在人工智能技術(shù)大規(guī)模滲透到日常生活的同時(shí)，在工業(yè)領(lǐng)域，尤其是占據(jù)龐大市場的手機(jī)制造環(huán)節(jié)，正吸引越來越多機(jī)器視覺類公司的目光。

近日，在接受記者采訪時(shí)，多位機(jī)器視覺公司創(chuàng)始人表示，安防領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)涌現(xiàn)諸多獨(dú)角獸，工業(yè)場景尤其在質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)，正成為下一個(gè)被瞄準(zhǔn)的方向。尤其在粵港澳大灣區(qū)背景下，珠三角發(fā)達(dá)的制造業(yè)與集中在此的產(chǎn)學(xué)研能力正加快融合。

尤其國家近年對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)的大力支持下，部分機(jī)器視覺類公司“瞄上”半導(dǎo)體封裝等環(huán)節(jié)，正著手對(duì)此進(jìn)行下一步的技術(shù)突破。

工業(yè)檢測土壤

從計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域來看，其產(chǎn)業(yè)化落地的步伐最先從與人相關(guān)開始。

10月25日，idc中國高級(jí)研究經(jīng)理盧言霞向記者分析道，在目前相對(duì)成熟的應(yīng)用市場中，安防中細(xì)分的軟件供應(yīng)模塊、靜態(tài)人臉識(shí)別、公共區(qū)域的門禁等方面屬較快增長領(lǐng)域；但細(xì)分到動(dòng)態(tài)面部識(shí)別、比如抓拍時(shí)，仍需要一定時(shí)間迭代。此外在智慧交通領(lǐng)域，由城市擁堵引發(fā)的需求導(dǎo)致過去1-2年規(guī)模較大。

從2018年開始，手機(jī)終端和互聯(lián)網(wǎng)端的具體應(yīng)用場景開始成為顯著增長點(diǎn)，后者包括智能建房、3d試衣等場景。“接下來在阿里、京東和其他創(chuàng)新公司的推動(dòng)之下，預(yù)計(jì)2018-2019年新零售的ai應(yīng)用場景成為下一個(gè)熱點(diǎn)。此外醫(yī)療影像識(shí)別、自動(dòng)駕駛等市場空間也很大。”

反觀機(jī)器視覺領(lǐng)域，盧言霞認(rèn)為，從宏觀來看其整體算法和應(yīng)用落地尚且未到大規(guī)模爆發(fā)階段。這最首先便是與自動(dòng)化程度相關(guān)。

“計(jì)算機(jī)視覺模型的建立，需要大量數(shù)據(jù)資源，從目前國內(nèi)制造業(yè)整體來看，聯(lián)網(wǎng)程度尚不足夠。但在工業(yè)應(yīng)用場景中，對(duì)于ai算法的精度要求很高，否則會(huì)帶來安全隱患。”她表示，因此整體看來，國內(nèi)應(yīng)用在制造場景的機(jī)器視覺爆發(fā)，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推進(jìn)程度強(qiáng)相關(guān)，或?qū)⑿枰?-5年時(shí)間逐步醞釀。

盧言霞分析道，制造行業(yè)差別很大，有自己的行業(yè)規(guī)則，也需要很深的行業(yè)理解。“據(jù)我了解目前運(yùn)用在工業(yè)制造領(lǐng)域，真實(shí)場景下平均精準(zhǔn)度大概在80%-90%，個(gè)別理想狀態(tài)可以達(dá)到98%-99%。但更多應(yīng)該還是在采集數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型階段。因此目前會(huì)被用在對(duì)質(zhì)量和精度要求沒那么高的產(chǎn)品制造中。”

當(dāng)然珠三角的優(yōu)勢在于，制造業(yè)場景豐富，且推動(dòng)智能制造發(fā)展的相關(guān)新型工廠正逐步在政策支持下建設(shè)起來。這也是在大灣區(qū)正涌現(xiàn)一批聚焦機(jī)器視覺技術(shù)落地公司的背景所在，其中手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈由于龐大的市場空間最受關(guān)注。

10月19日，高視科技董事長姜涌向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，工業(yè)自動(dòng)化分兩大領(lǐng)域，第一是工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備，第二是工業(yè)檢測設(shè)備。高視科技聚焦的正是后者。“第二個(gè)領(lǐng)域意味著生產(chǎn)自動(dòng)化基本完成，這樣的公司產(chǎn)量很大、實(shí)力很強(qiáng)，是很好的基礎(chǔ)。而手機(jī)相關(guān)領(lǐng)域就是基數(shù)很大，迭代性強(qiáng)的代表行業(yè)，且利潤度非常好。”

在檢測設(shè)備中運(yùn)用機(jī)器視覺的訴求迫切，更與人體檢測成本過高有關(guān)。從趨勢來看，手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈中電池、蓋板、屏幕等環(huán)節(jié)被優(yōu)先關(guān)注。

“舉個(gè)例子，2017年需要40萬工人檢測屏幕，但屏幕檢測對(duì)人眼傷害比較大，且傷害不可修復(fù)。因此這個(gè)場景中，機(jī)器換人是趨勢。”姜涌解釋道，而中國的手機(jī)屏幕產(chǎn)能占全世界比例的50%，電池所占比例達(dá)到近70%。

品圖視覺科技則專注在手機(jī)蓋板瑕疵檢測方面。公司創(chuàng)始人兼ceo劉穎告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者，該領(lǐng)域檢測的行業(yè)規(guī)模約在196億人民幣。

半導(dǎo)體封裝機(jī)遇

不約而同地，上述高管均向記者表達(dá)了對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)參與度的熱情。這與政策支持相關(guān)，另外從技術(shù)角度，也意味著面向更高階的比拼。

“我們的研發(fā)會(huì)繼續(xù)朝著有挑戰(zhàn)、有高技術(shù)壁壘的方向走，目前實(shí)際落地當(dāng)然要考慮到賺錢和容易落地的問題，比如鈕扣、電池檢測等。但我們比較看好半導(dǎo)體行業(yè)。”劉穎向記者表示。

姜涌也指出，對(duì)半導(dǎo)體封裝階段的檢測是公司關(guān)注的方向，并已著手布局，雖然在國內(nèi)工業(yè)制造過程中，半導(dǎo)體封裝尚未是主流市場，目前還沒到“爆點(diǎn)”，但“在政府政策支持下，或許1-2年后會(huì)開始帶來機(jī)會(huì)。我們會(huì)提前布局，因?yàn)楝F(xiàn)在的技術(shù)從布局到成熟可能還要一年，我們希望在一年之后能趕上這個(gè)時(shí)候。”

劉穎則進(jìn)一步解釋道，“半導(dǎo)體是周期很長、要求極高的產(chǎn)業(yè)，我們當(dāng)然輕易不敢進(jìn)入，對(duì)半導(dǎo)體的檢測也不是某一家公司可以輕易做到，未來我們將考慮尋求合作方一起介入。”

在政策支持下，國內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)今年迎來新一輪熱度，產(chǎn)業(yè)收并購熱情也不斷走高。但相比國內(nèi)十分成熟的手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈，半導(dǎo)體封裝領(lǐng)域?qū)崉t發(fā)展緩慢，這類機(jī)器視覺公司仍有很長一段路要走。

劉穎清楚意識(shí)到，無論從精密度、光學(xué)部件配置等方面，都要達(dá)到納米級(jí)水準(zhǔn)。這需要的將不止軟件，還有機(jī)器乃至于電控方面都要匹配。

“要配合精密度更高的半導(dǎo)體封裝，光學(xué)、視覺算法等是核心。”姜涌也表示，為此，機(jī)器視覺公司的迭代，也將是以“一代設(shè)備”為單位，而非只是“一批設(shè)備”。

不過，目前ai人才稀缺是普遍性難題。大灣區(qū)的產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動(dòng)固然可以帶來較好的基礎(chǔ)資源，但同時(shí)需要警惕行業(yè)認(rèn)知度問題。

比如劉穎向記者提出，“實(shí)際上真正的ai人才很少，只不過這個(gè)行業(yè)現(xiàn)在比較好，又有一些現(xiàn)成的開放性資源，有時(shí)會(huì)給年輕人帶來錯(cuò)覺，以為拿幾張照片訓(xùn)練獲得結(jié)果，就是懂得ai算法，但ai研究本身的結(jié)構(gòu)、資源、數(shù)據(jù)配備，其實(shí)很有講究。所以真正精通的人才仍然緊缺。另外是gpu等硬件，目前仍是運(yùn)用國外的產(chǎn)品居多。”

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