自成立以来，跨维智能致力于将先进的三维几何深度学习技术赋能机械臂柔性操作等垂直领域，为客户提供AI视觉算法、3D智能相机及高性价比的软硬件一体化三维视觉解决方案，让机器人以灵活主动的方式完成复杂环境下基于三维视觉的定位、识别、引导等任务。
近日，记者有幸邀请到跨维（深圳）智能数字科技有限公司创始人贾奎（博士）做客《机器视觉》杂志，深入了解到跨维智能3D视觉解决方案区别与传统AI+3D视觉解决方案的优势所在。
M：MACHINE VISION
J：贾奎
M： 贾博士您好，AI技术可赋能的领域众多，为什么您会带领跨维选择了“以AI技术助力3D视觉赋能机械臂完成柔性操作感知”这一细分领域？
J：AI领域涵盖面非常广阔，从计算机视觉、自然语言处理、语音识别等都属于AI领域，我从2000年开始就深耕于计算机视觉这个细分领域，在多年的研究中，也积累了相当的研究成果。而3D视觉因为有着模仿人眼、在物理空间形成立体视觉的优势，成为了计算机视觉中最底层的诉求。从2015年开始，我主要专注于3D视觉领域，将AI技术结合到3D视觉中的应用当中。这项研究放眼当时的整个国际学术圈，都是较为领先的存在。
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在AI技术助力3D视觉的众多分支应用中，经过综合考量，赋能机械臂完成相关柔性操作感知是可落地性与商业变现周期较短的。而且工业智能制造的大多场景都是半开放的环境，通过AI技术助力3D视觉，可以从根本上改变以往机械臂柔性操作在传统方案中的固有缺陷。从长远出发，这样的产品形式能够改变当前自动化产线的设计思路，以搭积木方式实现整个产业线的自动化，也能够把自动化推向智能制造的新阶段。
M： 在跨维智能成立的有限时间里，却迸发出了无限的潜力，可以分享一下贵司核心技术吗？
J：从底层出发，跨维智能核心技术是Sim2Real AI云中台DexVerse。行业中绝大部分的AI技术，还是传统意义上的图像的识别、理解、语义分割等图像层面上的。而3D技术本身解决的是三维物理空间中的问题，对物体的空间位置进行感知定位，并完成相关操作。而跨维的云中台DexVerse是一款新型的AI平台，它可以通过打通物理仿真、数据合成、AI 设计与训练、模型软硬件部署的闭环，建立 Sim2Real 虚拟空间与现实空间的映射关联，实现对机械臂柔性操作、机器人感知与控制等任务的AI赋能。
例如，机械臂如何将桌面上的水杯拿起这样的操作，在人类的感知中似乎是非常轻而易举的，但在机器的眼中，这是一个相当复杂的过程。首先需要解读的是杯子放在桌面上，距离机械臂的距离是多少？高度是多少？其次世界上杯子千变万化，杯子形态变换后，机器是否还能认出这是一个杯子？机器如何去应对形态、颜色、大小均各异的“杯子”？
机械臂在跨维云中台DexVerse的助力下，通过物理仿真与数据合成，可以训练出机械臂拿起水杯所需要的各种数据，去支持机械臂实现对目标物体后续的抓取、定位、上下料、拆垛等操作。通过仿真空间中模拟物体之间的相互作用、运动和变形，以预测真实世界中的物理行为，并合成虚拟数据用于深度学习模型训练。
