工業(yè)AI黑馬，再獲巨額融資。

今年夏天，感圖科技完成數(shù)億元的C2輪融資。

2018年，朱磊在上海創(chuàng)立感圖，瞄準(zhǔn)工業(yè)高端制造企業(yè)，用AI檢測、AI監(jiān)控和AI輔助決策的產(chǎn)品矩陣，做智能化制程管控及良率管理。

以泛半導(dǎo)體和新能源領(lǐng)域檢測為例，感圖產(chǎn)品的檢測準(zhǔn)確率可達(dá)99.99%以上，效率約為人工檢測的數(shù)十倍，可顯著提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

在過去，此領(lǐng)域的產(chǎn)品缺陷檢測，則依靠傳統(tǒng)視覺設(shè)備和堆積大量人工復(fù)檢，單條產(chǎn)線，有近1/3人工都落在檢測環(huán)節(jié)。

技術(shù)壁壘較高，又踩在高端制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)口上，感圖迅速擴(kuò)張。據(jù)悉，其已拿下蘋果產(chǎn)品核心元器件供應(yīng)商、新能源電池零部件制造商等眾多頭部客戶訂單。

資本也對其倍加青睞，截至2024年中，其已完成9輪融資。

“只要找到真正好的落地場景，就有機(jī)會發(fā)掘可持續(xù)的商業(yè)模式?！敝炖诟嬖V《21CBR》記者。

他也坦言，固然按照既定的規(guī)劃在走，但每一步都比原先預(yù)計(jì)的要困難很多。

變換打法

行業(yè)對AI接受程度，比之前已經(jīng)好很多了。

創(chuàng)業(yè)初期，感圖團(tuán)隊(duì)深入行業(yè)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國制造業(yè)大而不強(qiáng)，向高端制造轉(zhuǎn)型已成趨勢，這正是我們的切入點(diǎn)。

一是AI在工業(yè)領(lǐng)域滲透率不足。

AI已深入金融、安防、交通、醫(yī)療等行業(yè)，然而市場空間巨大的工業(yè)領(lǐng)域成了AI應(yīng)用浪潮中的“漏網(wǎng)之魚”。

這恰恰是最需要數(shù)字化升級的領(lǐng)域之一。

質(zhì)檢、監(jiān)控等人力集中型工作，容易陷入效率低、錯誤率高的困境，培訓(xùn)專業(yè)人員不易，經(jīng)驗(yàn)積累在個人身上，很難復(fù)制。

二是工業(yè)企業(yè)對AI、智能化接納度不夠。

有數(shù)據(jù)顯示，超60%的全球機(jī)器視覺行業(yè)市場，集中在歐洲和北美。相較于美歐日韓等國企業(yè)，中國大部分制造企業(yè)的智能化程度不高。

人口紅利消退，中低端產(chǎn)業(yè)逐漸向東南亞遷移，高端制造又將歐美、日本工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)作為首選。

在我看來，中國由制造大國向制造強(qiáng)國轉(zhuǎn)型，AI是助推器之一。

我們從AI質(zhì)檢切入“高端電路板行業(yè)”，首先做制程管控和良率管理。

電路板是電子行業(yè)之母，承載連接所有半導(dǎo)體和關(guān)鍵零部件，工藝流程復(fù)雜度高，導(dǎo)入AI相關(guān)產(chǎn)品后，能替代人力做重復(fù)性、工作強(qiáng)度大、流動率高的工作。

隨著行業(yè)接受程度提高，我們團(tuán)隊(duì)相應(yīng)地改變了打法。

公司以高端電路板為中心，沿產(chǎn)業(yè)鏈上下游包括晶圓、封裝、模組等環(huán)節(jié)，向泛半導(dǎo)體及新能源領(lǐng)域拓展。

這一領(lǐng)域的產(chǎn)品缺陷檢測，主要靠傳統(tǒng)視覺設(shè)備和堆積大量人工復(fù)檢，單條產(chǎn)線成本中，近三分之一的人工投入落在檢測環(huán)節(jié)。

對于精密程度高、質(zhì)量和安全性要求高的元器件，人工目視和傳統(tǒng)設(shè)備檢測，難以滿足日益提高的工藝要求。

實(shí)際應(yīng)用后，客戶能感受到AI帶來的變化，接受度已經(jīng)比較高了。

提升良率

一款工業(yè)零件的檢驗(yàn)過程是否到位，檢出率和誤判率，是兩個衡量標(biāo)準(zhǔn)。

前者是指把質(zhì)量不好的產(chǎn)品挑出來的概率，后者則是把合格產(chǎn)品錯判成不合格產(chǎn)品的概率。

感圖手握三款產(chǎn)品：智能檢測設(shè)備一體機(jī)“明鑒者”、AIoT智能監(jiān)控“明覽者”，以及智能輔助決策“明策者”。

它們覆蓋人、機(jī)、料、法、環(huán)的智能檢測、智能監(jiān)控和智能決策，提升檢測效率和質(zhì)量，降低缺陷漏失和良率風(fēng)險。

三者各司其職。

明鑒者提供高檢出、高直通、低誤判的AI檢測，明覽者監(jiān)控制程設(shè)備和人員作業(yè)動作，輔以明策者的推理決策，有效降低長制程生產(chǎn)的作業(yè)報廢數(shù)。

以高端電路板為例，其制程復(fù)雜、精密且質(zhì)量要求高，一旦發(fā)生故障，會直接導(dǎo)致電子設(shè)備短路、損壞。

過去，人工復(fù)檢需借助顯微鏡等工具，逐一檢測。這種傳統(tǒng)方法效率低，且人眼難以識別微小缺陷，存在質(zhì)量隱患。

明鑒者通過模式匹配和AI深度卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)注處理、模型訓(xùn)練、推理識別等，自動完成圖像清晰度篩選，調(diào)節(jié)圖像屬性并拼接多圖像，代替?zhèn)鹘y(tǒng)視覺檢測設(shè)備和人工完成超9成工作。

泛半導(dǎo)體和新能源領(lǐng)域相關(guān)檢測中，明鑒者檢測準(zhǔn)確率達(dá)99.99%以上，效率為人工檢測的數(shù)十倍，一臺產(chǎn)品平均可替代20～30人。

良率提升，是廠商必跨過的門檻。

即使實(shí)驗(yàn)室能做出產(chǎn)品來，良率提不上去，也無法大規(guī)模量產(chǎn)。

在一些核心制程落地場景中，明鑒者提供高檢出、高直通、低誤判AI檢測，再通過感圖明覽者對制程設(shè)備和人員作業(yè)動作進(jìn)行監(jiān)控，并輔以感圖明策者的推理決策，能夠有效降低長制程生產(chǎn)作業(yè)報廢數(shù)，目前良率提升效果已超1%。

我們積極觸達(dá)行業(yè)頭部客戶。

頭部企業(yè)對AI賦能制造業(yè)接受度更高，另外，有了標(biāo)桿客戶示范性作用，能以更少資源撬動更多的業(yè)內(nèi)客戶。

對于中小型客戶，感圖提供可集成AI視覺模塊。

面向直接客戶則提供解決方案，從“終檢”延伸至生產(chǎn)“在線檢”“來料檢”環(huán)節(jié)，客群包括蘋果產(chǎn)品核心元器件供應(yīng)商、新能源電池關(guān)鍵零部件制造商等。

守得云開

創(chuàng)業(yè)過程是一把辛酸淚。

公司創(chuàng)辦這六年，接連經(jīng)歷了疫情、地緣政治、蘋果產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移、消費(fèi)下行、行業(yè)不振等艱難時刻，好在感圖挺過來了。

我畢業(yè)于同濟(jì)大學(xué)，在日系500強(qiáng)公司一干就是10多年，先后擔(dān)任Pioneer家用消費(fèi)類、車載音視頻產(chǎn)品及SONY專業(yè)類影像產(chǎn)品的研發(fā)負(fù)責(zé)人。

2018年創(chuàng)立感圖，核心團(tuán)隊(duì)成員來自索尼、惠普、NTT、EMC等世界500強(qiáng)企業(yè)，大多是與我共事多年的老同事，很早就開始從事AI底層技術(shù)研發(fā)，多領(lǐng)域落地及行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)足。

外部環(huán)境變化無法控制，夯實(shí)自身才是重點(diǎn)。

當(dāng)前，感圖有21件發(fā)明授權(quán)專利，另有54項(xiàng)處于發(fā)明實(shí)質(zhì)審查階段。公司還有71項(xiàng)實(shí)用新型專利、46項(xiàng)外觀專利以及34項(xiàng)軟件著作權(quán)，以缺陷檢測軟件系統(tǒng)為主。

我們堅(jiān)持自主可控，以及遠(yuǎn)勝于友商的性價比。公司年?duì)I收增長保持在80%以上。

8月初，感圖等來第9輪融資，小橡創(chuàng)投、無錫梁溪創(chuàng)投、金華東富基金等伸出橄欖枝，并獲得多家銀行共計(jì)數(shù)億元的授信支持。

用小橡創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人石興梅的話來說，感圖在高端電路板領(lǐng)域，獲得國際龍頭認(rèn)可，在眾多泛半導(dǎo)體領(lǐng)域擁有全球頭部客戶。

我希望，資方能帶來更多客戶資源，同時優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，更重要的是，堅(jiān)持長期主義。

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測，近五年，全球機(jī)器視覺市場復(fù)合年增長率，有望達(dá)到20%，2029年，市場規(guī)模將接近400億美元。

藍(lán)海之中，我和團(tuán)隊(duì)靠技術(shù)實(shí)力堅(jiān)守至今，期待云開月明。