陆奇上任以来的收购的第二家公司,对百度来说意味着什么?

这个世界上没有无缘无故的IPO,也没有无缘无故的收购,要想看出一家公司最近在做哪些打算,其实可以从他们最近吸纳的公司中找到线索。4月13日,百度宣布收购了一家叫做xPerception的美国科技公司,这是继收购渡鸦科技以来,陆奇在百度收购的第二家公司。

百度方面称,收购完成后,xPerception核心团队都将加入百度研究院,继续致力于其核心技术惯性视觉定位与构图(Visual Inertial SLAM)的研发,加速包括AR、自动驾驶、机器人在内的百度人工智能业务矩阵的产业化。

xPerception的一体化立体惯性相机产品

xPerception的一体化立体惯性相机产品

这其中提到的惯性视觉定位与构图技术,就是此次收购的核心原因。

xPerception是一家做“视觉感知”的硅谷的科技公司,主要涉及计算机视觉相关的软硬件解决方案,主要提供给机器人、AR/VR、智能导盲等行业。作为一家2016年才成立的创业公司,它的起点并不低,xPerception的联合创始人包英泽和陈明裕曾经都是全球顶级VR公司Magic Leap团队的早期核心工程师。

视觉感知技术的核心就是上面提到的同步定位与地图构建技术 (Simultaneous Localization And Mapping,简称SLAM),在室内地图、AR/VR、无人车、无人机和机器人等技术中都起到核心作用,就连你家的扫地机器人为什么不会撞墙,用到的也是这项技术。

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根据介绍,xPerception感知技术的特别之处在于:

xPerception采用了最新的第三代SLAM算法,解决了第二代算法无法克服高速运动的弊端,可以支持高速随机运动。

引入了最新的深度学习,用binary weight做加速,可以做到快10倍的物体识别效果,很适合在低功耗低成本应用 。

xPerception开发了可以应用于x86/x64,ARM或手机平台的立体惯性相机产品,具有6自由度姿态跟踪,低延迟传感器融合,立体障碍物检测及物体识别等功能,相当于为各种智能硬件和移动设备装上“眼睛”。

所以这项技术到底有多重要?

在人工智能的系统中,视觉感知的技术主要充当“眼睛”的角色,这也是机器人领域目前最重要的概念之一,视觉是信息的入口,先有准确的信息输入,才能让后期的信息处理成为可能。

SLAM在1988年被提出时就被认为,是实现机器完全自主移动的真正可能。机器人要实现在一个空间内的自主移动,最先要做到的是够认识身边的环境,在这个环境中找到自己的位置,然后根据目标规划出合理路径。

如果你还能回忆起玩Pokemon Go时的那种空间感和操控感,这个就是由Google的Tango项目中的SLAM技术实现的。

英特尔也有自己的实感技术RealSense,它是一款3D深度摄像头,通常是被应用在无人机、机器人等产品上,比如可以实现自动避障的无人机Yuneec“台风H”,当然也有京东这样的厂商把它应用在物流服务上,在京东仓库的拣货推车上,它可以对一件的货物的体积、重量等信息进行快速测量。

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这里想说的是,视觉实感的技术对于前沿科技产品的实现很关键,但不同于Tango和RealSense的地方是,xPerception想要做的是软硬一体式的模块,也就是算法、芯片一起做。通过一个硬件就实现感知、避障和导航的一整套方案。

xPerception的联合创始人包泽英说:“对于计算机视觉感知技术来说,只有软件是行不通的,它对硬件一定会有要求。任何一套算法都会要提前知道它是跑在什么样的硬件上。如果只提供软件,合作伙伴会在每次部署的时候都要进行重新调试。计算机视觉感知算法对CPU的调用和电池要求都很高,没有制造商会愿意预留很多CPU运算资源给一套第三方算法。”

这样看来,算法和芯片一体化的做法一是解决的是软硬件兼容的问题,二是解决了CPU性能和功耗的优化问题,总的来说,是一套降低成本的实用选择。而降低成本对于想要量产无人车技术的公司来说,是第一步。

传感器、摄像头、雷达是组成无人车的几个关键部件,同时也是最耗费成本的地方。成本过高是无人车商业化的大难题,每家在做无人车的公司都在想办法,特斯拉为了避开这项开支一直在想办法不使用激光雷达,Google也在优化自家传感器。

此前百度收购的激光雷达公司Velodyne LiDar的很大程度上也是为了解决无人车激光雷达成本过高的问题,而这次收购的xPerception也能实现对摄像头的补足。

那么最后的问题来了,到底要收购多少家公司,才能造出一辆大家都买得起的无人车?

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