、高性价比成制胜关键
但对于技术驱动型公司来说，其产品落地最大的问题就是时间周期比较长。通常情况下，即便基于自身的产品体系，从前期研发、设计，再到原型、测试等，就需要很长一段时间。而产品给到下游客户之后，他们还需要再走一遍同样的程序。
为更有效的促进技术落地，速感基于vSLAM技术低成本、高性价比的特性，将其业务线定在了两大领域：以家庭扫地机器人为代表的家用服务机器人和以自动化叉车为代表的自动化工业机器人领域。
家庭扫地机器人服务方面，目前，扫地机器人厂商最需要的就是让其能够在最短的时间内对家庭进行全方位的清扫。因此，速感致力于解决扫地机器人智能化行走等的关键性问题，利用其底层算法，在一个低成本、高性价比的芯片上，实现一整套扫地机器人工作的逻辑算法。
自动化工业机器人方面，速感主要聚焦于仓库、工厂等后端，帮助重型搬运的AGV和叉车设备等，在大范围场景空间下高精度定位。
结合前端，速感对控制器算法进行了高精度运算和处理，降低传统雷达传感器的成本，让重型移动设备可以在仓库范围内高精度的空间移动并与运输物料准确对接。
“众所周知，视觉传感器摄像头的单帧成像信息非常的多。这就要求后端处理芯片的算力要足够的强。速感所做的，就是在一个低成本的计算芯片上进行算法输入和优化，让其帮助摄像头实现强力运算。”
总结
可以看到，近几年时间里，机器视觉技术越来越受重视。随着人工智能行业的兴起和发展，无论在B端还是C端，其功用将在未来颠覆传统产业及社会已经为公认事实。
短时间内，机器视觉技术将在工业场景和部分垂直细分场景中率先落地。未来五年时间内，小型化、模块化、前端化将成为该技术主要的发展趋势。
