作者｜韋世瑋 劉源

36氪獲悉，近期AI工業(yè)視覺檢測軟件開發(fā)商「東聲智能」獲得數(shù)千萬人民幣A輪融資，本輪由元禾領投，綠河資本、產(chǎn)業(yè)投資人跟投，資金將用于研發(fā)投入，擴展發(fā)展方向，以逐漸形成公司產(chǎn)品矩陣，更深度地賦能工業(yè)。

成立于2019年的東聲智能，主要以機器視覺和深度學習算法為核心，面向工業(yè)領域提供平臺化、標準化的AI視覺檢測軟件，以及AI智能相機、AI智能硬件和解決方案，從而提高工廠產(chǎn)能、生產(chǎn)效率。

隨著AI技術在工業(yè)4.0時代的融合發(fā)展，機器視覺技術和工業(yè)應用結(jié)合得愈發(fā)緊密，推動著工業(yè)數(shù)字化、智能化持續(xù)轉(zhuǎn)型，其中AI機器視覺在工業(yè)質(zhì)檢領域的應用十分廣泛。據(jù)2020年百度智能云聯(lián)合華為無線XLabs實驗室發(fā)布《5G+AI智能工業(yè)視覺解決方案白皮書V1.0》數(shù)據(jù)，預計2023年，全球用于工業(yè)自動化領域的機器視覺技術市場規(guī)模將達122.9億美元，年復合增長率達21%，市場需求巨大。

東聲智能告訴36氪，2019年前后，國內(nèi)工業(yè)領域仍以自動化硬件和AI集成商為主，缺少以軟件為內(nèi)核的平臺開發(fā)商，大部分工業(yè)AI軟件還是來自國外公司。

另一方面，公司團隊曾任職于韓國視覺軟件開發(fā)商SUALAB（數(shù)優(yōu)），是行業(yè)最早從事工業(yè)平臺化軟件開發(fā)、并實現(xiàn)量產(chǎn)和規(guī)模化落地的團隊之一。隨著2019年，SUALAB被美國康耐視公司收購，東聲智能創(chuàng)始人、CEO韓旭決定帶領團隊創(chuàng)業(yè)研發(fā)一款國產(chǎn)的工業(yè)視覺檢測軟件平臺。

現(xiàn)階段，東聲智能的AI工業(yè)質(zhì)檢產(chǎn)品包含三類：

1、HanddleAI軟件平臺：AI 2D外觀缺陷檢測及測量軟件、AI 3D測量及檢測軟件

2、AI智能邊緣硬件：深度學習AI智能相機、手持自動對焦檢測設備、AI檢測邊緣計算套件

3、智能設備（與集成商聯(lián)合）：AI數(shù)碼電池檢測設備、手機整機外觀全檢設備、LED燈珠檢測設備

其中HanddleAI軟件平臺是東聲智能的核心產(chǎn)品，目前該平臺以2D檢測為主，擁有高精度檢測、小樣本訓練、遷移學習等特性，可實現(xiàn)外觀缺陷檢測、單樣本檢測、缺陷分類、目標定位等功能，廣泛用于3C、泛半導體、鋰電池等領域。

當下AI工業(yè)質(zhì)檢軟件領域面臨著許多技術瓶頸，包括如何用不同算法、工具開發(fā)模塊和軟件服務企業(yè)，還需不斷升級和迭代深度學習技術；除了小樣本學習外，解決同等材質(zhì)下的魯棒性問題，也要做好算法的遷移學習和兼容性；以及檢測速度、算力等問題。

與同行相比，韓旭認為東聲智能的優(yōu)勢在于能夠給集成商提供一套視覺處理的標準化軟件平臺，滿足客戶在小樣本學習、遷移學習、高精度檢測、提升檢測速度等方面的需求。例如在小樣本學習方面，公司的軟件最少只需3-5張缺陷圖片，就能完成訓練和學習，大大降低對樣本的依賴和開發(fā)成本。

整體來看，現(xiàn)在AI工業(yè)質(zhì)檢市場還處于早期拓荒階段，市場非常龐大，僅僅在更新迭代快的3C領域，就用“華米OV”等品牌的各種智能硬件，一個產(chǎn)品就有上千個零部件，都需要質(zhì)量檢測。但復雜多變的傳統(tǒng)工業(yè)算法無法解決所有的問題，需要深度學習、機器學習算法實現(xiàn)突破，公司的市場機會很大。

如今，東聲智能的產(chǎn)品已落地顯示、光伏、半導體、3C、汽車及零部件、電池等多個行業(yè)，覆蓋思科、偉創(chuàng)力、LG、華為、富士康、三星、比亞迪、立訊精密等多個客戶。同時，HanddleAI軟件平臺從2019年落地至今已服務超2000條工業(yè)產(chǎn)線，未來目標落地超1條產(chǎn)線。

團隊方面，公司規(guī)模已超100人，工程師占比80%，擁有AI、傳統(tǒng)算法、軟件、嵌入式、光學5個研發(fā)團隊，成員均來自人工智能、機器視覺、數(shù)據(jù)挖掘和工業(yè)領域，曾任職華為、富士康、現(xiàn)代重工、博世等公司。

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