一些与VIO/SLAM有关又无关的杂谈

        最近比较忙，太细的技术文档没什么时间整理，后面有几篇大活，现在也都还在进行中就不支离破碎的弄了。今天主要有些想法，于是写个杂谈，方方面面吧，包括VIO和SLAM，也包括一些市场方面的事情。

        出于一些工作上的原因，往年每年会帮机构和大佬们看几百个创业的案子，今年到现在100个都没到，应该主要问题还是大环境太差；另外一方面只能说大家更加求稳，勇气和实力并存的团队越来越少了。这个月居然看到了3家用AI和机器视觉分析COVID病毒命中率的，还号称100%准确率，看了1分钟就想骂人。。。我国真的是一个sha子太多骗子不够用，最有效的创业路径可能就是这些坑蒙拐了，但是离铁窗也近，以前还能往外跑现在也不太现实了，这帮人目前高度集中在BJ,SPORE,HK和北美，离我们的生活即远也近，目标也很远大，并不仅止国内韭菜同样包括国际韭菜，祝他们旗开得胜~。 在硅谷谈WEB3.0和元宇宙很酷，同样的语境换到我们的圈子，呵呵，按不下表。

       那创业的路径是不是只有有技术就行呢？那肯定是太扯了，想法(创意)/设计/技术门槛/销售与渠道这4样，哪怕对一个初创团队来说都是必不可少的，有短板就得补全，否则在2022年开始向后的市场里会被无情的搅碎。走了一段时间如果还没挂就得强化管理与供应链。

      现在很强调硬科技，那什么算是硬科技呢？难道只有芯片，AI，自动驾驶？这也太扯了。。。很多东西都是硬科技，且不要说真正优秀的控制技术，软件，算法或数据结构，有时候哪怕只是一个关键的工艺，它也是硬科技。反而很多硬科技不“硬”，只是看着高大上比较容易忽悠LD或者VC罢了，随着2022年向后，这些事也会越来越多人看透，逐渐变成一些扯淡的事情。

      回到VIO/SLAM上来，从技术和市场两个角度看看：

1.先讲讲激光雷达SLAM，成本太高了，接下来几年128线的车规级应该能到小几千，但也没用。因为市场还是相对单一，同时再稠密的激光也得配视觉，无外乎哪个主，哪个辅了。

2.回到VIO，这里面最值得比较的应该是多目VSLAM，重点讲讲这2个

(1) 首先VIO并不是一个多么完美的方案，之前我也提到过多次了，尤其是在一些极端场景上，同时某些时刻也需要依赖更多的其他传感器，紧耦合本身也是个死穴。尤其是世界观，很多时候远不如激光雷达，要真正建立世界观对算力又很依赖，还有大量的事情要做。先排除掉深度学习向上的这一块，向下的部分也有太多的事情要优化。向下的这些工作我们天天都默默在做。。。目前只能说谨慎乐观吧，优化问题，有时候比解决问题都还要麻烦的多。

我本身虽然有很多正在做全自动SLAM的朋友，但是其实我觉得这个事情还是为时过早，有时候换换思路，先不考虑半自动的各种7788的机器人SLAM落地与操作面，也别考虑XR这么高大上的东西(这2者都是明确的市场方向)。如果开销/鲁棒/精度这3相性和世界观都能控制到非常好的程度，那是不是能出现一些非常小型化的装置和方案真正落进市场呢？就算是个玩具不是也挺好的吗~~~ 目前从未来超低成本的方向来看，VIO是比较有机会实现的路径，很多高大上的领域反而不合适。

(2)多目SLAM，比如双鱼眼，4鱼眼，6鱼眼这些方案的纯VSLAM。这是一个很棒的方向，从逻辑上很多同学能整明白，也非常充分的补充了无纹理场景。因为视场角(FOV)足够的大，使其三相性具备极强的可行性。尤其是针对机器狗这一类其实VIO很难搞的场景。

但是这类系统，问题也尤为明显，今天这块作为一个科普来谈，首先标定和生产一致性就非常麻烦，这是显性的问题。另外我做机器视觉很多年了，多路(其实双路还可以，但是190x120的鱼眼像素太散了)，就意味着成倍或者数倍的吞吐，这时需要的视觉ISP，多路编码/解码的能力都是成倍或数倍提升的，尤其如果要建立世界观，对应的ICP点云不管你用啥数据结构也都是数倍提升。这样要有匹配的算力+流处理平台，成本是很难控制的，于是还是形成了一个死穴，更别说相机成本也随数量提升了。所以这个目前看从长线是不如VIO商业前景深的。真要做这种，还不如直接做多目VIO，反正开销都那么高了。。。再提升2倍也无所谓的嘛，哈哈~

3.最后讲讲UAV，其实VIO的深应用，无人机还是我们比较看好的一块，毕竟提供的视野是无可比拟的，尤其是室内巡检类，侦察类，沉浸体验类，集群类。但是目前感觉国内还没有真正像样的组织在这块发力，期待有组织能真正做起来~~~