独家丨“学点云”融资1000万，未来在线教育前景广阔 - 推酷
独家丨“学点云”融资1000万，未来在线教育前景广阔
速途网华东办 11月29日报道 今日，学点云创始人兼CEO蒋利兵向速途网透露，学点云目前已完成1000万preA轮融资，投资方暂不对外公布，未来资金主要作用于扩建运营平台，扩充研发团队以及市场营销推广。
学点云是三芒世纪(北京)科技有限公司旗下一个在线教育服务品牌，专注提供网络直播课堂服务，功能涵盖视频、语音、聊天、文档、白板、答题卡等，同时支持上万人同时在线互动。目前公司产品主要分为互动课堂和网络直播两大类，两者在教学方式和内容上各有不同，互动课堂强调实时的交互性，一对一和小班课，一般是付费课程居多;而网络直播，一般延迟会在3秒以上，不能做音视频的交流，主要用于大课场景，课程内容主要以营销为主。
2016年是直播行业全面爆发的一年，无论是斗鱼、熊猫等游戏直播平台，还是映客、花椒等在线移动娱乐直播平台，目前都发展的如火如荼。蒋利兵向速途网表示，自己早在2005年在新浪UC就在做娱乐直播这一块儿，当时是国内做得最大的，算是PC直播的鼻祖。目前很多直播平台的起源都来自于新浪UC，今年说是直播元年，更确切地讲应该算是手机移动直播的元年，而PC直播的大爆发应该是在2012年就开始了。
无论是游戏直播还是娱乐直播，学点云创始人兼CEO蒋利兵认为，教育直播变现最直接，而且是一个恒久不变的朝阳行业。在目前教育资源和师资力量不均衡的大环境下，在线教育未来分发展前景非常广阔，需求量也非常大。移动互联网快速发展以及人们自我学习意识的提高，外教一对一今年非常火爆，目前学点云的客户月增长率都在30%以上，有一段时间甚至100%增长的率。
蒋利兵表示，学点云是提供云教室工具平台的，帮助传统教育机构转型升级，解决远程教学的技术难题。学点云的主要客户群是广大的教育机构，业务也主要向B端客户群体，包括VIPKID、一起作业网、淘宝教育、小站教育等60多家教育机构。教育机构可以通过学点云搭建企业内训平台，也可用于金融领域的行情分析。
蒋利兵向速途网介绍到，自己2003年毕业于吉林大学，曾经在新浪和华为工作过，一直从事多媒体通信的产品研发工作，曾经是华为视频会议eSpace Meeting的首任研发负责人，在视频直播方面有着丰富的经验积累。而自己本身来自广西桂林的偏远农村，深刻感受到教育资源的不均衡，期望通过自己过往的从业经历，有助于促进教育公平，让偏远山区的孩子也能通过互联网享受优质的教育资源。今年暑假，学点云参与了淘宝教育的村淘项目教育下乡活动，看到偏远山区的孩子们在线听北京上海老师的英语课，感觉无比欣慰。这也是我选择创业从事在线教育领域的初衷之一。
教育，是一个亘古不变被讨论的话题，而“读书改变命运”也让很多人认为教育是改变人生的捷径。受制于经济和师资教学资源发展的不均衡，这让很多人难以享受到公平的教育资源。而随着国家政策的扶持以及移动互联网的快速发展，学点云作为一个在线自我教学平台，为渴望自我提高的用户提供优秀高效的在线教育服务。(作者微信：)
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与原文不一致PCL点云库（Point Cloud Library - 推酷
PCL点云库（Point Cloud Library
是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源
编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在
、部分嵌入式实时系统上运行。如果说
信息获取与处理的结晶，那么
信息获取与处理上具有同等地位，
授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
能解决什么问题呢？
机器人领域
&&&&& 移动机器人对其工作环境的有效感知、辨识与认知，是其进行自主行为优化并可靠完成所承担任务的前提和基础。如何实现场景中物体的有效分类与识别是移动机器人场景认知的核心问题，目前基于视觉图像处理技术来进行场景的认知是该领域的重要方法。但移动机器人在线获取的视觉图像质量受光线变化影响较大，特别是在光线较暗的场景更难以应用，随着RGBD获取设备的大量推广，在机器人领域势必掀起一股深度信息结合2D信息的应用研究热潮，深度信息的引入能够使机器人更好地对环境进行认知、辨识，与图像信息在机器人领域的应用一样，需要强大智能软件算法支撑，PCL就为此而生，最重要的是PCL本身就是为机器人而发起的开源项目，PCL中不仅提供了对现有的RGBD信息的获取设备的支持，还提供了高效的分割、特征提取、识别、追踪等最新的算法，最重要的是它可以移植到android、ubuntu等主流Linux平台上，PCL无疑将会成为机器人应用领域一把瑞士军刀。
CAD/CAM、逆向工程
&&&&&& 大部分工业产品是根据二维或三维CAD模型制造而成，但有时因为数据丢失、设计多次更改、实物引进等原因，产品的几何模型无法获得，因而常常需要根据现有产品实物生成物体几何模型。逆向工程技术能够对产品实物进行测绘，重构产品表面三维几何模型，生成产品制造所需的数字化文档。在一些工业领域，如汽车制造业，许多零件的几何模型都通过逆向工程由油泥模型或实物零件获得，目前在CAD/CAM领域利用激光点云进行高精度测量与重建成为趋势，同时引来了新的问题，通过获取的海量点云数据，来提取重建模型的几何参数，或者形状模型，对模型进行智能检索，从点云数据获取模型的曲面模型等，诸如此类的问题解决方案在PCL中都有涉及。例如kdtree和octree对海量点云进行高效压缩存储与管理，其中滤波、配准、特征描述与提前基础处理，可以应用于模型的智能检索，以及后期的曲面重建和可视化都在PCL中有相应的模块。总之，三维点云数据的处理是逆向工程中比较重要的一环，PCL中间所有的模块正是为此而生的。
激光遥感测量
&&&&&&& 能够直接获取高精度三维地面点数据，是对传统测量技术在高程数据获取及自动化快速处理方面的重要技术补充。激光遥感测量系统在地形测绘、环境检测、三维城市建模、地球科学、行星科学等诸多领域具有广泛的发展前景，是目前最先进的能实时获取地形表面三维空间信息和影像的遥感系统。目前，在各种提取地面点的算法中，算法结果与世界结果之间差别较大，违背了实际情况，PCL中强大的模块可以助力此处的各种需求。
虚拟现实、人机交互
&&& 虚拟现实技术（简称VR），又称灵境技术，是以沉浸性、交互性和构想性为基本特征的计算机高级人机界面。它综合利用了计算机图形学、仿真技术、多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感器技术，模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互，创建了一种适人化的多维信息空间，具有广阔的应用前景。目前各种交互式体感应用的推出，让虚拟现实与人机交互发展非常迅速，以微软、华硕、三星等为例，目前诸多公司推出的RGBD解决方案，势必会让虚拟现实走出实验室，因为现有的RGBD设备已经开始大量推向市场，只是缺少，其他应用的跟进，这正是在为虚拟现实和人机交互应用铸造生态链的底部，笔者认为这也正是PCL为何在此时才把自己与世人分享的重要原因所在，它将是基于RGBD设备的虚拟现实和人机交互应用生态链中最重要的一个环节。让我们抓住这一个节点，立足于交互式应用的一片小天地，但愿本书来的不是太迟。
的结构和内容
&&&& 对于3D点云处理来说，PCL完全是一个的模块化的现代C++模板库。其基于以下第三方库：
Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull
，实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。
&&&&& PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是目前技术中最快的。PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从0.6版本开始，PCL就已经被移入到Windows，MacOS和Linux系统，并且在Android系统也已经开始投入使用，这使得PCL的应用容易移植与多方发布。
&&&&& 从算法的角度，PCL是指纳入了多种操作点云数据的三维处理算法，其中包括：过滤，特征估计，表面重建，模型拟合和分割，定位搜索等。每一套算法都是通过基类进行划分的，试图把贯穿整个流水线处理技术的所有常见功能整合在一起，从而保持了整个算法实现过程中的紧凑和结构清晰，提高代码的重用性、简洁可读。在PCL中一个处理管道的基本接口程序是：
创建处理对象：（例如过滤、特征估计、分割等）;
使用setInputCloud
通过输入点云数据，处理模块;
设置算法相关参数;
调用计算（或过滤、分割等）得到输出。
为了进一步简化和开发，PCL被分成一系列较小的代码库，使其模块化，以便能够单独编译使用提高可配置性，特别适用于嵌入式处理中:
libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器；
&libpcl features：实现多种三维特征，如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋转图像、积分图像，NARF描述子，RIFT，相对标准偏差，数据强度的筛选等等；
libpcl I/O：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件（PCD）的读写；
&libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型（如平面、柱面、球面、直线等）进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等；
&libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动最小二乘法平滑等；
&&libpcl register：实现点云配准方法，如ICP等；
&&libpclkeypoints：实现不同的关键点的提取方法，这可以用来作为预处理步骤，决定在哪儿提取特征描述符；
&libpcl range&：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
为了保证PCL中操作的正确性，上述提到的库中的方法和类包含了单位和回归测试。这套单元测试通常都是由专门的构建部门按需求编译和验证的。当某一部分测试失败时，这些特定部分的各自作者就会立即被告知。这彻底地保证了代码测试过程出现的任何变故，以及新功能或修改都不会破坏PCL中已经存在的代码。
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PROE之点云
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产品的逆向工程对大家很有帮助，，看家之后要顶顶啊，
我来说点啥
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