如果把眼睛用黑布蒙起来，让你在大街上行走，会不会立刻觉得没有安全感？搞不清楚自己处在什么位置，周边是什么环境，从而不敢迈出半步。
定位和方向，是人类亘古不变的问题。从诞生之日，人类就会使用眼睛和大脑感知来判断行动路线，这是一种与生俱来的能力。
而人工智能，想要做到和人类一样“看”和“感知”，却足足用了30年。赋予机器“眼睛”和“大脑”的，是一门叫SLAM的技术。它帮助机器感知世界、认识世界，进行定位和导航。
在中国有个少年，不到20岁，参与国家重点项目的研发；21岁，本科没毕业就被投资人看上，拿到融资成立了自己的公司；25岁，清华大学国家实验室研究生毕业，公司已经运营了四年，并且占据了相关领域的头部位置。
93年出生的陈震，已经是中国人工智能领域核心SLAM技术的最早研发者。在人工智能的商用化风口下，速感科技和它的创始人一样，已经被资本与市场“包围”。
一个少年的中国产业
如果不看这份漂亮的履历，眼前这位少年，似乎和清华园里任何一个擦身而过的学生没什么两样。而交谈中，又透露出与年龄不符的稳重气质。和创始人一样，速感科技是一家年轻的公司，定位是以SLAM技术为核心的视觉导航定位方案提供商。
如果一时无法理解什么SLAM，那么有以下两种场景可以满足你的好奇心：
其一，特种机器人执行野外作战、火场救援等特定任务时，SLAM帮助它们精准“看到”和感知周边环境。
其二，家庭主妇们耳熟能详的扫地机器人，使用了SLAM技术，就像长了“眼睛一样”，可以实时检测到障碍物，并且灵巧规避，而不是在撞击中完成清扫任务。
SLAM最早起源于美国，上个世纪90年代，SLAM被用于美国宇航飞船阿波罗号的定位导航。到了21世纪初，斯坦福和MIT开始将其应用在服务机器人上。
而在中国，由于陈震在这一领域出众的才华，SLAM从一开始，就烙上了“速感”的印记。
2012年，大二的陈震开始进入实验室接触以SLAM技术为主的视觉系统，主要研究让航天探测器在未知环境中移动、感知、执行特定任务。后来，北航实验室的科研成果走向军民融合推动科技成果转化，SLAM技术成为了典型的军转民项目，并开始参加一些比赛。在2014年举办的“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛上，陈震的参赛项目获金奖，被点亮资本看好，拿到了第一笔启动资金。
当时，SLAM在中国并不为人所知，冷门的原因在于技术难度太大，入门门槛太高。“SLAM应该感谢人工智能的火爆”，人们逐渐发现，人工智能在机器上面最重要的表现就是“感知”和“认知”，而SLAM是感知和认知领域里的核心技术。直至最近，SLAM才逐渐在热门的一些创业方向，例如VR/AR 、无人机、无人驾驶、机器人定位导航中崭露头角。
一位资深投资人谈到SLAM时说，从投资的角度来看，SLAM并不算是冷门技术，其实一直有研发，只是受限于人们很难预判哪种技术在未来能产生巨大的价值。SLAM技术在没有很好的应用前景之前，它的价值是被低估的，一旦时机成熟，比如产业环境、技术条件、应用场景的成熟，就会立马换发出生命力。
而速感科技的核心技术人员是国内最早从事视觉定位导航算法研发的团队。“人无我有，人有我精”的时间差就是速感科技的护城河。当今科技行业，已经没有什么所谓绝对的“技术壁垒”，企业之间的竞争，就在于核心技术研发的时间和落地应用、量产的速度。
一个“爆款”带火行业
近两年，扫地机器人的盛行才真正让SLAM在中国人工智能行业名声大噪。
扫地机器人至今经历了三个历史阶段：第一代是无规划式产品；第二代是半智能规划式产品；第三代是全智能规划型产品。
2003年到2010年的第一代扫地机器人是依靠碰撞旋转来识别路线，以至于很多地方会漏扫，却又有很多地方会重复的清扫，效率很低。
2010年之后，有人把智能手机里的陀螺仪操控运用到扫地机器人上感知方位信息，做一些简单的规划。但陀螺仪使用时间越长，效果越差，漏扫率可能比第一代还高。
直到2014年左右，欧美国家开始出现第三代真正的智能扫地机器人。陈震认为，国内到目前为止，还未推出一款真正意义的视觉扫地机器人。SLAM技术产品化速度相比国外仍处于落后状态，但这也恰恰是速感科技进入市场的契机。
而速感科技针对第三代扫地机器人，推出了一款“嵌入式场景感知摄像头”的产品，简单说来就是为扫地机器人配上了“眼睛”和“大脑”，解决“看不见”的问题。让机器自己知道哪儿没扫过和哪儿没扫干净，自主规划路线进行清扫。
“技术不能脱离市场”，陈震谈到为什么选择扫地机器人作为民用落地产品的入口。从市场上看，扫地机器人对定位导航的需求是核心刚需，并且具有天量级的市场潜力。例如科沃斯，就是中国第一个把扫地机器人作为主业的上市公司，这也代表了某种市场的发展趋势。
事实证明，陈震的判断是正确的。
2016年，国内扫地机器人市场基本上只有四五百万台，到2017年增加到八百万台，2018年预期是1000万台左右。同时参照欧美国家，每3个家庭里就有一个用扫地机器人；而中国，目前每100个家庭里面才会有一个用扫地机器人。
淘宝、京东搜索“扫地机器人”，SLAM已经成为衡量智能扫地机器人的一项重要指标，如此看来，市场潜力可期。预计到明年年底，速感科技已经可以占据中国20%的扫地机器人市场。
与扫地机器人相比，速感科技的另外一条工业级业务线就鲜为人知了：帮助物流仓储车辆解决在空间领域的定位和感知问题。
事实上，物流仓储车辆的定位导航也经历了三个阶段：第一代是“磁引式”导航，但磁轨的铺设成本太高。为了降低成本，2010年亚马逊开始在仓储里部署一些二维码，用二维码牵引车的行动，叫“图引式”导航，但车会碾压到二维码，造成运输中断。2016年左右，行业内开始尝试基于视觉和激光雷达融合的导航方式，它的优势在于不需要部署任何的外部牵引，依靠地图自主去做定位和导航。
速感科技的“自动驾驶车辆定位导航控制器”就是通过采集工业级激光雷达数据与本地化运算来实现车辆的精准定位。同时支持通过工业级标准协议，下发移动控制指令，实现移动装备（如潜伏式AGV、激光叉车等）的路径导航。
“希望在中国，提到机器定位导航系统就想到速感科技，我们是这个细分行业的第一名”，陈震对速感科技的技术实力保持着信心：希望利用目前国内，甚至是国际最领先的视觉定位导航技术来助力和赋能中国的细分传统行业，实现行业的升级和改造。
“速感科技将在2018年中下旬快速占领SLAM市场50%以上市场份额”，陈震说。
“保持第一”的代价
在瞬息万变的人工智能前沿始终“保持第一”，对资本的需求是巨大的。
和“模式型”公司在资本进入之后很快就把整个商业模式建立起来不同，“技术型”的公司需要资本的长期投入。技术不是一蹴而就的，要不断花时间去做迭代和积累，也需要时间打磨产品和市场。这也是为什么人工智能公司，例如旷世、商汤、云从等等都需要融入大量资金，一方面不断建立技术壁垒，一方面贴近客户逐渐渗透。
CVSource数据显示，7月1日起的20天内，已有45起人工智能领域内的融资事件发生，项目融资总额高达50亿人民币。有声音称，频繁的巨额融资代表了资本市场一种激进情绪。也有观点认为，越来越多的资本和资金涌向了头部企业，而那些优势不太明显的中小项目，面临的则是越来越难的融资。
再看速感。去年10月，速感科技宣布完成千万美元B轮融资，成立3年已累计完成超1亿元人民币融资。对于为什么选择速感科技，有投资人表示，速感科技抢占了低速的家用、工业用途机器人领域，无论在产品还是产业链上都比较细分，在人工智能领域选择了机器视觉，并且是相对低速的机器人视觉领域，可以集中精力在这个领域建立起优势。
速感科技融资时间表
数据来源：CVSource
速感科技预期是明年到后年能够实现公司的盈亏平衡，而未来的四到五年，可以实现公司的整体上市，目前估值大概是几亿人民币。而速感科技的天使投资方，目前已经实现了将近10倍的回报，将来可能到50-100倍的回报。
从一开始被投资人相中，投资成立公司，到如今的行业第一，强技术导向的速感科技是幸运，也是必然。除去技术的先发优势，速感做足了市场化的工作。对陈震来说，同行业的竞争已经不是首要的担心，真正大的压力来自于产品化的速度。
身为一家同时为多个企业提供SLAM技术的公司，“如何平衡好和客户之间的竞争关系，可能是我们需要思考的难题。”陈震说。
但不论甲方如何选择，领先的SLAM解决方案目前只有一个。
