一觉醒来，阳光依旧照在被子上。走到智能盥洗室，牙刷上挤好了牙膏，仿真手臂把剃须膏轻轻抹在脸上；客厅里，机器人管家把热好的早餐摆在桌上，扫地机器人开始了自动清扫模式，电视开始播放新闻……
在人们对于未来生活的想象中，智能家居已经把人从重复的劳动中解放出来，真正地成为智慧的主宰，创造和更新着我们的生活。
而如今，想象中的世界已经开始飞速变成现实。智能扫地机器人的出现，就是智能机器人的先锋之一。
这一使设备变得智能的“大脑”，自然是其最为核心的组成。AI科技公司SanKoBot正是这样一间智能大脑生产商，成为了把前沿科技落地在生活中的重要入口。SanKoBot希望用科技创新引领人们的消费习惯等生活方式，享受AI带来的服务与体验。
12月19日，有机会采访到SanKoBot创始人及CEO李磊、CSO尹维安，深入了解到这间前沿科技公司。
SanKoBot成立于年2月，在上海、深圳、硅谷、新加坡等地设有研发团队，专注于计算机视觉、AI云服务，机器人的关键技术研发，以及工程化产业化，以用于服务家用机器人、智能家居、智能玩具、物联网、工业检测等市场，致力于打造基于视觉的通用AI大脑平台。
年5月，SanKoBot获得王利杰个人投资，同年10月获得PreAngel王利杰的家族基金万元的投资。今年6月，SanKoBot再度完成万元天使轮融资，国金投资领投，容铭资本、鼎萃资本、深圳朗科、IKEA等资方跟投。今年6月，SanKoBot获上海张江临港*府的支持和数百万智能制造专项资金。
未来，SanKoBot将推进其所研发的智能大脑，落地于更广泛的应用领域。
（一）黑科技落地：vSLAM+AI大脑
“我家的特喜欢怼椅子腿，怼一下，换个角度怼一下，孜孜不倦……”
“家里的二哈啦了一坨屎，然后这个智障就吸到屎了，等我们回家的时候，满屋子都是摊开的抹匀的屎……”
在网上搜索“扫地机器人”，一些网友的留言已经成为了段子。但这背后传递的，则是对于这种“通过碰撞改变进行路线”的扫地机器人的无奈。
当遇到如宠物粪便等“杀伤性”污渍，就难免会上演前文网友“抹匀全屋”的段子。另一方面，这种由撞击产生的冲击力，很有可能会造成家具磕碰、易碎品被撞等情况。而且一旦掉落在地上的袜子、耳机、纸巾、线拖线板线等被卷进设备，很容易造成物品、设备损坏。
这被称之为第一代的扫地机器人，本质上，它与孩子们喜欢的玩具“碰碰车”同理，靠碰撞“条件反射”工作。
在这一基础上增加了陀螺仪与磁罗盘等装置，被称之为第二代扫地机器人。有着开环局部规划功能，可以在清扫过程中规划路径。但对于这一路径，第二代设备并没有记忆功能，因此在路径全局规划上仍有弊端。
而运用激光测距、室内载波定位以及图像测算式导航的扫地机器人，被称之为第三代扫地机器人，它通过绘制室内地图，成功地完善了路径规划功能，提高清扫的效率，但其所具有的缺点仍然明显。
室内载波定位式设备仍然通过碰撞，确定自身与物体间的位置关系，并建立室内地图。由碰撞造成的尴尬仍然存在。
激光定位系统通过度不断旋转的激光探头，测定设备与周边物体间的距离，避免撞击物体。但基于距离测定的传感器并不能对周围物体、周边环境等进行识别，因此其交互、感知功能仍较为局限，并且具有使用寿命较短的缺点。更重要的是，激光本身，具备了一定的“伤害性”副作用。
图像式测算导航系统在扫地机器人顶部搭载了摄像头，用于扫描周边环境，并结合传感器、算法等进行路径规划，并避免了碰撞物体。但其通过摄像头获取的画面，对于环境光线的要求较高。当处于黑暗、强弱光快速变化等环境中，很容易因画面的不稳定，而影响清扫进程。
相比之下，基于视觉识别技术和AI算法的设备可以称之为真正的机器人，它将联网、算法、机器识别等先进的技术融于一身，并能适应黑暗、强光、强弱迅速变化等环境，具备系统与复杂的“神经网络”。
在使用体验方面，这种设备具有着明显的优势。一方面能实现房间全覆盖清洁，避免重复清扫或漏扫。另一方面，机器人通过识别，不会再被拖线板、网线、袜子等缠绕而影响或者终止工作，避免家里贵重的花瓶家具“被碰瓷”，并可以“聪明地”避开宠物粪便，这正是SanKoBot为智能扫地机器人所提供的改进方案。
“我们应用的技术，是业内首创的第四代扫地机器人导航和定位技术，在现有的市场上，是唯一实现了设备量产的一家。”SanKoBotCSO尹维安表示。
SanKoBot这样实现一整套的感知、识别、决策、交互过程：首先通过在设备上安装的摄像头，进行四周环境实时感知，进行视觉信息采集。然后，将采集到的信息通过优化的vSLAM算法进行自身定位，绘制室内地图，并进行运动导航。同时，搭载的“SKBHOMEAI大脑”将图像中的物体进行识别、分类记录，并规划最佳清扫路径，实现自动避障、提高清扫效率。
设备交互端则可通过语音操控，并通过手机端APP提供可视化地图进度，进行Wifi远程控制。
类似的技术成为主流，也是各大AI公司努力的方向。但在SanKoBot的创始人及CEO李磊眼中，他们高度优化的vSLAM算法、“SKBHOMEAI大脑”，成为了SanKoBot最为核心的技术。
vSLAM技术，是指利用视觉系统实现自主定位与地图创建。但SanKoBot在这一开源算法上做了突破，高度优化绝大部分性能。比如，实现了可以应用于弱光、弱纹理、强光、甚至快速光照变化等一系列高难度的室内场景，打破了原有vSLAM技术高度依赖于光线条件的应用局限。
另一技术“SKBHOMEAI大脑”是SanKoBot自主研发的图像识别技术，采用了低算量高性能识别算法，能进行实时物体检测识别，并将其分类存储。目前，该技术已经能够识别数百种室内物体，可以同时检测数千个窗口，这也是SanKoBot扫地机器人能实现智能避障的核心法宝。李磊希望，这一“大脑”未来成为智能家居物联网枢纽，基于家庭数据管理优化服务。
两项“黑科技”加持下，这个看起来并不起眼的家居设备，有了更为优化的交互体验。作为智慧家庭的API入口，SanKoBot设备在未来可以实现手势识别、安防巡逻等一系列功能。
“我们的技术在设备上实现了类似于人类的眼睛和部分大脑的功能。”李磊表示。扫地机器人只是SanKoBot科技落地的首款产品。
除此之外，SanKoBot已与国内一间知名公司达成合作，将其视觉识别技术应用于城市智慧大脑。
例如，当城市中摄像头数量约为50万个时，仅两周产生的数据就已达到T，这是一个巨量的信息。在如此海量的数据中找到某时段、某辆车的信息，通过传统方法，也许需要人花上一整天的时间才能找到。
但通过SanKoBot提供的技术，将车的颜色、品牌、行人等数据在录制的时候就进行提炼和分类，存储在云端索引中。在其内搜索关键词、时段等信息，几分钟内就可以检索到结果，这将大大提升城市管理的效率。
不仅如此，其所拥有的的基于视觉识别的技术和算法，可以广泛应用于无人机、无人车等各类对于视觉技术要求更为精准的行业，进行技术更迭之下的快速、精准物体识别和云端数据搜索。
作为生产力的前置条件，科技正在改变着我们的生活。
（二）工程化和产业化：高效能、低成本
“黑科技”用于保障SanKoBot的技术实现，但对于衡量扫地机器人性能，清洁、吸尘等基础功能无疑是最为核心的指标。
SanKoBot另一个加持就是其创始团队中的产业化基因。
其所生产的整机，除了视觉核心大脑，也拥有着强大的吸尘能力，可以适用于诸如地毯、地板缝隙等不同场景的家庭环境。这一能力来源于其风机马达，超高11万RPM转速提升了设备能耗转换效率。同时设备配备mAh电池，强吸力下续航时间为分钟。
类似的优化很多，如在灰尘清洁方面，配备了mm毛刷，提高清扫覆盖率；风道设计上进行较大优化，可以做到按体积分离垃圾。并在设备内安装了Hepa过滤网，对直径为0.3微米以下的微粒去除效率可达99.7%以上，这能有效过滤烟雾、灰尘、细菌等污染物，自然就具备了相当的空气净化功能。所配备的手提式可视化灰尘盒，有效体积达1L，便于提取和清理垃圾。
对于清扫中墙边、十字墙角清理难以彻底的难题，SanKoBot也给出了解决方案。其边扫速度可调技术，可以实现扫任一端碰到障碍物后，会自动调节模式，加速毛刷旋转，以实现死角全覆盖。
SanKoBot的“科技范”和“产业范”，源于背后强大的科研团队：李磊在年进入AI视觉领域，曾任以色列AI公司Cortica总经理、首席代表，相继在AR/VR、存储大数据等领域创业。联合创始人崔彧玮毕业于美国马里兰大学，获计算神经学博士学位，曾任硅谷AI公司Numenta高级研究员，拥有2项美国AI核心专利，曾获WilliamHodos奖项。算法总监王子敬曾任Panasonic新加坡研究院算法负责人，具有16年计算机视觉及AI研发、产业落地经验，其所设计的人脸检测、人体检测算法应用于松下监控相机及数码相机中。
此外，技术、管理团队分别来自于UnitedTechnologies、UBTECH、三一重工、ZTE、万国商业网等企业。
为了保证技术研发的顺利进行，SanKoBot聘任了系列资深顾问，包括PrimeSense总裁及创始人AcladMalzels、SoftKlnetlc总裁AndréMiodezky、Polygon创始人OmerElnav、英特尔CPODavidPErlmutter等。
团队成员来自世界各地的，在思维上有着不同的碰撞，这也是SanKoBot科技创新力量的来源。“我们就是站在巨人的肩膀上。”李磊表示。
目前，SanKoBot成立仅一年多，但却已拥有近50项核心专利。在AI领域发表学术论文超20篇，所采用的技术也得到了专业人士的认可。年，其静态物品识别技术在国际Kaggle物体识别比赛中获得亚*；团队成员此前研发的动态物体识别技术在VOT全球视觉物体追踪大赛中获得冠*；交通标志识别技术在Udacity国际交通标志识别比赛中获得世界亚*……
这些技术，正被广泛应用于其所生产的产品。
此前，SanKoBot已经通过ODM/OEM方式给给TCL等国内外知名企业供货，并获得了数千万人民币营收。今年10月，SanKoBot在香港发布了移动机器人视觉系统，助力家庭扫地机器人升级迭代。今年12月，基于自研视觉系统的整机扫地机实现量产，SanKoBot为大型知名企业供货的实力正在加强。
在其设备基础之上所应用的SKBHOMEAI大脑、vSLAM技术革新预示着，作为AI科技企业，SanKoBot希望用技术推动智能生活变革的决心。
虽然有着团队所具备的技术实力，但AI领域普遍面临着高资金投入、产品化能力较弱等挑战。因此如何克服这些困难，成为了企业生存必然需要应对的挑战。
除了继续引入资本，SanKoBot希望，采用“软硬兼施”的方法协调成本和效率，建立其高性价比的壁垒。
硬件方面，扫地机器人所必备的关键传感器等全部自主设计研发，压低硬件成本，提高性能。
同时，其将自主研发的“SKBHOMEAI大脑”、优化的vSLAM等算法搭载于低成本、低功耗、高性能的ARM处理器。经过多重测试，这一芯片可以实现高于20fps的视觉定位帧率，误差小于1cm，并能实现深度学习、端AI等系列功能。
纵观全局，扫地机器人市场正在快速发展，行业中已有一些入局者，并使用着不同的定位方式。如小米米家、科沃斯DR9等品牌采用激光定位方式导航和定位；普桑尼克雪豹采用无线载波方式实现这一功能。
使用摄像头进行定位和导航的家用扫地机器人，除了SanKoBot外，落地的还有Roomba、Dysoneye两个产品，但这二者有着较高的定价。Roomba