一張電子地圖的精度，往往決定了你能否借此順利導航到目的地，而在這背后，則是一個鮮為人知的測繪行業(yè)。

電子地圖，只是測繪行業(yè)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(yè)，都離不開測繪，而在產業(yè)數(shù)字化大趨勢下，如何獲取精準的三維空間數(shù)據(jù)，將這些現(xiàn)實場景精準地映射到數(shù)字世界中，就成了一個關鍵問題。

在過去很長一段時間里，活躍在測繪市場中的設備大都來自歐美老牌企業(yè)，這些設備主要通過復雜的定點掃描方式來獲取三維空間數(shù)據(jù)。

2021年，香港大學MaRS Lab實驗室對外開源了一個名為FAST-LIO的基于激光雷達+視覺快速實現(xiàn)三維建圖的項目，“在此之前，業(yè)界也有一些基于激光雷達實現(xiàn)三維建圖的開源項目，但由于沒有很好的實時性，這些項目無法用在機器人系統(tǒng)，尤其是無人機系統(tǒng)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(yè)界真正可用的程度。

2021年由此成了測繪行業(yè)一個轉折點，在這一年后，國內涌現(xiàn)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(chuàng)業(yè)想法。

01 初識機器人

對于理工科學生而言，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(jīng)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“基于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(fā)展成為RoboMaster機器人大賽，這一大賽后來走向全球，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(yè)，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。

由于秦佑銘閑暇時也喜歡打MOBA游戲，而RoboMaster大賽本質上是機器人版的MOBA游戲，因此，他很快就喜歡上了這一比賽。

于是，當回到弗吉尼亞理工大學后，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，并一直打到了決賽。

據(jù)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俱樂部是一個復雜的組織。

在這個俱樂部中，所有成員被分為機械設計、電子設計、計算機視覺、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計算機視覺小組最為重要，它在整個團隊中扮演的是研發(fā)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(guī)劃，乃至全自動打擊目標，因而計算機視覺小組最重要的工作就是構建這樣一套系統(tǒng)，這套系統(tǒng)在內部被親切地稱為“物理外掛”。

至于“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(jīng)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(tǒng)的無人機，一舉將對方滿血基地打爆。

這樣完全通過人工智能算法實現(xiàn)的逆風翻盤，讓秦佑銘更加篤定了視覺智能的重要性，后來進入香港大學讀博，秦佑銘進入的MaRS Lab實驗室后，研究的正是機器人、尤其是無人機系統(tǒng)。

“有沒有感知和決策系統(tǒng)，是區(qū)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(xiàn)在街頭幾十塊錢買的玩具飛機，也可以通過遙控飛起來，但這并不是機器人，真正的機器人是需要具備環(huán)境感知和自主決策能力的。”

進入香港大學MaRS Lab實驗室后，秦佑銘繼續(xù)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——激光雷達建圖上。

也是在這里，秦佑銘遇到了后來和他一起創(chuàng)業(yè)的伙伴。

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(yè)界引起了很大的反響。

一篇是發(fā)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，也是秦佑銘與后來的創(chuàng)業(yè)伙伴徐威共同合作的一篇論文，這篇論文介紹的是一種基于激光雷達+視覺+IMU多傳感器深度融合的感知系統(tǒng)。

當時這些文章一經(jīng)發(fā)表，在業(yè)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，最重要的是背后的三維建圖算法，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(zhàn)。

例如在礦山場景中，國內現(xiàn)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信息化，首先就需要采集三維數(shù)據(jù)、為這些礦山建立數(shù)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(yè)中這些實際項目后，秦佑銘深刻感受到，在如今數(shù)字化大潮下，諸如礦山、考古、房地產等行業(yè)對于三維建圖的需求正在不斷涌現(xiàn)。

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(zhàn)賽，贏麻了

2021年創(chuàng)立流形科技時，秦佑銘和徐威還沒有從香港大學畢業(yè)，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(jīng)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(yè)產生了深遠影響。

這其中，值得一提的是一個叫作Hilti的大賽。

作為全球頂級的建筑工具公司，Hilti與蘇黎世理工大學聯(lián)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(zhàn)賽。

以SLAM算法為核心的技術團隊，能在Hilti數(shù)據(jù)集上跑出怎樣的成績、在HILTI SLAM挑戰(zhàn)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(zhàn)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(yè)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(yè)曠視，而曠視取勝的秘訣之一，就是基于當時已經(jīng)開源的FAST-LIO設計的SLAM算法。

第二年，這一挑戰(zhàn)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(xù)兩年摘得全球頂級SLAM挑戰(zhàn)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(chuàng)業(yè)方向，2022年年底，博士畢業(yè)的秦佑銘和徐威開始專心研發(fā)他們第一款測繪設備。

半年后，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(jīng)歷兩個階段：技術研發(fā)階段和工程優(yōu)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(jīng)想明白，也就是FAST-LIO中解決的問題。

后來國內也有團隊基于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，“我們看到過一些基于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(jīng)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(yōu)化問題。”

流形科技在產品研發(fā)階段，就在與全球知名建筑顧問公司合作，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(jīng)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筑風格和文物展品。

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(zhàn)。

最終，流形科技的留形機在這一項目中不僅實現(xiàn)了厘米級精度的三維建圖，而且在20分鐘左右就把復雜的建筑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(yōu)化后，自今年6月份發(fā)布以來，經(jīng)過固件更新已經(jīng)迭代了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 算力涌現(xiàn)，測繪下沉

在2021年創(chuàng)業(yè)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(yè)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(fā)布了Jetson AGX Orin。

Jetson AGX Orin基于NVIDIA Ampere架構，相較于上一代產品，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(yī)療器械等設備所需要的邊緣算力。

在人工智能計算研究，無論是在學術上，還是在企業(yè)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(chuàng)業(yè)后，他和團隊研發(fā)的留形機第一款樣機，同樣用到了NVIDIA的GPU。

也是基于這樣的淵源，秦佑銘在創(chuàng)業(yè)時就一直在關注NVIDIA專為加速創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展的NVIDIA初創(chuàng)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(chuàng)加速計劃，還參加了2023 NVIDIA初創(chuàng)企業(yè)展示，并獲得了“榮耀企業(yè)”稱號。

而談及加入NVIDIA初創(chuàng)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?；钴S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迭代，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(lián)動的機會，在NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃的生態(tài)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(yè)方面給了我們很大的幫助；

第三，采購物資方面，NVIDIA官方也會給我們一些支持，這對早期現(xiàn)金流壓力比較大的初創(chuàng)公司也有不小的幫助。

具體到與流形科技產品協(xié)同過程中，由于是基于NVIDIA GPU研發(fā)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，并能夠與NVIDIA Omniverse生態(tài)系統(tǒng)完美兼容。

也正是在NVIDIA GPU硬件加速下，如今流形科技研發(fā)的留形機已經(jīng)實現(xiàn)了亞厘米級實時真彩點云三維重建。

就在這樣的創(chuàng)業(yè)環(huán)境中，對于流形科技的未來，秦佑銘也有了新的打算。

秦佑銘告訴科技行者，“現(xiàn)在我們新一代產品已經(jīng)實現(xiàn)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件設備，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(fā)售將會帶動整個AR/VR產業(yè)，未來消費市場對于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，做一臺用于三維世界的“3D單反”。

而這，也是秦佑銘為他們研發(fā)的產品起名為留形機一個更深遠的意義。