感圖科技朱磊：基于人工智能機器視覺搶灘數百億市場，從精密工業檢測入手實現上下游貫穿

在朱磊看來，目前階段AI公司更應著重細分領域做垂直行業的機會，而智能制造領域則是非常好的場景。

作為落地最快的AI技術，人工智能視覺技術一直被看好，創業者不斷涌入，資本也沒有停止加碼。談及商業化，人工智能視覺技術的可落地方向有很多，比如安防、交通、新零售、制造等，而在這之中，朱磊最終選擇了智能制造。

圖 | 感圖科技創始人兼CEO朱磊

落地智能制造，搶灘數百億市場

眾所周知，國家近幾年來一直在推動智能制造產業的發展，其中也誕生了不少機遇。以往，所謂的智能制造多是互聯網化、數據化或自動化，而隨著AI技術的突破和落地，智能制造也逐漸向智能化靠攏。其中，AGV、機器視覺、工業互聯網成為資本青睞、市場需求的前三名。

譬如機器視覺，GGII數據顯示，2018年中國機器視覺的市場規模為53.79億元，同比增長27.95%，并預計未來5年中國機器視覺市場將保持20%以上的增速，在2023年達到160億元以上，年復合增長率為23.87%。

而針對機器視覺落地智能制造的必要性，朱磊也看得很清楚。以精密制造產線的缺陷檢測為例，以往的人工目檢效率很低，檢測時往往需要借助放大鏡等工具進行工作，且工作時間不宜過長。與此同時，諸如檢測結果不穩定、高成本、數據不易存留等也是人工檢測存在的弊病。

人工檢測如此多弊病，難道之前就沒有想過辦法解決嗎？其實是有的，但是相比于現在基于深度學習技術的人工智能檢測，傳統機器視覺技術大都是利用模式識別進行匹配，無法檢測各類非規則且復雜的缺陷、漏檢及過檢率高，往往還需要進行人工復檢，且存在功能相對單一、泛化能力差、系統建設維護周期長等問題。

鑒于人工檢測和傳統機器視覺技術存在的缺陷，從索尼出來決定創業的朱磊也在抉擇之后將公司的業務方向定在工業檢測這一細分領域。這之中，朱磊還將業務方向進一步聚焦，將SMT半導體、精密機械制造定為感圖科技人工智能機器視覺檢測技術的落地場景。

打造軟硬一體AI缺陷檢測機器人，基于小樣本訓練實現高準確率

目前，感圖科技針對精密產線工業檢測領域打造了產品“明鑒者”。朱磊介紹，“明鑒者”有兩種形態，一種是軟硬一體的AI缺陷檢測機器人，包括數據采集設備、決策實施設備、AI檢測系統以及AI服務器集群，另一種形態是AI視覺中樞模塊，主要提供給集成商及設備供應商。

圖 | 左為“明鑒者AI檢測機器人”，右為“明鑒者視覺中樞”

明鑒者的檢測效果究竟如何呢？在鎂客網采訪過程中，朱磊表示，“‘明鑒者’落地后的檢測精準度已經達到了99.99%以上，效率則是人工檢測的5倍以上。”

其中有一點值得注意，“算法模型搭建需要經過大量數據訓練”已經成為了一個共識，但在“明鑒者”中，它卻能夠基于小樣本數據實現算法的快速訓練。對此朱磊表示，這一功能的實現得益于感圖科技對算法的優化，“感圖科技優化了底層深度學習框架和算法，并自行搭建了海量工業知識庫，讓‘明鑒者’能夠實現基于小樣本的數據快速訓練和學習，并在復雜場景中針對非標準缺陷保持高準確度識別，滿足生產線上的檢測需要。”

這意味著，除了當下落地的SMT半導體和精密機械制造領域，感圖科技的“明鑒者”也能夠以很快的速度被應用于其他領域的檢測工作，泛化能力較強。

繼續做精、做深，貫通產業鏈上下游

朱磊表示，“感圖科技切入的是SMT半導體和精密機械制造，期望打通產業鏈上下游環節，成為這個行業里面的標桿。”

眾所周知，從元件到部件、零件、模組、產品，一條完整的產業鏈會覆蓋多個環節，而每一環節都需要對產品進行檢測，其中的市場規?？上攵?。因而朱磊認為，SMT半導體和精密機械制造領域的市場已經足夠大，當下需要聚焦目前所選的行業，做精、做深，實現上下游的貫穿，“先把目前所切入的領域做深之后，我們才會考慮繼續將技術和產品擴展到其他領域。”

目前，感圖科技的產品已經在SMT半導體、手機零配件供應領域頭部廠商的產線上投入使用，包括蘋果手機零配件供應商、全球最大的汽車關鍵安全類鑄件制造商等等。另外，朱磊也向鎂客網表示，除了獲得頭部客戶的訂單，他們也已經與英特爾、英偉達、Arm等公司和高校展開了深度技術合作。

目前，為了進一步加速完善產品布局及擴大市場，感圖科技的A輪融資也正在進行中。

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