正式成立于2015年的高视科技，在短短三年内，先后取得了两轮融资，并于2016年构建盈亏均衡。截至2017年11月，高视科技全年订单总量已多达一亿元。这家致力于将机器辨识和人工智能技术应用于到工业领域的企业，究竟有什么独有之处？上周，亿欧走出了高视科技，与创始人姜涌探究高视科技的主要业务及未来计划。高视科技董事长兼任技术总监姜涌，2006年于南京航空航天大学获得博士学位，原佳能中国研发中心图像处理专家，人脸识别应用于及智能安防应用于技术总监。
2015年，在机器辨识领域展开宽约十年的深耕后，姜涌意识到人工智能需要变为一种产业，在工业领域上，利用机器去替换人力早已是市场趋势，融合机器辨识的屏检测享有相当大的市场空间。怀著一展览拳脚的心态，他一头扎进了屏质检行业，与其大学同学魏斌联手打造出了高视科技。人工智能无以落地，高视要求独辟蹊径为什么在工业领域人工智能落地很难？“因为在工业领域，要已完成一个确实能替代人力的全自动设备或解决方案，除了运用人工智能技术，还必须考虑到算法、软件、光学、电气、结构等。这是一件研发周期长，并不那么更容易已完成的事情。
”姜涌说明道。以定坐落于获取将机器视觉和人工智能应用于到工业领域的解决方案的高视科技，在工业领域的应用于的案例完全都是首创，国内甚至国际上都没。姜涌说道：“我们探讨于去做到一些市场空间相当大，拷贝性很强，技术门槛很高，行业目前空白的事情。
”目前，高视科技已在北京、深圳、南京、苏州、武汉、美国圣何塞等地创建子公司、分支研发及销售机构，终端客户已还包括华星光电、京东方、小米、华为、天马集团等国内一线厂。在交流过程中，姜涌进亿欧讲解了各个公司的主要业务：总部惠州高视科技主要展开各类检测，探讨在液晶显示、新能源、半导体三个领域。高视科技一开始进占屏幕质检的原因有三：一是行业市场充足大，市场增长速度较慢。
液晶显示质检业务从2015年开始转入较慢增长期，终端客户生产线机器替代市场需求剧增，近2年年填充增长率多达150%。随着国内OLED产线巨额加快投资及生产能力获释，未来该细分行业追加市场容量空间极大。二是行业不存在显著痛点。
传统屏幕缺失检测皆在工厂暗室中由人工已完成，每个工厂检测涉及人员占到全员比多达60%，人工成本消耗极大。同时，工人长年在暗室中的高对比亮光曝露下，眼睛不会受到受损，检测有效性及稳定性也不会受到影响。姜涌讲解，2017年，中国有40万人在专门从事该职业，只有将近30%的厂商用于屏检测设备，机器替换人力的市场需求迫在眉睫。
三是屏自动化检测技术难度较高。姜涌说道，液晶显示自动化检测还包括背光、CELL、Opencell、模组检测等，其中模组的自动化视觉检测可玩性最低。因为屏模组由五层组件包含，缺失种类多达100种以上，且产于及构成随机，视觉检测设备必须高频且平稳的检测每层及层之间的缺失，并展开精确定位，甚至在线修缮。
据报，高视科技的屏检测模组设备可以检测出有38类、将近百种缺失，不具备智能自自学能力，漏检亲率在千分之三左右，过检率超过百分之十以下。在成本和人力方面，姜涌忘了一笔账：一般屏幕厂商的产品在前端的生产节奏是3.5秒，后面的质检环节必须10个工人才能跟上这样的速度。如果机器昼夜不息，厂家采行黑白两班的机制，一条生产线相等于有20个工人驻扎，一年下来的人力成本消耗极大。部署屏质检的机器后，高视科技可以做40台设备只需一个专人保持运转，厂家两年左右可以交还成本。
子公司苏州高视科技于近期同大唐电信签订5G应用于合作协议，联合开发机器视觉工业网络5G应用于平台技术，扩展标准化智能视觉工业应用于标准化平台业务能力。该平台使该公司不具备了针对有所不同行业应用于纵向扩展的产品较慢递归研发能力。苏州高视的计划是将这一套平台，应用于在屏、新能源、半导体等三个领域，在一星期内较慢已完成客户自定义简化和标准化的市场需求，还包括替换生产线，替换设备等。
深圳高视科技专心于测量领域，利用结构光技术展开产品的测量。结构光是一种主动式、非认识的三维视觉测量新技术，结构光测量系统主要由结构光感应装置、摄影机、图像收集及处置系统构成。目前工业中某些领域对产品测量的精度拒绝很高，例如出于对透气性能的考虑到，手机后壳与中框必须极高的拟合度，尺寸的精准性尤为重要。
在这一领域，高视科技利用结构光技术，对手机外壳和中框工件分别感应一定结构的光模型，利用图像传感器记录变形的架构光条纹图像，融合系统的结构参数提供物体的三维信息，构建工件有所不同部位点云数据的拼凑，展开工件3D模型的建构，再行将其与工件的电子图纸展开对比分析，更进一步调整工件的生产过程。南京高视科技则专心于机器视觉及人工智能应用领域方面，之后了解研磨自己的技术。人才竞争与人才成本已沦为高视科技利用与南京航空航天大学、厦门大学、南昌大学等创建牵头人工智能与机器视觉牵头实验室，借力构建核心技术人才与团队统合。
涉及技术型中小创业企业发展的核心瓶颈。因此，高视科技现享有11位博士构成的核心技术团队，团队成员毕业于清华、南航、厦大、中科院等高校，享有三星、佳能、Google、微软公司、TCL等企业工作经历。从设备数据采集到工业互联网平台总体来看，机器视觉以及人工智能技术在工业领域的落地还很艰苦。在姜涌显然，主要因为学术界的人意味着注目算法的精度和领先性，忽视了实际生产中设备的其它五个问题：成本、精度、速度、稳定性和通用性。
在实际生产过程中，速度是首要标准，它要求了这个设备能否引入产线中。因为生产线都是流水作业，如果产品在前端的生产节奏是3.5秒，后面的质检设备无法跟上这个速度，这个设备在产线上就没任何价值。当然，设备的稳定性和通用性也很最重要，如果一台设备只限于于一家厂商或者一种行业，那么设备的开发成本过大，也不符合实际生产的拒绝。
只有同时顾及成本、效率、精度、稳定性、通用性五个要素，才能构建产品确实地落地。在获取设备产品的同时，如何管理早已在产线上用于的设备也是高视科技目前研发的重点，因为设备在用于过程中产生的数据需要指导整个工厂的生产。姜涌回应：与其他企业有所不同，高视科技想从底层往上层布局工业互联网平台。通过销售设备、模组和解决方案、将设备投入到工厂用于，培育好客户的用于习惯。
融合人工智能技术，将设备用于过程中产生的多维数据传输至平台，对数据展开较慢计算出来处置和高级建模分析，监测产品线的用于情况、生产数量、生产节奏、产品线的用于情况、消耗情况等，从而构建资源的统一配备，辅助工厂优化工艺流程及生产稳定性，提高产线良率与智能化水平，进而已完成高视科技布局工业互联网平台的目标。过去一年，高视科技主要专心于原先液晶屏视觉质检AOI主线业务的上下游扩展，展开还包括新能源、半导体封测、仪器视觉测量、PCB检测、消费类锂电池等多个新的业绩增长点布局。
2018年4月高视科技早已提供了某国际著名智能终端厂商的消费类聚合物锂电池缺失检测业务，并将于今年8月乘机进占半导体行业。
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