作为落地最快的AI技术，人工智能视觉技术一直被看好，创业者不断涌入，资本也没有停止加码。谈及商业化，人工智能视觉技术的可落地方向有很多，比如安防、交通、新零售、制造等，而在这之中，朱磊最终选择了智能制造。

落地智能制造，抢滩数百亿市场

众所周知，国家近几年来一直在推动智能制造产业的发展，其中也诞生了不少机遇。以往，所谓的智能制造多是互联网化、数据化或自动化，而随着AI技术的突破和落地，智能制造也逐渐向智能化靠拢。其中，AGV、机器视觉、工业互联网成为资本青睐、市场需求的前三名。

譬如机器视觉，GGII数据显示，2018年中国机器视觉的市场规模为53.79亿元，同比增长27.95%，并预计未来5年中国机器视觉市场将保持20%以上的增速，在2023年达到160亿元以上，年复合增长率为23.87%。

而针对机器视觉落地智能制造的必要性，朱磊也看得很清楚。以精密制造产线的缺陷检测为例，以往的人工目检效率很低，检测时往往需要借助放大镜等工具进行工作，且工作时间不宜过长。与此同时，诸如检测结果不稳定、高成本、数据不易存留等也是人工检测存在的弊病。

人工检测如此多弊病，难道之前就没有想过办法解决吗？其实是有的，但是相比于现在基于深度学习技术的人工智能检测，传统机器视觉技术大都是利用模式识别进行匹配，无法检测各类非规则且复杂的缺陷、漏检及过检率高，往往还需要进行人工复检，且存在功能相对单一、泛化能力差、系统建设维护周期长等问题。

鉴于人工检测和传统机器视觉技术存在的缺陷，从索尼出来决定创业的朱磊也在抉择之后将公司的业务方向定在工业检测这一细分领域。这之中，朱磊还将业务方向进一步聚焦，将SMT半导体、精密机械制造定为感图科技人工智能机器视觉检测技术的落地场景。

打造软硬一体AI缺陷检测机器人，基于小样本训练实现高准确率

目前，感图科技针对精密产线工业检测领域打造了产品“明鉴者”。朱磊介绍，“明鉴者”有两种形态，一种是软硬一体的AI缺陷检测机器人，包括数据采集设备、决策实施设备、AI检测系统以及AI服务器集群，另一种形态是AI视觉中枢模块，主要提供给集成商及设备供应商。

图 | 左为“明鉴者AI检测机器人”，右为“明鉴者视觉中枢”

明鉴者的检测效果究竟如何呢？在镁客网采访过程中，朱磊表示，“‘明鉴者’落地后的检测精准度已经达到了99.99%以上，效率则是人工检测的5倍以上。”

其中有一点值得注意，“算法模型搭建需要经过大量数据训练”已经成为了一个共识，但在“明鉴者”中，它却能够基于小样本数据实现算法的快速训练。对此朱磊表示，这一功能的实现得益于感图科技对算法的优化，“感图科技优化了底层深度学习框架和算法，并自行搭建了海量工业知识库，让‘明鉴者’能够实现基于小样本的数据快速训练和学习，并在复杂场景中针对非标准缺陷保持高准确度识别，满足生产线上的检测需要。”

这意味着，除了当下落地的SMT半导体和精密机械制造领域，感图科技的“明鉴者”也能够以很快的速度被应用于其他领域的检测工作，泛化能力较强。

继续做精、做深，贯通产业链上下游

朱磊表示，“感图科技切入的是SMT半导体和精密机械制造，期望打通产业链上下游环节，成为这个行业里面的标杆。”

众所周知，从元件到部件、零件、模组、产品，一条完整的产业链会覆盖多个环节，而每一环节都需要对产品进行检测，其中的市场规模可想而知。因而朱磊认为，SMT半导体和精密机械制造领域的市场已经足够大，当下需要聚焦目前所选的行业，做精、做深，实现上下游的贯穿，“先把目前所切入的领域做深之后，我们才会考虑继续将技术和产品扩展到其他领域。”

目前，感图科技的产品已经在SMT半导体、手机零配件供应领域头部厂商的产线上投入使用，包括苹果手机零配件供应商、全球最大的汽车关键安全类铸件制造商等等。另外，朱磊也向镁客网表示，除了获得头部客户的订单，他们也已经与英特尔、英伟达、Arm等公司和高校展开了深度技术合作。

目前，为了进一步加速完善产品布局及扩大市场，感图科技的A轮融资也正在进行中。