“人工智能（AI）太热也不是一件好事。” “在技术圈，年长会被批评。”“我们是在建构一个新的市场。
”尽管刚过去的2016年，AI完全沦为科技界的最散发出话题，但是在该领域做到研究最迟五年，创业有数两年多的速感科技CEO陈震，却对AI创业、融资、技术和发展有很多有所不同的观点。陈震 速感科技创始人SLAM技术与AI创业在刚告一段落的具有IT风向标美誉的CES展上，全力发展汽车自动驾驶系统的Nvidia守住了头条，人称“AI教父”的黄仁勋主要谈了Nvidia用作自动驾驶的Drive PX2芯片，预计到2020年，Nvidia的无人驾驶技术就将可超过第4级，要告诉在美国国家公路交通安全性管理局（NHTS）的自动驾驶分级中，3级为有条件自动化、4级则是高度自动化、最高级5级则是几乎自动化。芯片巨头转型AI公司，黄仁勋引导着一个全新的时代。陈震看见的却不仅是自动驾驶的较慢前进，堪称标准化芯片南北专有芯片的巨大变化，这与他于是以做到的AI横向细分领域的创业理念与众不同，在他专心的“机器视觉”里，原作的目标是为机器人建构一个“三维世界”，修筑专有视觉芯片的市场是他对未来五年的计划。
视觉对机器人意味著什么呢？非常简单说来，机器视觉是一门研究如何使机器“看”的科学。从本科到研究生阶段，再行到2014年出来创业以后，前后5年的时间里，一直探讨在机器视觉领域自学的陈震较为明晰地看见，“在这几年时间里，以视觉为核心的，还包括人脸识别、物体辨识、空间定位、导航系统避障等在内的感官层算法正在随着底层人工智能的基础型算法架构（比如我们现在熟悉的机器学习、深度自学，以及最近很火的强化自学）和硬件传感器的发展产生着日新月异的变化。”硕士毕业于清华大学信息交叉学科（计算机方向）信息科学国家实验室的陈震，在实验室的时候主要研究方向是为特种机器，还包括微小型的无人机、功能性的机器人建构一套以视觉感官居多的机器人视觉系统，在2011年后发展一起的这一波感官层算法的变革与传感器硬件上面的推陈出新才是为这样的研究获取了不利的反对，以至于到今天推展了整个资本市场上对于人工智能项目的大热与欢迎。由于他所提及的算法SLAM （simultaneous localization and mapping，即时定位与地图建构）具备最重要的理论与应用于价值，被很多学者指出是构建确实仅有自律移动机器人的关键。
陈震和他的合伙人速感科技CTO张一茗，也是他北京航空航天大学的同学，就是指2012年开始认识这一技术的，到2014年创业时，除了国内一些研究机器人自动化技术的实验室和老师，完全做到图形图像的学术圈都没有怎么听闻过SLAM，更加不用说当时的创业公司和资本市场。而今天，完全整个人工智能领域或许都对SLAM这一技术博得很大的注目与希望。“我指出SLAM技术在资本市场上取得很大的注目有相当大一部分原因是去年美国明星创业团队Magic Leap在AR领域的技术探寻，微软公司在去年发售的Hololens以及今年10月份Google开源了一套SLAM算法密不可分的。
”由于在这之前，大家都没听闻过SLAM这一技术，更加不用说道意识到这一技术在机器人领域获得突飞猛进的变革。
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