Update | 机器视觉方案商「远形时空」获数千万元Pre-A轮融资

36氪近日获悉，视觉SLAM技术创企远形时空已于2017年12月完成数千万元 Pre-A 轮融资，由清研资本领投，快仓智能跟投。资金将用于加快产品的量产成熟、新产品的迭代开发、扩充技术团队以及探索工业机器人的落地场景。

近年来，伴随着机器人的接受度提升，以及消费升级的需求，各种智能设备逐渐应用于生活、工业各个层面。家用清洁机器人市场自 2012 年起便持续保持 50 %左右的年均增长率。2017 年小米扫地机器人大卖；整体的扫地机器人市场规模或超过 75 亿元。业内人士判断，扫地机器人将迎来更快的家庭渗透率，但这需要研发企业解决机器人自身的诸多局限性，如感知能力偏弱，雷达方案性价比低、功能性扩展差等，落到扫地机器人上则体现为规划能力差、瞎子乱撞等缺点。

面对这一行业的难题，远形时空团队于 2017 年 10 月完成研发了高定位精度和高稳定性的单目视觉导航模组，并接下了多家国内大型家电企业扫地机器人的产品订单，预计2018年一季度可实现量产，并积极开拓海外市场。同时，远形时空预计在 2018 年二季度将为多家工业、商业机器人客户实现落地应用。

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以下为 36 氪在去年 5 月对远形时空的报道全文。

目前人工智能领域科技发展迅速，要想让用户在AR/VR、机器人、无人机等领域享受更好的体验则还需要更多前沿技术的支持，主要用于解决空间定位、环境构图的 SLAM 技术便是其中之一。根据传感器不同，SLAM技术通常分摄像头、激光雷达两种实现方式，基于这两种视觉技术进行3D建模，帮助物体在未知环境里面进行定位和跟踪、避免漂移，是智能机器行走运动的关键。

远形时空，成立于2016年5月，是一家专注于视觉SLAM技术的创业公司，其核心在于提供vSLAM嵌入式解决方案，通过计算机视觉做自主感知定位系统和模组以在VR/AR、机器人等领域实现自主避障与导航。去年8月，公司曾获得 PreAngle 百万级天使轮投资。

创始人李昌檀表示，公司目前提供单目与双目的vSLAM嵌入式解决方案，且通过算法、模组、软件三者的结合在硬件上远形时空并不限于使用单目或是双目，具体可以根据客户需要达成的效果进行选择。双目的稳定性更强，单目对算法要求更高，资源消耗更小，但无论是双目SLAM还是单目SLAM，目前精度均在厘米级、drift 小于１％，且计算功耗很小，比同类产品减小超过至少一半以上的计算量，最低时只是1/4左右。而之所以能实现这些，李昌檀也告诉36氪，远形时空综合运用了惯用导航、陀螺仪、加速度计等传感器，能够实现长距离的定位、追踪，尤其在VR场景下能够识别比较快的动作。而基于现有的解决方案现已推出的嵌入式硬件产品，预计在今年年内就会有量产产品首先在VR领域进行落地，在国内外各有一家 VR 厂商已在洽谈合作。与此同时，也正在跟机器人、无人机等厂商展开积极合作。

从目前市场来看， 通过激光雷达的实现的SLAM技术方案，产品有单线多线之分，其角分辨率及精度也各有千秋，但最主要的问题是在于其成本相对较高，目前典型的企业有SICK、Velodyne、Hokuyo以及国内的北醒、思岚等。而基于摄像头模式，主要有单目、双目、结构光、TOF不同技术实现方案，其中通过双目摄像头三角测量或是单目摄像头添加景深传感器，成本较为低廉，在室内、室外短距离可以广泛使用；目前典型的比如百度收购的xPerception、 Human+、图漾、速感等定位和业务范围与远形时空都非常类似。李昌檀也表示，远形时空不仅能够大幅度降低现有功耗，还能在机器快速旋转跑动时仍然稳定追踪，不会出现定位漂移。

现阶段，团队规模在10人左右，多为技术出身。创始人李昌檀，毕业于华中科大光电子专业，曾先后任职于索尼、飞利浦、联想等，在手机摄像头的系统、硬件、底层软件和集成方面具有丰富的工作经验；联合创始人黄石生，毕业于清华大学计算机系，师从计算机图形学领域胡事民教授，一直专注于图像与视频等媒体研究，在图形与视觉领域的顶级学术会议（SIGGRAPH/SIGGRAPH Asia/TVCG）上发表过四篇文章。

目前，公司正处于Pre-A融资阶段，后续将主要用于技术的研发迭代、软硬件产品的完善量产以及团队人员扩张方面。