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36氪首發(fā)|「東聲智能」完成數(shù)千萬人民幣A輪融資,AI視覺檢測軟件已落地華為、三星、富士康 2021-10-29 12:22:41  來源:36氪

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,從而提高工廠產能、生產效率。

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)應用結合得愈發(fā)緊密,推動著工業(yè)數(shù)字化、智能化持續(xù)轉型,其中AI機器視覺在工業(yè)質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)質檢產品包含三類:

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,一個產品就有上千個零部件,都需要質量檢測。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)產線,未來目標落地超1條產線。

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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關鍵詞: 三星 華為 富士康

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