「华捷艾米」完成近5亿元B轮融资，推动3D视觉和MR商业化落地

3D视觉和MR解决方案公司 华捷艾米 ，于今年3月完成近5亿元B轮融资，光大控股、君度投资、汉富资本等多家投资方参与了此轮投资。

华捷艾米曾于2016年6月完成2亿元A轮融资，于2015年1月完成4千万元天使轮融资。目前， 其新一轮融资已经开启。

华捷艾米是一家成立于2014年的AI科技公司，以深度学习、计算机3D视觉及自主研发的3D MR算法为核心，在新零售、智能家庭、消费电子、智能物流等领域，提供3D视觉体感交互技术及3D MR全面解决方案。

手机战场的重要意义和竞争态势

苹果Face ID功能的推出，让3D视觉找到了一个快速增长的落脚点。据Yole报告《3D成像和传感-2017版》，预计3D成像和传感器件市场的复合年增长率为37.7%，2022年将达到90亿美元。

手机已经成为了3D视觉当下落地的一个重要阵地。

目前，全球掌握3D视觉核心技术的公司并不多，国外有苹果(曾收购3D结构光公司Primesense)、微软、英特尔等，国内有奥比中光、华捷艾米、图漾科技等，这是一个极高技术门槛的赛道。

苹果和微软的3D视觉技术封闭于自身的产品体系，安卓阵营急需寻求成熟的手机3D视觉解决方案商。这对于3D视觉公司来说，是一个非常难得且重要的机会。

借助手机的大量出货，3D视觉公司可以产生可观的营收回报，降低整体供应链成本，不断迭代优化性能，从而滚雪球式的持续提升竞争壁垒。

就目前来看，市面上的3D sensor方案提供商，只有奥比中光借助OPPO手机实现了批量落地，这似乎让同赛道的其他公司处于较被动的状态。

华捷艾米董事长李骊认为，目前的3D sensor只实现了整个3D视觉及MR领域中，非常小的一块应用，手机厂商也会衡量目前性价比是否值得，未必在这个阶段大规模使用。

而真正能带动起手机大规模使用3D SENSOR方案，需要的时机是：有支持更丰富MR应用的算法体系、芯片、模组、SENSOR方案;MR市场应用成熟度的进一步提升。

届时，华捷艾米的3D视觉和MR整套算法体系、MR芯片的竞争优势，会显著凸显出来，开始驶入高速商业化落地的快车道。

手机MR到底有哪些丰富的应用场景呢?

据了解，华捷艾米的手机MR应用，目前已实现了人物识别、MR游戏、体型测量、AR尺子、Emoji表情、3D抠图、3D建模、体积测量等功能，并将于今年实现场景置换、人物置换、人体部位置换等功能。

这些将为移动端MR应用提供丰富的底层技术模块支持。

MR是即将爆发的下一个大机会

虽然大众对3D视觉的了解，更多是停留在手机人脸解锁、支付层面，但其落地场景远远不止这些。尤其是3D MR，是华捷艾米瞄准的未来巨大机会。

华捷艾米3D视觉和MR解决方案的主要应用场景，包括 新零售、消费电子、智能家居、智能物流、安防等。

新零售。用3D视觉，精准完成顾客购物的全程身份识别、行为监控、记录、分析等，提供AR导购、虚拟试衣、3D刷脸支付等，从而帮助商家分析顾客画像和行为数据，提升顾客体验，提高销售。

消费电子和智能家居。为MR智能硬件提供MR算法、芯片、模组、解决方案，包括MR手机、MR眼镜、智能投影仪、智能电视等。

智能物流。利用3D视觉，可直接通过移动设备的相机，测量画面中的货物体积等。

据了解，华捷艾米目前已供货的公司包括腾讯、富士康、创维、中国移动、小米、海信等，在2018MWC上海站，vivo发布的体感游戏手机，搭载的就是华捷艾米研发的3D体感算法技术。

李骊告诉36氪，MR作为下一代人机交互模式，其应用很快就会爆发。 苹果和微软近两年在MR方面都会有很大动作，进而带动起整个MR市场快速发展。

据了解，苹果目前MR团队超过1500人， 3年累计投入超过200亿美元，2018年6月，苹果发布AR kit 2.0;2019年Q3苹果预计推出搭载MR芯片的手机;2020年，预计苹果在MR方向收入超过110亿美元。微软2015年发布MR设备HoloLens，新一代HoloLens产品也将于今年Q4发布，搭载自研HPU。

从算法到芯片，建立“时间+金钱”的高壁垒

2010年，华捷艾米即组建了研发团队，开始了对3D视觉和3D MR算法的研究， 目前形成了以3D智能SLAM和3D骨架算法为基础的9大核心算法体系。

3D智能SLAM算法，是对人、物、环境的识别，以及环境互动的一套3D视觉算法。其中环境互动包括体感交互、语音互动、躲避、搜索、导航等互动。

3D骨架算法，是对场景中所有人物进行提取，并对其肢体关节点进行识别与跟踪的技术。这是3D视觉及MR应用的基础。 相比于2D骨架算法，华捷艾米3D骨架算法的优势是：稳定性好，不抖动;可识别各种特殊动作，交互效果好;运算量小;准确率高;可 实现人物锁定与追踪。

有了完整的3D视觉和3D MR算法体系，华捷艾米发现并不能直接落地，原因是在行业应用中，往往会用到一系列算法，而现有的芯片承载不了。 2016年，华捷艾米决定自主研发专用MR芯片，目前已流片成功，预计今年11月可以量产。

李骊告诉36氪，做MR芯片对行业落地至关重要，包括性能、功耗、体积、成本等方面的特殊优化，让3D视觉和MR在移动端能够实现较完整的功能和体验。

谈及技术壁垒，李骊给36氪算了一笔账。以3D骨架算法为例，人物样本标注资金成本：亿级样本量×0.8元=0.8亿元;模型训练资金成本： 3次×2.2万×24小时×75天=1.2亿元;芯片研发资金成本0.8亿元，以上 总计资金成本达3亿元 。 时间成本方面 ，华捷艾米完成整套算法研发用了8.5年，芯片研发用了2年。

完成了MR软硬件的整套解决方案建设，下一阶段，华捷艾米的核心目标是MR商业化落地，这也将真正检测其过去多年的人力、资金、时间投入，是否能收获到与此相匹配的商业价值。