“我们今年营收有望突破5千万。”近日在深圳举行的人工智能创业者大会上,精锐视觉创始人孔庆杰披露了公司的营收目标。
精锐视觉于2017年在深圳成立,主打业务是将计算机视觉广泛应用于工业生产中,已经拥有多项高壁垒技术,如基于深度学习的外观缺陷视觉检测技术、产品几何参数的亚像素精确测量技术、双目视觉导航系统技术等,已服务于手机、3C、包装、汽车、物流、冶金、塑料等多个领域,并且已经成为中国航天、华为、京东、中粮集团、欧菲光科技、美的、海尔等的供应商。
孔庆杰说,其实在几年前前,计算机视觉技术逐渐成熟之前,工业生产的生产环节自动化程度已经非常高,几乎不需要人。但是在后段品质的检验和包装等环节,几乎都是依赖人工在做,很多高品质的产品靠人眼已经满足不了检测的需要,机器视觉市场前景可期。
在会后,孔庆杰接受了南方+记者的专访。他表示,工厂生产环节的设备已经实现了自动化,但在后段,比如包装环节、QC环节目前还是需要靠人力盯着,而精锐视觉则将重点解决这部分难题。
【对话】
南方+记者:工业领域的数字化最缺乏的就是数据,你们是怎么解决这个问题的?
孔庆杰:在技术上,我们已经可以做到以小样本的处理方法解决数据量问题,比如在某些行业,通过特征处理方式,特征提取的好,就不需要太多数据,而且工业检测本身也不需要太多的数据,最高1到2万个就足够用了。
南方+记者:计算机视觉企业都在纷纷与行业结合,相比之下,你们的优势在哪里?
孔庆杰:我们是做工业机器视觉的,在很多地方需要融合机械、电气、自动化等各学科,不是光靠软件算法就能解决。我本来,本硕都是学的自动化,博士阶段才开始学计算机视觉,其实机器视觉技术真正在工业检测中应用的时候,只依靠视觉算法是远远不够的,无法真正实现检测功能。
现在企业要的是全套解决方案,产品生产出来了,还要与产品检测、后面的包装环节环环相扣,解决方案不仅要适合工业生产流程,还要集成相关的电气、控制、运动平台等等,机器视觉算法、软件平台和硬件系统如何相结合,背后都有很高的门槛。
南方+记者:工业上对机器视觉的要求有何不同?
孔庆杰:人脸识别能达到90%的准确率就很好用了,而工业上即便达到98%都不行,至少也要达到99%,甚至“4个9”才行。对一个每天产能在几十万个产品的工厂来说,如果识别准确率达不到99%以上,就意味着有几百个瑕疵产品成为“漏网之鱼”。
比如手机行业,对外观瑕疵已经是零容忍,以前还会采用抽检,但现在良率要求越来越高,靠人根本做不到,人的检测效率太低,每天检不了多少产品,还经常有漏检的情况发生。
针对外观瑕疵,比如灌装环节,瓶盖、拉环、标签、喷码等有没有损伤,目前很多工厂靠一群年纪偏大的工人盯着(因为招不到年轻人),一天下来眼睛根本受不了,而且即便发现问题,他们的体力也跟不上——比如我们在油厂就看到,一桶油至少20斤重,他们也是无能为力。
南方+记者:在工业视觉领域,你们面临的痛点通常有哪些?
孔庆杰:做这一行可以用“痛苦”来形容,很多工厂生产环境特别恶劣,高温、高污染、高噪音,工程师都是非常辛苦,甚至有时候比那些车间普通工人还惨,比如在3C无尘室,要穿厚厚的防护服,里面非常闷热,都没有休息的地方,经常是一站就是一天,连上厕所都是麻烦事,要重新换衣服。但也正是因为这样,才建立了一个高壁垒的门槛。
一开始招的很多人都很难留下,到了后面,就开始真正沉淀出一些有理想的人出来。做这一行,有时候还真是要讲情怀。
我们现在慢慢在各个行业积累我们的产品和解决方案,但我们也感觉到,越做越发现这不是说几年就能实现财富自由的,很有可能得干十年、二十年、甚至三十年,因此我也呼吁更多的同行,不要扎堆投入人脸识别、安防等领域,而是投入到制造业的最前线,帮助把智能制造做上去。
南方+记者:和国外相比,我们在这方面处于怎样的位置。
孔庆杰:在自动化行业,国外如西门子起步就要早几十年,而我们还在初级阶段。再比如,在一些工厂,很多设备都是进口的,这些大型设备集成了光学、机械、通信、自动化等多个专业的尖端技术,国外对制造这些设备核心技术的熟悉程度就比我们高很多,我们还有很长的路要走。
【记者】郜小平
【作者】 郜小平
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端
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