原標題：檢測效率提高8倍，節省80%人力，感圖科技用“人工智能機器視覺”賦能工業精密檢測

2019年，隨著國內人工智能技術和5G應用的推進，芯片、物聯網IOT乃至“AI+”產業迅速進入了關鍵的沖刺階段。

在大市場泡沫與垂直領域機遇并存的大環境下，“感圖科技”瞄準了AI機器視覺領域，專注于用AI視覺技術賦能傳統制造業，代替人工目檢，為高端工業精密檢測場景降本提效。

感圖科技CMO蔣帥告訴創業邦，專注于這一領域，是考慮到了兩方面因素：其一，全球工業視覺的整體規模在不斷擴張，年均增長率已達14%，存增量市場可觀；其二，目前在AI視覺領域中存在大量痛點問題，每年有15%~30%的工廠工人在目檢崗位，速度和穩定性差，而依靠傳統機器視覺模式匹配技術，會遇到強干擾問題，導致識別不精準。 因此80%的SMT產線都沒有配備傳統機器視覺的AOI設備。

現階段，感圖科技已推出了基于人工智能深度學習的工業圖像采集、標注、訓練和分析系統的感圖“明鑒者”產品線。蔣帥表示，明鑒者產品有兩種形態，一種是AI缺陷檢測機器人，包括數據采集模塊、決策實施模塊和AI檢測系統，另一種形態是搭載AI檢測系統的AI視覺中樞主機，主要提供給集成商及設備供應商。

企業客戶在使用感圖明鑒者后效果明顯。以精密制造柔性電路板缺陷檢測為例，在此之前，人工目檢效率很低，需要借助放大鏡等工具，平均每10~15秒檢測一片。但使用了感圖明鑒者系統后，可以將單片檢測時間壓縮至2秒內，檢測準確率穩定在99.99%，數據自主完成90%標注處理工作。由此，能提高整體五倍的工作效率，節省人力80%以上，可幫助企業在短期內收回成本。

蔣帥告訴創業邦：“該技術難點在于深度學習框架的駕馭能力”。通過優化底層深度學習框架和算法，感圖科技已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（物體外表特征和種類等），針對非標準缺陷保持高準確度識別，具備應對復雜場景、復雜非標準缺陷的檢測能力。

據悉，感圖科技的明鑒者不僅可以在SMT半導體和精密機械制造領域應用，還能夠以很快的速度被復制應用于芯片封裝、焊點探傷等其他領域的檢測工作中。

在商業模式層面，感圖科技主要是以AI裝備銷售和服務為主，服務費則按年收取，長期收益。

2018年，感圖科技已獲得包括頭部手機零配件供應商和全球最大的汽車關鍵安全類鑄件制造商等行業頭部客戶的訂單，并與包括英特爾、英偉達、ARM等科技巨頭以及中國礦業大學等高校開展深度技術合作。

今年8月，感圖科技獲得了拓金資本、寒武創投的數千萬元Pre-A輪融資，用于完善產品布局、擴充團隊，以及推進產品在工業精密檢測領域的應用落地。在今年九月份的2019DEMO CHINA創新中國·未來科技節，感圖科技一舉奪下Qualcomm和紅杉基金智能互聯大賽的冠軍以及DEMO GOD 終極PK的總冠軍。

成立一年，感圖科技團隊已有三十余人規模，分布在上海和江蘇無錫兩地。創始人朱磊為同濟大學MBA，曾任SONY、Pioneer視覺及影像類產品大部門負責人，創建了SONY中國專業類影像部門；CTO張弛曾任SONY智能化軟件研發負責人，擁有8年AI技術的基礎研發和應用經驗，曾主導SONY完成半導體測試和工廠產線自動化；CMO蔣帥畢業于加州大學伯克利分校，在硅谷EMC、HP工作多年，曾在自主創業期間和日本軟銀合作并擔任軟銀本部高級產品戰略顧問。

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2017年增長27.95%，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%。

基于廣闊的市場前景，感圖科技將不僅僅止步于通過AI檢測技術為上游和下游產業鏈降本增效。“感圖科技還在試圖打造一條完整的產業鏈，從元件、部件、零件、模組再到產品全環節覆蓋，以此撬動百億美金的藍海市場。”蔣帥說道。

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