精锐视觉创始人孔庆杰：用机器视觉为制造业装上“眼睛”

“我们今年营收有望突破5千万。”近日在深圳举行的人工智能创业者大会上，精锐视觉创始人孔庆杰披露了公司的营收目标。

精锐视觉于2017年在深圳成立，主打业务是将计算机视觉广泛应用于工业生产中，已经拥有多项高壁垒技术，如基于深度学习的外观缺陷视觉检测技术、产品几何参数的亚像素精确测量技术、双目视觉导航系统技术等，已服务于手机、3C、包装、汽车、物流、冶金、塑料等多个领域，并且已经成为中国航天、华为、京东、中粮集团、欧菲光科技、美的、海尔等的供应商。

孔庆杰说，其实在几年前前，计算机视觉技术逐渐成熟之前，工业生产的生产环节自动化程度已经非常高，几乎不需要人。但是在后段品质的检验和包装等环节，几乎都是依赖人工在做，很多高品质的产品靠人眼已经满足不了检测的需要，机器视觉市场前景可期。

在会后，孔庆杰接受了南方+记者的专访。他表示，工厂生产环节的设备已经实现了自动化，但在后段，比如包装环节、QC环节目前还是需要靠人力盯着，而精锐视觉则将重点解决这部分难题。

【对话】

南方+记者：工业领域的数字化最缺乏的就是数据，你们是怎么解决这个问题的？

孔庆杰：在技术上，我们已经可以做到以小样本的处理方法解决数据量问题，比如在某些行业，通过特征处理方式，特征提取的好，就不需要太多数据，而且工业检测本身也不需要太多的数据，最高1到2万个就足够用了。

南方+记者：计算机视觉企业都在纷纷与行业结合，相比之下，你们的优势在哪里？

孔庆杰：我们是做工业机器视觉的，在很多地方需要融合机械、电气、自动化等各学科，不是光靠软件算法就能解决。我本来，本硕都是学的自动化，博士阶段才开始学计算机视觉，其实机器视觉技术真正在工业检测中应用的时候，只依靠视觉算法是远远不够的，无法真正实现检测功能。

现在企业要的是全套解决方案，产品生产出来了，还要与产品检测、后面的包装环节环环相扣，解决方案不仅要适合工业生产流程，还要集成相关的电气、控制、运动平台等等，机器视觉算法、软件平台和硬件系统如何相结合，背后都有很高的门槛。

南方+记者：工业上对机器视觉的要求有何不同？

孔庆杰：人脸识别能达到90%的准确率就很好用了，而工业上即便达到98%都不行，至少也要达到99%，甚至“4个9”才行。对一个每天产能在几十万个产品的工厂来说，如果识别准确率达不到99%以上，就意味着有几百个瑕疵产品成为“漏网之鱼”。

比如手机行业，对外观瑕疵已经是零容忍，以前还会采用抽检，但现在良率要求越来越高，靠人根本做不到，人的检测效率太低，每天检不了多少产品，还经常有漏检的情况发生。

针对外观瑕疵，比如灌装环节，瓶盖、拉环、标签、喷码等有没有损伤，目前很多工厂靠一群年纪偏大的工人盯着（因为招不到年轻人），一天下来眼睛根本受不了，而且即便发现问题，他们的体力也跟不上——比如我们在油厂就看到，一桶油至少20斤重，他们也是无能为力。

南方+记者：在工业视觉领域，你们面临的痛点通常有哪些？

孔庆杰：做这一行可以用“痛苦”来形容，很多工厂生产环境特别恶劣，高温、高污染、高噪音，工程师都是非常辛苦，甚至有时候比那些车间普通工人还惨，比如在3C无尘室，要穿厚厚的防护服，里面非常闷热，都没有休息的地方，经常是一站就是一天，连上厕所都是麻烦事，要重新换衣服。但也正是因为这样，才建立了一个高壁垒的门槛。

一开始招的很多人都很难留下，到了后面，就开始真正沉淀出一些有理想的人出来。做这一行，有时候还真是要讲情怀。

我们现在慢慢在各个行业积累我们的产品和解决方案，但我们也感觉到，越做越发现这不是说几年就能实现财富自由的，很有可能得干十年、二十年、甚至三十年，因此我也呼吁更多的同行，不要扎堆投入人脸识别、安防等领域，而是投入到制造业的最前线，帮助把智能制造做上去。

南方+记者：和国外相比，我们在这方面处于怎样的位置。

孔庆杰：在自动化行业，国外如西门子起步就要早几十年，而我们还在初级阶段。再比如，在一些工厂，很多设备都是进口的，这些大型设备集成了光学、机械、通信、自动化等多个专业的尖端技术，国外对制造这些设备核心技术的熟悉程度就比我们高很多，我们还有很长的路要走。

【记者】郜小平

【作者】 郜小平

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端