9月22日，元橡科技CEO鲁耀杰在企业家大型访谈节目——《讲科学》平台接受访谈，就3D立体视觉领域的技术发展现状、趋势、行业机会等话题，鲁耀杰先生与睿慕课&CAIRDC创始人周朔鹏展开了交流和探讨。以下为访谈摘录（下篇）。
周朔鹏：
国内的视觉技术对比国外如何？两者的差异在哪里？
鲁耀杰：
就从车载视觉来说，国内起步比较晚，比如Mobileye很早就可以在车上大量使用二维视觉了，立体视觉最早也是应用在日本的一个车型上的，2000年左右就量产了。但是从现在来看，国内视觉技术水平也是越来越高了，在学术上我们看到每年顶会的文章很多都是华人的，所以可以说国内其实已经不断追赶接近国际水平了，甚至在某些领域具备了领先优势。
在全球，做立体视觉，特别是车载立体视觉的圈子本身比较小，但我们看到现在国内的这个领域的公司数量以及产品性能方面，都已经和国际没有多少差异了，包括一些像大疆这样的大厂也进来在做，国内立体视觉车载产品应用也已经不局限于国内，包括元橡现在也有一些海外的定点项目。
周朔鹏：
那是不是主要还是传感器芯片这方面国内还没有那么好？
鲁耀杰：
视觉传感器芯片主要就是CMOS，特别是在车载这块目前还是用国外的比较多，最近几年国内的一些厂商也逐步能满足要求了，我觉得这个差距是越来越小的。另外一个就是计算芯片，元橡的定位是从芯片到解决方案，从2018年的时候我们就着手了立体视觉专用芯片研发，当时其实也有一部分不得已的原因，立体视觉本身的原理导致计算量非常大，刚开始我们只能用FPGA芯片做，在需要大规模计算单元的情况下，我们可选的芯片厂商比较少，那对于车厂来说，一定会考虑供应链安全。所以我们很早的时候就开始做自己的专用芯片，去年我们的立体视觉芯片也是可以用到车载上了。
周朔鹏：
从产品的适用性来讲，我们觉得双目视觉其实完全可以超越车载范畴，比如无人机、机器人等都可以用到双目立体视觉产品，而且现在这些方面的应用可能也越来越多了，因为成本是越来越低的，那么元橡在车载之外的领域是怎么布局的呢？是怎样参照不同的领域推出自己的产品系列的？
鲁耀杰：
我们刚开始研发的时候，瞄准的是车载市场，车载要求会比较高。而目前元橡主要是三条产品线。
首先就是我们一直在攻的车载市场，用车载引导我们的研发。另外因为我们同时也在做芯片，所以也拓展延伸了类车载领域，因为其实无人驾驶也算是高速移动的机器人，车载技术是完全可以用到我们低速机器人上的，因此元橡也有另一条机器人产品线。
在低速环境下，对于立体视觉的应用其实更迫切。因为车载运行环境相对来说是比较结构化的，比如公路上会有车道线，环境条件比较好。但是对于运动机器人来说，比如家用服务机器人，或者在餐厅、酒店里使用的机器人，它的环境是更复杂的。如果用深度学习的方法，我们很难对复杂环境感知，这时候就需要有一个三维测量传感器，因此这些场景对立体视觉需求的迫切程度更高，所以元橡在前年就开始做机器人产品线，现在也已经有标准产品，主要用于服务机器人、室外巡逻机器人等，包括无人机我们也有对应的产品。
相对于运动端的一些产品，我们在去年也增加了一条工业检测产品线。之前我们提到元橡一直瞄准的是车载，在远距离的时候已经可以做到较高的精度了，同样的技术应用到近距离的时候，我们就可以做到超高精度，测得非常精细。元橡工业视觉检测产品在1米左右的距离，精度都是能达到零点零几毫米，因此在工业上可以有很多的应用。
总的来说，元橡现在有三条产品线，分别是车载、类车载和固定端的高精度测量产品。
周朔鹏：
那类车载和工业这两条后衍生出来的产品线目前在一些典型场景可以做到一个什么样的水平？比如我们知道像服务机器人对于成本的要求是比较高的，需要极致的性价比设计，那元橡的产品在这些场景下性价比是不是足够好呢？是不是可能精度很高，但比较贵呢？
鲁耀杰：
我们很多人可能对车载这一块有一个误解，就是车很贵嘛，所以你卖的传感器也很贵。其实并不是的，车载是要求高，但价格是白菜价，因为它本身量大。所以我们被车载虐了以后呢，我们发现进服务机器人市场都还好，甚至我们比起很多同行性价比还是有很大优势的，因为我们被车虐过了，我们在产品上甚至连一颗电容、一颗电阻我们都要考虑用什么价格去做比较合理。
周朔鹏：
在一些工业项目中，对于集成工程师的要求会比较高，往往工程师先要学习，做大量的准备，才能到工业现场去用，那么元橡是不是也会遇到类似的问题，要去陪着客户做一个长期项目而占用大量的精力呢？
鲁耀杰：
对，的确是是需要的。因为元橡进入立体视觉这个行业还是比较早的，如果我们光做一个传感器，得到了RGBD信息，但是RGBD应用开发的人才可能业内本身比较少。所以刚开始的时候，我们把自己定位成从芯片到解决方案的角色，就是说比如车载，我们不仅仅做立体视觉，RGBD信息拿到了之后，后端乃至整个感知、控制我们都做了。做这么长的链条有好处也有坏处。好处就是对于客户来说，他拿到的东西更简单了。但是对于元橡来说做的东西更多，链条越长，那么受众就越小。
那我们为什么要做长链条呢？很大一个目的其实是长链条优化。如果你不深入用户的使用细节，你是很难对原始数据进行优化的。比如我们做无人驾驶，它本身对立体视觉底层也会有一些应用需求，然后我们现在做服务机器人的时候，运用了很多我们车载里面的经验，但低速机器人本身也有自己的特点，所以我们就在SDK里面集成了很多的常用功能。只有把这些功能做好了，才能反过来对于底层数据提出要求，做好长链条优化。当然说实话在国内软件很难收费，所以元橡其实还是很开放的，我们在SDK里面包含了一些功能，我们会告诉客户这个传感器能这么用，如果有一些特殊应用也可以在此基础上做二次开发，这样对于客户是很友好的。
周朔鹏：
我们在资料中看到了一些运动控制框架等方面的介绍，元橡也会对客户提供一些类似小车的完整解决方案吗？
鲁耀杰：
这个如果客户需要的话我们可以提供一些整套解决方案，当然这不是我们的主要目的，我们本身不会卖整车或者整套解决方案，不过我们有一家合资公司（酷乘）是在做这方面的业务，已经在商业化运营了，也是用元橡的立体视觉相机提供整套解决方案的。而元橡主要的目的是要做好传感器，要做好传感器很重要的一点就是得深入应用，如果脱离应用来做传感器这当然是做不好的。
周朔鹏：
最后一个问题，未来三五年时间内，您预期整个行业在视觉方向上，传感器技术会有哪些突破？应用场景方面还有哪些底层工作需要做？
鲁耀杰：
首先从视觉本身来说，我们觉得突破一定是在于成像质量更好，把更多信息能够采集过来，其次从学术角度或者行业角度来说，视觉其实还包含的一点是智能化。视觉传感器获得的信息会越来越多，感光度越来越高，分辨率越来越大，动态方面越来越广，也就是说能够很好地还原我们的环境，但是这个信息量非常的大，那这时候视觉的处理就变得非常重要。也就是说你拍下来没用，还需要机器能理解，未来三到五年一定会有更多的一些框架、算法来更好地理解我们的视觉信息。
周朔鹏：
相信通过元橡等在内的整个行业的共同努力，未来几年内我们的视觉技术一定会上一个非常大的台阶。非常感谢鲁总给我们带来的分享，也请鲁总最后总结一下吧。
鲁耀杰：
非常荣幸能跟大家做这么好的一个交流，作为智能立体视觉芯片及解决方案提供商，元橡也将始终坚持初心，为智能立体视觉发展贡献自己的力量。
