“回顧硅谷(廣義)的技術發(fā)展，可以看到明顯的幾大階段。首先是仙童半導體和英特爾帶來了芯片的創(chuàng)新，而后是微軟帶來了操作系統(tǒng)創(chuàng)新，將PC普及到一般家庭；再后則是谷歌通過搜索引擎，將信息網(wǎng)絡連接起來；Facebook是將人類社會行為搬到了網(wǎng)上，亞馬遜、Uber、Airbnb將人類經(jīng)濟行為搬到了網(wǎng)上。關于機器人，我們已經(jīng)談論了很多年，但始終沒有成為真正的主流產(chǎn)品，我們希望通過自己的技術，推動這一普及進程。”

硅谷創(chuàng)業(yè)公司PerceptIn聯(lián)合創(chuàng)始人劉少山這樣對新浪科技解釋他們的創(chuàng)業(yè)理念。今年3月份，他和另一位聯(lián)合創(chuàng)始人張哲先后辭去了令外界羨慕的高薪工作，創(chuàng)辦了SLAM(同步定位與地圖構建)技術創(chuàng)業(yè)公司PerceptIn，意在為機器人提供更好的“看到和感知“世界的能力。

什么是SLAM技術？簡單的說，SLAM指的是當某種設備來到完全陌生的環(huán)境時，需要精準地建立時間和空間的對應關系，確定設備此前的位置和現(xiàn)在的位置，創(chuàng)建周邊環(huán)境的地圖，并規(guī)劃設備自身的運動路徑。

從創(chuàng)始人的背景經(jīng)歷來看，PerceptIn是硅谷最典型的技術創(chuàng)業(yè)公司。兩位創(chuàng)始人張哲和劉少山從國內(nèi)來到美國求學深造，拿到計算機博士學位之后進入科技巨頭微軟工作，從事機器人項目以及WindowsPhone的研發(fā)工作，數(shù)年之后又先后來到硅谷加入不同的科技公司。在辭職之前，張哲是硅谷最熱的AR增強現(xiàn)實創(chuàng)業(yè)公司MagicLeap的首席工程師(LeadEngineer)，而劉少山在百度硅谷研發(fā)院擔任高級架構師，從事無人車項目的操作系統(tǒng)和硬件交互研發(fā)。

一邊是高薪穩(wěn)定的安逸工作，一邊是風險艱難的創(chuàng)業(yè)征途，這或許是硅谷很多技術創(chuàng)業(yè)者都面臨的選擇。實際上，兩人為了離職創(chuàng)業(yè)都犧牲不少。張哲放棄了MagicLeap價值數(shù)百萬美元的期權(MagicLeap目前估值45億美元)，劉少山則辭去了百度提供的至少三四十萬美元的年薪。此外，創(chuàng)業(yè)也意味著兩人必須告別了朝九晚五的穩(wěn)定節(jié)奏，進入沒有休息日、沒有上下班區(qū)分的生活。“現(xiàn)在基本沒有下班的概念，每天都要工作到午夜甚至凌晨，在家庭方面犧牲了很多。”劉少山對新浪科技坦言。

是什么讓兩人甘愿放棄令人艷羨的生活呢？張哲這樣解釋他們投入機器感知領域創(chuàng)業(yè)的原因，“一方面是因為個人追求，希望自己做一些有意義的事情，讓技術可以普及到普通大眾。另一方面，從技術角度來看，我覺得無論是技術還是硬件，(機器人領域研發(fā))都到了一個真正能夠產(chǎn)品化的時間節(jié)點。”

劉少山則提到了微軟聯(lián)合創(chuàng)始人比爾.蓋茨(BillGates)在十年前的一篇前瞻性文章《每個家庭都有一個機器人》(ARobotInEveryHome)，預言每個家庭除了擁有電腦之外，還應該有一臺機器人。“我們兩人在微軟也曾經(jīng)投身機器人領域研發(fā)，雖然因為時機不對并沒有取得成功，但我們一直保有這個愿景。而現(xiàn)在，我們覺得是時候一起出來創(chuàng)業(yè)了。”

從各自擅長的技術來說，兩人正好是最適合的創(chuàng)業(yè)組合。張哲主要負責核心算法，而劉少山主要負責系統(tǒng)架構和整合。“我們兩人的技術組合有點像是谷歌兩位創(chuàng)始人佩奇和布林。當時佩奇負責的是技術算法，PageRank就是他開發(fā)的，而布林負責的則是系統(tǒng)架構。”劉少山說。

PerceptIn從事的實際上是目前最熱門的SLAM技術領域研發(fā)，其命名即來自于“Perception+Insight/Intelligence”(感知+洞察/智能)的意思，提供了室內(nèi)定位、深度學習、路徑規(guī)劃等軟硬件結合的一整套解決方案，讓機器人可以更好的感知周邊環(huán)境和確定自身的定位。

目前主流的機器人定位包括了Outsinde-In和Inside-Out兩種技術實現(xiàn)手段。簡單的說，Outside-In是從外部設備發(fā)射信號，傳輸?shù)浇邮斩送ㄟ^計算，實現(xiàn)自身定位、環(huán)境地圖和路徑規(guī)劃，目前Oculus、HTCVive等VR產(chǎn)品都屬于這一技術方案。這一方面的普及最大障礙是需要預先布置傳感器，更局限于室內(nèi)場地。

而Inside-Out則是運用設備自身的傳感器從內(nèi)向外搜集數(shù)據(jù)(發(fā)射激光、紅外線或是被動圖像傳感器)并在確定距離和生成環(huán)境地圖，谷歌無人車和Tango技術則是這一技術的主要代表。SLAM的算法通常都屬于Inside-Out。這一技術的挑戰(zhàn)是需要強大的算法并適配自身的傳感器，對算法和軟件的要求更高。

從實現(xiàn)手段來說，PerceptIn提供數(shù)套SLAM技術，可以根據(jù)不同應用場景進行深度優(yōu)化，比如為手機VR／AR優(yōu)化的單目SLAM技術。其解決方案是通過智能手機這樣的單一攝像頭和六度陀螺儀等現(xiàn)有低成本傳感器去采集周邊圖像，其輸出位置跟蹤的頻率高達200Hz，不需要提前掃描，也不需要外部傳感器，通過更好的算法處理采集到的大數(shù)據(jù)，生成周圍環(huán)境的準確地圖和自身定位。當然，手機雙攝像頭的出現(xiàn)意味著可以帶來更多的數(shù)據(jù)，也更有利于PerceptIn帶來更好的體驗。

談到谷歌和聯(lián)想之前聯(lián)合發(fā)布的第一款Tango技術手機，張哲認為，“Tango技術需要為軟件技術去設計專門的硬件，在能耗方面也有著較高要求。而我們希望在普通的智能手機就可以實現(xiàn)這一體驗，帶來更好的算法和系統(tǒng)整合。”

劉少山則表示，“我們的最大優(yōu)勢是整合。單一的SLAM算法和系統(tǒng)，只有整合起來才能帶來更好的產(chǎn)品。像谷歌和百度無人車采用的激光雷達技術，成本是最大的問題，光雷達系統(tǒng)成本就高達10萬美元，還無法實現(xiàn)普及。我們希望自己的技術可以讓普通智能手機實現(xiàn)更好體驗的AR游戲，用低成本傳感器就讓機器人可以真正跑起來。”

換句話說，SLAM是機器人的眼睛和大腦，其重要性就相當于智能手機在室外使用的GPS和地圖應用。SLAM技術的應用方向包括機器人與無人機的定位、VR眼罩的動作追蹤以及AR游戲的定位等等，目前最常見的產(chǎn)品就是掃地機器人。“由于現(xiàn)在掃地機器人很多都采用了激光雷達的定位方案，采用我們的被動光源技術能夠降低硬件成本，同時提升掃地機器人的精準度。”劉少山對新浪科技表示。

PerceptIn年初完成了160萬美元的天使融資，由華登國際領投，計劃今年年前完成A輪融資。目前技術產(chǎn)品還處于密集研發(fā)階段，預計今年年底會推出可行的解決方案。劉少山表示，他們正在國內(nèi)建立分公司，推進技術解決方案的落地，與國內(nèi)諸多行業(yè)的企業(yè)客戶產(chǎn)品更好整合，包括掃地機器人、AR游戲等應用領域。

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