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作者｜韋世瑋劉源

36氪獲悉，近期AI工業視覺檢測軟件開發商「東聲智能」獲得數千萬人民幣A輪融資，本輪由元禾領投，綠河資本、產業投資人跟投，資金將用于研發投入，擴展發展方向，以逐漸形成公司產品矩陣，更深度地賦能工業。

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4.0時代的融合發展，機器視覺技術和工業應用結合得愈發緊密，推動著工業數字化、智能化持續轉型，其中AI機器視覺在工業質檢領域的應用十分廣泛。據2020年百度智能云聯合華為無線XLabs實驗室發布《5G+AI智能工業視覺解決方案白皮書V1.0》數據，預計2023年，全球用于工業自動化領域的機器視覺技術市場規模將達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商，大部分工業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商SUALAB（數優），是行業最早從事工業平臺化軟件開發、并實現量產和規模化落地的團隊之一。隨著2019年，SUALAB被美國康耐視公司收購，東聲智能創始人、CEO韓旭決定帶領團隊創業研發一款國產的工業視覺檢測軟件平臺。

現階段，東聲智能的AI工業質檢產品包含三類：

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（與集成商聯合）：AI數碼電池檢測設備、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、工具開發模塊和軟件服務企業，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成本。

整體來看，現在AI工業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。但復雜多變的傳統工業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，覆蓋思科、偉創力、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條工業產線，未來目標落地超1萬條產線。

團隊方面，公司規模已超100人，工程師占比80%，擁有AI、傳統算法、軟件、嵌入式、光學5個研發團隊，成員均來自人工智能、機器視覺、數據挖掘和工業領域，曾任職華為、富士康、現代重工、博世等公司。

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