一張電子地圖的精度，往往決定了你能否藉此順利導航到目的地，而在這背後，則是一個鮮為人知的測繪行業。
電子地圖，只是測繪行業中眾多細分應用場景之一。
實際上，包括礦山、考古、房地產等各行各業，都離不開測繪，而在產業數字化大趨勢下，如何獲取精準的三維空間數據，將這些現實場景精準地映射到數字世界中，就成了一個關鍵問題。
在過去很長一段時間裡，活躍在測繪市場中的設備大都來自歐美老牌企業，這些設備主要通過複雜的定點掃描方式來獲取三維空間數據。
2021年，香港大學MaRS Lab實驗室對外開源了一個名為FAST-LIO的基於雷射雷達 視覺快速實現三維建圖的項目，「在此之前，業界也有一些基於雷射雷達實現三維建圖的開源項目，但由於沒有很好的實時性，這些項目無法用在機器人系統，尤其是無人機系統中，」秦佑銘告訴科技行者。
更為重要的是，MaRS Lab這一開源項目，還將三維建圖的魯棒性做到了業界真正可用的程度。
2021年由此成了測繪行業一個轉折點，在這一年後，國內湧現出一批手持式三維掃描建圖設備集成商。
也是在這一年，還在香港大學MaRS Lab讀博的秦佑銘有了自己的創業想法。
01 初識機器人
對於理工科學生而言，能夠在大學期間打幾場像樣的比賽，是一種比從書本上學習知識更重要的經歷，這其中尤以機器人大賽最受歡迎，也最為性感。
深知大賽重要性的大疆，早在2013年就籌辦了一個以「基於機器視覺的自主移動打靶」為主題的大學生夏令營，這一夏令營在2015年發展成為RoboMaster機器人大賽，這一大賽後來走向全球，成了在全球大學生中頗具影響力的機器人比賽。
秦佑銘原本是在美國讀大學，當時是在弗吉尼亞理工大學攻讀電子工程專業，2016年，秦佑銘拿到了到大疆實習的名額，當時他所在的實習部門正是大疆內部支撐RoboMaster大賽的部門。
由於秦佑銘閒暇時也喜歡打MOBA遊戲，而RoboMaster大賽本質上是機器人版的MOBA遊戲，因此，他很快就喜歡上了這一比賽。
於是，當回到弗吉尼亞理工大學後，他在校內組建了一個機器人俱樂部——RoboGrinder，為的正是組隊打RoboMaster大賽。
2017年，作為隊長的秦佑銘第一次帶隊參加RoboMaster大賽，並一直打到了決賽。
據秦佑銘回憶，「2017年全北美一共只有兩支隊伍打入了決賽，一個是華盛頓大學的隊伍，另一個就是我們。」
為打RoboMaster大賽籌建的RoboGrinder俱樂部是一個複雜的組織。
在這個俱樂部中，所有成員被分為機械設計、電子設計、電腦視覺、機器人操作幾個小組，這幾個小組中，尤以與智能感知高度相關的電腦視覺小組最為重要，它在整個團隊中扮演的是研發機器人大腦的角色。
在比賽中，機器人時刻需要識別目標、進行軌跡規劃，乃至全自動打擊目標，因而電腦視覺小組最重要的工作就是構建這樣一套系統，這套系統在內部被親切地稱為「物理外掛」。
至於「物理外掛」究竟有多重要，讓秦佑銘記憶猶新的是，在一場RoboMaster比賽中，當時哈工大團隊地面上所有機器人都已經被摧毀，眼看就要全軍覆沒時，他們通過僅存的一架裝備自動瞄準系統的無人機，一舉將對方滿血基地打爆。
這樣完全通過人工智慧算法實現的逆風翻盤，讓秦佑銘更加篤定了視覺智能的重要性，後來進入香港大學讀博，秦佑銘進入的MaRS Lab實驗室後，研究的正是機器人、尤其是無人機系統。
「有沒有感知和決策系統，是區分一款機器人到底是玩具，還是真正的機器人的重要因素，」秦佑銘告訴科技行者，「現在街頭幾十塊錢買的玩具飛機，也可以通過遙控飛起來，但這並不是機器人，真正的機器人是需要具備環境感知和自主決策能力的。」
進入香港大學MaRS Lab實驗室後，秦佑銘繼續在機器人領域深造，當時他的研究方向也更聚焦到了機器人領域尤為關鍵的一個問題——雷射雷達建圖上。
也是在這裡，秦佑銘遇到了後來和他一起創業的夥伴。
02 三維建圖新需求
在香港大學讀博期間，秦佑銘一邊和導師做研究，一邊將這些研究成果寫成論文投到了各大期刊，其中有兩篇在業界引起了很大的反響。
一篇是發表在全球機器人頂刊《Science Robotics》上的《A self-rotating, single-actuated UAV with extended sensor field of view for autonomous navigation》。
在這篇論文中，秦佑銘介紹了一種搭載了一套SLAM算法、單電機驅動的無人機，這個最簡配置的無人機在諸如礦洞等場景可以自動導航、自主探索。
另一篇則是前文提到的FAST-LIO，也是秦佑銘與後來的創業夥伴徐威共同合作的一篇論文，這篇論文介紹的是一種基於雷射雷達 視覺 IMU多傳感器深度融合的感知系統。
當時這些文章一經發表，在業界得到了不小的關注，甚至有一些考古、煤礦、房地產領域的團隊循跡找來尋求合作。
「在這些研究成果中，最重要的是背後的三維建圖算法，實際上，當時找到我們的很多團隊，他們內部也都有類似的方案，但他們之前大都是通過定點測量方式進行三維建圖，建圖空間稍微大一些，操作起來就非常麻煩。」秦佑銘告訴科技行者。
更重要的是，無論是人工測量、還是用無人機測量，在實時性和魯棒性上都面臨著很大的挑戰。
例如在礦山場景中，國內現在在大力推進智慧礦山建設，要推進智慧礦山建設、推進礦山安全，以及管理的透明化和資訊化，首先就需要採集三維數據、為這些礦山建立數字檔案。
然而，礦山的礦洞通常是一個狹長的隧道，隧道中不僅光線弱、沒有明確的參照物，甚至都沒有GPS，這些礦洞亟需的，正是一套好用的三維建圖方案。
借著這樣的技術成果，秦佑銘的團隊參與到了一些智慧礦山項目中，在參與到產業中這些實際項目後，秦佑銘深刻感受到，在如今數字化大潮下，諸如礦山、考古、房地產等行業對於三維建圖的需求正在不斷湧現。
2021年，在香港大學支持下，秦佑銘和徐威以機器人感知技術為切入點、圍繞三維建圖技術組建了流形科技的核心團隊。
03 Hilti SLAM挑戰賽，贏麻了
2021年創立流形科技時，秦佑銘和徐威還沒有從香港大學畢業，但當時他們和導師在機器人感知領域的技術研究和積累，已經在整個測繪領域有了不小的影響。
尤其是在2021年開源的FAST-LIO項目，對國內，乃至全球測繪行業產生了深遠影響。
這其中，值得一提的是一個叫作Hilti的大賽。
作為全球頂級的建築工具公司，Hilti與蘇黎世理工大學聯合舉辦的The HILTI SLAM Challenge大賽一直都是測繪領域最具影響力的三維建圖挑戰賽。
以SLAM算法為核心的技術團隊，能在Hilti數據集上跑出怎樣的成績、在HILTI SLAM挑戰賽上拿到怎樣的名次，是工作成果最好的證明。
2021年的HILTI SLAM挑戰賽是在9月份舉行，最終參賽隊伍包括來自全球的20支知名企業和高校的參賽隊伍，這其中既有來自博世的團隊，也有來自牛津大學、新加坡南洋理工大學的參賽隊伍。
然而，這一年的桂冠卻被一家來自中國的團隊摘得，這個團隊就是中國AI獨角獸企業曠視，而曠視取勝的秘訣之一，就是基於當時已經開源的FAST-LIO設計的SLAM算法。
第二年，這一挑戰賽的冠軍同樣是來自中國的一個團隊，這次的冠軍團隊正是秦佑銘博士和徐威博士所在的團隊。
連續兩年摘得全球頂級SLAM挑戰賽的桂冠，證實了這一框架的價值，也再次為秦佑銘指明了創業方向，2022年年底，博士畢業的秦佑銘和徐威開始專心研發他們第一款測繪設備。
半年後，一款名為留形機的三維建圖手持設備面市。
一款真正的商用產品，往往要經歷兩個階段：技術研發階段和工程優化階段。
流形科技的留形機大部分技術上的問題，秦佑銘和徐威的團隊在博士做學術研究期間就已經想明白，也就是FAST-LIO中解決的問題。
後來國內也有團隊基於這套框架設計出了三維建圖的手持設備，不過，秦佑銘告訴科技行者，「我們看到過一些基於FAST-LIO開源框架設計的手持設備，這些設備在實際使用時，機身偏移角度很小，使用者要需要小心翼翼地將設備握在手中，經過大門時還要側著身子過去，這些問題就是需要進一步解決的工程優化問題。」
流形科技在產品研發階段，就在與全球知名建築顧問公司合作，一邊接觸實際項目的工程需求，一邊打磨產品。
例如，2022年，流形科技已經將內測版本的留形機用到了香港歷史博物館更新升級中。
香港歷史博物館總面積18500平方米，常設展廳占地7000平方米，內部不僅有多個樓層，而且包含了不同歷史時期的建築風格和文物展品。
在博物館更新升級過程中，施工方需要館體進行全方位掃描，這樣的多層次、多風格、大面積的空間，讓掃描建圖面臨著極大的挑戰。
最終，流形科技的留形機在這一項目中不僅實現了厘米級精度的三維建圖，而且在20分鐘左右就把複雜的建築架構轉化成了電腦識別的三維模型。
更重要的是，流形科技的這一手持設備在實際項目中不斷進行工程優化後，自今年6月份發布以來，經過固件更新已經疊代了26個版本。
如今的留形機擁有很高的魯棒性，可以在任意場景、任意角度下使用，解決了市面上手持設備使用不便的問題。
04 算力湧現，測繪下沉
在2021年創業進入三維建圖領域的秦佑銘是幸運的。
這一年除了像FAST-LIO這樣影響測繪行業的開源項目越來越多外，三維建圖亟需的算力也有了不小的提升。
2021年11月，在NVIDIA GTC 2021上，NVIDIA正式對外發布了Jetson AGX Orin。
Jetson AGX Orin基於NVIDIA Ampere架構，相較於上一代產品，性能提升了6倍，每秒可進行 200 萬億次運算，更重要的是，這代AI超算可以很好地支撐機器人、醫療器械等設備所需要的邊緣算力。
在人工智慧計算研究，無論是在學術上，還是在企業內，都離不開顯卡，秦佑銘早在弗吉尼亞理工大學帶團隊打RoboMaster比賽時，就開始接觸NVIDIA的產品，當時用到的是NVIDIA Jetson TX2。
「特別是像我們做機器人，需要較高的實時算力，一定離不開顯卡和邊緣計算的加持，」秦佑銘告訴科技行者，即便是創業後，他和團隊研發的留形機第一款樣機，同樣用到了NVIDIA的GPU。
也是基於這樣的淵源，秦佑銘在創業時就一直在關注NVIDIA專為加速創業公司發展的NVIDIA初創加速計劃 (NVIDIA Inception)，最終，秦佑銘和他的團隊不僅在2023年加入了NVIDIA初創加速計劃，還參加了2023 NVIDIA初創企業展示，並獲得了「榮耀企業」稱號。
而談及加入NVIDIA初創加速計劃為流形科技帶來的幫助，秦佑銘總結了三個方面：
第一，NVIDIA Inception有一個非常活躍的社群，在這個社群中，你有任何問題都可以很容易在社群中找到技術參考和支持，這能夠幫助我們產品快速疊代，讓我們少走了不少彎路；
第二，NVIDIA Inception給了我們很多與上下游聯動的機會，在NVIDIA 初創加速計劃的生態中，有很多是做邊緣計算的上下游公司，有些本身就是我們的客戶，在商業方面給了我們很大的幫助；
第三，採購物資方面，NVIDIA官方也會給我們一些支持，這對早期現金流壓力比較大的初創公司也有不小的幫助。
具體到與流形科技產品協同過程中，由於是基於NVIDIA GPU研發的產品，流形科技的留形機可以原生輸出USD格式的三維圖像，並能夠與NVIDIA Omniverse生態系統完美兼容。
也正是在NVIDIA GPU硬體加速下，如今流形科技研發的留形機已經實現了亞厘米級實時真彩點雲三維重建。
就在這樣的創業環境中，對於流形科技的未來，秦佑銘也有了新的打算。
秦佑銘告訴科技行者，「現在我們新一代產品已經實現模塊化設計，可以放在無人機上，也可以放在機器狗上，通過模塊化設計和諸如此類的硬體設備，我們的產品可以進一步深入到更多商用場景中。」
談到更遠的未來，秦佑銘認為，2024年蘋果Vision Pro的發售將會帶動整個AR/VR產業，未來消費市場對於三維建圖將會有很大的需求，流形科技計劃在2025年初進入消費市場，做一台用於三維世界的「3D單反」。
而這，也是秦佑銘為他們研發的產品起名為留形機一個更深遠的意義。
