在《零基础小白，如何入门计算机视觉？》中我提到过，计算机视觉的研究目前主要分为两大方向：基于学习的方法和基于几何的方法。其中基于学习的方法最火的就是深度学习，而基于几何方法最火的就是视觉SLAM。
SLAM将成为计算机视觉的下一个风口
在前几年计算机视觉的三大*会议（CVPR,ICCV,ECCV）上，几乎全是深度学习的研究，而这样的情况在这两年出现了新的变化：在2018年计算机视觉国际*会议 CVPR论文录用名单中，其中涉及SLAM/三维视觉 的工作超过 90 篇，占据了全体收录论文的近 1/10。
而今年参加校招和社招的小伙伴也向我透露，今年深度学习方向的竞争非常激烈，想要拿到较好的offer，要么有牛叉闪闪的论文，要么是大牛实验室有过硬的项目经验，难度比前几年大大提升。而今年SLAM方向的需求量上升而相关从业者相对较少，相对还比较容易，类似几年前深度学习刚刚火起来之前的样子。可以预见，SLAM将成为继深度学习之后计算机视觉领域的下一个风口。主要有以下几个依据：
1、深度学习在检测、识别领域具有无比强大的能力，但是在涉及多视角几何相关的SLAM领域，深度学习的作用非常有限。究其原因是因为在多视角几何为基础的SLAM领域，需要明确清晰的理论基础保证，而深度学习的「黑盒子」模型目前还不太奏效。
2、SLAM技术门槛较高。深度学习爆发后，很多非计算机视觉领域的从业者纷纷转而学习深度学习，由于深度学习本身黑盒子的特点，很多从业者不需要了解图像处理、计算机视觉的基础知识便可以得到一个相对较好的结果，因此入门门槛并不是很高。
而学习SLAM则需要具备三维空间刚体变换、相机成像模型、特征点提取与匹配、多视角几何、捆集调整等内容。这对于非该领域的从业者来说还是具有较高的门槛。
3、消费级RGB-D相机快速发展催生了以三维视觉为基础的商业化应用。以微软Kinect系列、Intel realsense系列、苹果、英飞凌、TI等为代表的消费级RGB-D相机逐渐形成成熟的产业链，国内也涌现出大量的优秀企业并量产，如orbbec、pico、human+、爱观、图漾、艾芯智能、知微传感等。此外，2017年iPhone X前置结构光深度相机面世后，更是激发了手机产业链RGB-D相机的热潮，目前华为、小米、OPPO、VIVO等手机大厂都在积极推动RGB-D相机在手机上的应用。
4、目前计算机视觉领域主要还是通过二维的图片来感知世界，而三维视觉才是人类感知理解世界的正确方式，因此以三维视觉为基础的SLAM技术是智能移动机器人、无人驾驶、AR等人工智能细分领域的核心技术。
目前对SLAM技术需求强烈的公司包括：互联网公司如百度、腾讯、阿里、京东等，计算机视觉算法公司如旷世、虹软、商汤等，自动驾驶创业公司如图森、momenta、景驰、驭势、滴滴及各大汽车厂商等，无人机/机器人公司如大疆、思岚、高仙等，AR移动终端应用相关公司如三星、华为、悉见等。
总之，SLAM前景光明但学习道路曲折，这也是笔者打算和读者一起从零开始学习SLAM的初衷。
从零开始一起学习SLAM系列规划
目前关于SLAM学习的资料不多，而且参差不齐，初学者推荐高翔博士的《视觉SLAM十四讲》，虽然本书写的已经比较基础，但很多小伙伴在学习期间仍然会遇到很多问题，因此，笔者《从零开始一起学习SLAM》系列文章规划如下：
1、技术介绍全面，不枯燥。该系列从最基础的知识开始介绍，分为多篇文章，每篇文章只介绍一个具体的知识点，尽量以形象生动的图文辅以适当的推导，一点点深挖SLAM的各个重要技术点。
2、每篇文章都有习题，重视实践。笔者会根据每篇文章内容设计一些实用性的练习题（推导、编程等），俗话说，光看不做假把式，适当的练习能够加深读者的理解，把知识消化吸收为自己所用。
3、高质量的交流学习社区。每篇文章练习题参考答案笔者会放到知识星球「从零开始一起学习SLAM」里。星球内所有成员都可以进行发布问题、分享知识、上传资源、点赞、留言、赞赏、收藏等操作。而所有的交流讨论、资源分享等都可以沉淀下来并方便日后查询。星主还会额外布置作业，和大家一起学习讨论。
知识星球需付费加入，越早加入价格越优惠。星球还会红包奖励积极分享、解答问题的成员，只要花费一顿聚餐的钱，就能够和一群优秀的SLAM从业者一起交流进步，甚至解决就业问题。
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作业
如果我们想要了解一个领域，最好的方法就是先看该领域比较著名的综述论文，先从宏观上把握该领域的整体面貌。
1、请列举几篇最近几年SLAM领域经典的综述论文。
2、阅读综述，并列举至少三个SLAM的具体应用场景。
欢迎留言讨论，或者进入知识星球「从零开始学习SLAM」一起学习交流~
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