这两天，有一则报道被圈内人士刷屏了，标题是“一名中国留学生在荷兰创立公司，破解了激光雷达数据处理难题”，讲的是一名荷兰屯特大学的中国留学生联手四位同事创办一家致力于激光雷达点云数据处理业务公司的事情。
关于这家备受争议的初创公司，笔者又从屯特大学的官方网站上搜集到了更多的背景资料，将其编译作为补充，供大家参考，如下：
屯特大学的研究人员开发出了一种可以让用户快速完成建筑物的三维建模，且成本低廉。该软件能够自动生成95%的详细三维建筑物模型，因而降低了生产成本与生产时间，如今该软件已经在制作三维地图的过程中得到应用。该软件基于熊彪同学牵头的研究成果，熊彪同学2014年12月5日毕业于屯特大学的地理信息科学与地球观测学院，他的论文导师正是激光雷达领域享有盛誉的乔治·沃塞尔曼教授。
传统的三维建模方法并不是自动化的过程，这样的软件往往使用航拍影像或者激光测绘手段来生产三维模型，成本居高不下的同时费时费力。熊彪开发的这一软件系统，能够利用激光雷达数据生成95%的建筑物的三维模型，剩下5%的建模将是手工完成，但也提升了工作效率。这些三维模型非常精细，屋顶的天窗部分也有所体现。
熊彪表示，这款软件的应用市场广泛。对于一些企业而言，这款软件将会很有价值。以谷歌为例，谷歌已经打造了自家的三维地图，但造价高昂，耗时长久，更新率并不高，如果要全盘更新地图数据，非常耗时。但是，有了这款软件后，地图的自动化更新可以高达95%。用这款软件为整个恩斯赫德市(荷兰东部一座城市)三维建模，只需花费一周的时间，当然，为整个荷兰三维建模，还需要更多的人力以及更多的设备，但一个月也足以完成。与传统方式相比，三维地图的生产成本得以大大降低，因为大部分工作都自动完成了。
对于他与四位同事携手创立的这家公司DIPPER, 熊彪表示，他们的目标是开发出易用的应用。获取到建筑物的激光点云数据后，借助这款软件，可检测出屋顶结构，接下来，通过对屋顶结构的分析，建筑物的要素被识别出来，并被模拟到整栋建筑物中。
激光雷达点云数据处理，分歧重重
近年来，在交通、电力传输、建筑等行业应用的驱动下，激光雷达技术发展迅猛。激光雷达采集到的丰富的点云数据，信息量庞大，常用数据存储格式不统一，存储数据时存在种种不足，数据精度很难保证，因此，激光雷达点云数据的后处理一直是难课题，数据服务产业链包含五个关键环节：数据采集、基础数据处理、数据解译、三维建模和数据可视化，但自动化识别分析始终困扰着点云数据的应用，全自动建模软件往往限定于型制统一的建筑物上，市面上尚且缺乏强大的算法，可以基于点云，实现全自动大面积模型的提取。
对于激光雷达领域的这家初创企业DIPPER公司以及推出的这样一项最新科技成果，业界专家褒贬不一，大体分为三大派别：一类是乐观派，看好该软件的应用前景，相信科技进步的力量;另一类是中立派，对于技术的实质性内容保留疑问，他们重视客观性，认为文章披露的内容并未对核心算法加以解读，目前持有审慎而观望的态度;剩下的一类则是挑战派，他们认为技术涉嫌弄虚作假，技术实现的可能性太小。
乐观派：
金景科技公司总经理程旭：激光雷达点云数据的后处理一直是难课题，原因就在于离散空间点数据的自动化识别分析存在较大的不确定性，很容易出错，一般准确自动构TIN需要对数据进行非常好的滤波修整等工作，这也大大限制了点云数据的应用，因为大量精准的数据中包含了一些少量不准的数据使自动化效率大大降低。
他认为，好的自动化处理点云软件会对行业应用产生较大的推动。当然，这个软件是否能处理各种类别的激光点云数据还无从判断，因为点云数据目前有太多种类，固定站扫描、移动激光雷达、飞行、车载、地面、室内、船载等不同获取方式，各具特点，因此要想能应对各种各样的数据做自动化处理，需要考虑周全。把自动化处理做好，需要很强的算法模型和周到设计考虑。
行业内能推出应对其中一种或几种数据的软件，十分欣喜。因为越来越多的人开始关注和研究点云数据处理，才会让激光雷达系统应用更好，最近几年，激光雷达点云数据后处理软件越来越多，功能越来越强大，说明空间信息获取的效率提升需求越来越大，激光雷达系统应用越来越广，而从本质上而言，便携易用的激光雷达系统是专业知识封装的空间信息获取最好的方案之一，可以帮助非专业人士实现专业空间信息获取，从技术上实现行业壁垒的突破。
中测瑞格陈思聪：要是真的话就太牛了，但目前我们也没有遇到过真正的全自动处理。全自动点云建模如果实现的话，对激光雷达的发展是跨越式推进，将革新整个行业。目前，半自动居多，一些全自动建模软件往往存在一些限定条件，例如建筑物型制比较统一。而在建筑型制存在巨大差异的情况下，基于点云实现全自动大面积模型的提取，非常值得期待。
微博网友PointCloud:激光雷达系统的春天不远了。
中立派：
星闪世图创始人李峥嵘：由于设备和采集方式不同，激光雷达数据的呈现形式和特点也有所不同，没有一种万能的算法适用于所有情况。机载、车载、地面和室内激光扫描所获取的数据特点和密度差异很大，根据应用需求的不同，各种采集方式和不同密度的点云数据需要设计不同的处理算法和流程。
拓佳丰圣总经理陈新：“的确，激光雷达技术的应用瓶颈在于目前仍然十分复杂和自动化程度较低的数据处理技术。Dipper公司宣称的高效软件对于激光雷达技术的普及应用无疑是个重大利好。但在看到实际效果之前，暂不便评论。”
拓佳丰圣市场总监王磊：文章里面没有具体算法方案和解决思路，对这技术的实用性保留意见。现在还没看到多种点云数据自动建模，但相信会有那么一天的来临。
四维远见市场总监吴玉华：我们一直在做车载雷达激光点云的数据处理研究，有了很不错的成果，尤其是自动提取地物要素方面，颇有成效。但在自动建模方面还在摸索，文章中的技术成果没有看到实际效果，不敢妄加评论。
挑战派：
室内移动扫描专家北京华泰天宇科技公司总经理郑勇：难以置信。激光点云自动矢量提取和建模是全世界研究方向，目前少有做好的公司，最多解决某一类物体建模，诸如管线。如果真能解决这个问题，那将颠覆整个遥感界，改变世界进程。因此，DIPPER公司的软件应该只是实现了某类数据的处理。
但话说回来，一切质疑的声音都会在真正的技术实力面前戛然而止。因为世界不缺机会，缺实力。
麦格公司杨慎宁：作为点云业内人士，虽然对这软件效果持有怀疑态度，但仍然希望它是真的，求试用体验。
飞思中国区销售经理刘勇强：以LiDAR外行人的身份对此软件技术表示高度怀疑。
UCalgary王瑞胜：荷兰海归做激光雷达的初创公司很多，商品化做得好的几乎没有。 宣传并非代表实力。
无限界科技创始人谢一凡：Vosselman教授在激光雷达领域的科研水平应该是荷兰最高，当地创业公司都在采用其课题组算法，但目前独立的激光雷达技术还做不了实景，因为没有侧面数据。现在，芬兰在公开研究直接用激光获取纹理，既定位又有纹理，但进展很慢。由于地理信息产业与技术是生产力的重要组成部分，地理信息行业的各方还要深思。
微信网友inception： 点云逆向参数化模型在工业领域上的价值非常大，关于DIPPER公司的官网上的信息，除了几张图以及对尖顶和平顶的拟合，有实质价值的内容寥寥无几。但凡某种技术运用了大数据云计算机器学习，往往言过其实。
网站网友Eric: 激光雷达的市场规模有这么大吗?深表怀疑。
结语：
尽管这篇报道引发了行业热议，甚至不少人会质疑报道的客观中立性，但笔者的初衷只是想将圈内的前沿科技成果及最新动态呈现给大家。通过与行业内多位大咖的交流，笔者感受最多的是业界对激光雷达点云数据处理技术的期待。
也许会有误解，也许会有误读，但科技始终走在前沿，甚至走在了想象力的前头。只有想不到，没有做不到——对此，笔者深信不疑。
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