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文｜潘瀟雨、沈廣麗
編輯｜彭孝秋
36氪獲悉，機器人“手眼”產品提供商「如本科技」，已於近日獲數千萬���A+輪融資，本輪融資由琥珀資本、中車時代投資。本輪融資資金將主要用於產品研發、人才建設和市場推廣等方面。
近年來，隨着智能製造快速發展，我國“機器助人”的趨勢明顯，3D視覺傳感器和工業機器人具備長足的發展空間。伴隨着細分化的行業應用開始落地，視覺和機器人結合的智能工作站需求也在大幅提升。
基於此，成立於2018年的「如本科技」，專註於研發3D視覺產品與智能手眼工作站，在視覺標定、動態結構光、機器人運動規劃等核心技術領域擁有明顯成果。目前，其產品RVC 3D相機、VDA視覺位移分析儀，以及智能手眼工作站，已落地在汽車、消費電子、重工、鞋服、工業檢測、物流等領域。
如本科技產品
具體來看，如本科技的產品主要涵蓋三大方面：
其一是RVC 3D工業相機。這一系列產品通過模塊化設計，適用於多種質檢、焊接、抓取、噴塗、打磨、拆碼垛等多種場景。RVC 3D工業相機系列，也被如本科技稱為通用型的標準品相機，採用主動動態結構光技術。在性能上可以達到微米級點雲精度，最高可達3.5米視野範圍，且具備高穩定性和IP65的高防護性能。
其二是視覺位移分析儀（VDA），主要面向工程、材料、市政、交通領域的空間位移監測分析需求，包括風洞實驗、振動台實驗、負載實驗、鐵軌監測維護、橋樑建築健康狀況、古建築修復等場景。VDA通過利用計算機視覺技術分析連續多幀的圖片，對二維和三維的形貌、位移、變形、應變、振動、速度、加速度等信息進行高速、高精度地監測分析。
其三是智能手眼工作站。基於機器人運動規劃和3D視覺技術，為垂直行業標準工藝打造的智能手眼工作站，可以推廣並解決多品種、小批量的柔性問題。目前已在地鐵、高鐵、客車等軌道交通領域車體車窗切割、焊接、噴塗、點膠等場景落地。
團隊方面，如本科技核心團隊主要來自於清華、哈工大等，在結構光學、視覺算法、運動控制領域具備10年以上經驗。
“手眼”產品
隨着3D視覺行業的下游市場快速拓展，不同工藝流程之間細分且複雜的傳感需求正在成為行業主題。單以製鞋塗膠這一道工序來說，不同SKU就存在不同的噴塗方式，且要求精度高、均勻、換線節奏快。此外，對於現有的機器人編程來說，拖拽式編程仍存在一定掣肘，降低門檻的操作聽上去往往更具故事感，但在實際應用中卻充滿了不靈活性。
3D視覺廠商越來越多，同時機器人的應用行業大多涉及到非標準定製產品，如本科技的思路是什麼？帶着以上問題，我們也與如本科技的創始人李輝聊了聊：
36氪：如本科技為什麼要同時開展“手眼”場景？
李輝：如本有兩層意思，第一層是順從人的本心，第二層意思是順從人的本性。也對應我們的創業初衷，是想解決有害的重複勞動問題給人帶來的損傷，所以我們最終目的實際上是解決人的問題，而不是解決單一眼或手的問題。
36氪：精度、速度、穩定性等，哪些才是3D相機現有的競爭維度？如本科技的獨特之處是什麼？
李輝：垂直行業中不同的工藝需求，會對3D相機提出一些不同的規格要求，所以現階段3D視覺產品更多是服務什麼行業，就具備什麼樣的競爭特點。隨着下游細分行業打開，會出現大量不同的3D相機，因此3D相機的競爭並不存在精度、大小等單一維度。而是哪家公司更貼近客戶、更能把需求轉為有效的產品，就更具競爭力。
我們的RVC 3D系列3D相機在抓取類、檢測類、工藝加工處理類場景，有超過十款3D相機產品，未來我們也會遵從這樣的原則推出更多產品，服務垂直行業客戶。
36氪：為什麼建立VDA產品線？從室內檢測走向室外監測產品，面臨怎樣的問題？
李輝：VDA產品線源於2019年需求方先找到了我們，也因為空間位移分析監測對於鐵軌保修、建築物檢測這一類場景非常重要，所以我們基於本身的視覺技術積累打造了這條產品線。
室內的3D視覺標定相對容易，但是室外要標定一個50米開外的東西很難，沒有辦法直接復用室內的技術經驗。除此，在工程監測里會有光線的變化、人來人往的遮擋場景，涉及了大量的圖像特徵提取工作，所以我們需要自己研發一些新的室外標定方法解決。
36氪：在實現機器人的柔性運動規劃中，涉及的技術難點是什麼？
李輝：機器人在運動之前，需要首先通過運動規劃來生成動作，類似於傳統機器人大腦的角色。機器人的運動可以簡單看做是幾個軸動，但實際上它是一個高維空間的搜索問題。因為環境中有障礙物，機械臂本身也有局限性，所以這個運動是在有限的空間中尋找一條到達目的地的最優路徑。當這個高維空間變成六維甚至更高時，搜索就變得更加困難，所以會衍生出非常多的算法，因此要在算法上有豐富的積累才能實現。
36氪：如本如何實現柔性的運動軌跡控制？
李輝：我們在運動規劃算法上一直在探索和積累。當前主流還是通過指令編程或者拖拽式示教方式來對機器人進行使用和部署，不利於解決小批量、多品種的柔性需求。我們在用戶學習之前加入一個抽象指令，比如輸入從a點到b點的運動速度，計算出裡面的運動軌跡規劃以及軸的轉動。能夠深度適配不同類型的機械臂，是因為我們發給機器人的指令並不是指令性的語言，而是連續地軸的轉動指令，直接控制軸來實現精準控制。
36氪：你怎樣預測3D視覺行業未來走勢？
李輝：3D視覺可以拆分為3D傳感器和上層應用算法兩個部分，最終還是要服務於高質量高性價比地解決具體行業問題。為了更好地解決不同的問題，需要通過傳感器獲取的數據也會各不相同，上層的處理算法也會千差萬別。我相信未來或有大量的3D傳感器產品出現，同時應用算法層也會更加開放，會有更多不同行業的人才湧入。
我認為我們這個行業還是要聚焦���分場景，不能講技術、講產品卻不講場景。而是聚焦在某個場景后形成了一定渠道和能力，再開始拓展場景、工藝路線。
媒體報道
- 36Kr 投資界 創業邦
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