遠程操控、人機交互、自動駕駛……人工智能（AI）已經(jīng)開始在汽車的前端研發(fā)中展現(xiàn)威力時，但在汽車零配件檢測領(lǐng)域，AI似乎還沒有找到空間施展拳腳。

據(jù)權(quán)威統(tǒng)計，中國汽車零配件業(yè)產(chǎn)值2017年已超3萬億人民幣。但在汽車零配件外觀檢測方面，還停留在傳統(tǒng)人工檢測的階段。

“目前汽車業(yè)外觀檢測存在這樣的‘痛點’?！辈ㄈ瑒?chuàng)始人兼CEO王勇表示，首先是人工檢測局限性強，包括效率低、不客觀，人員流動性大等；其次是傳統(tǒng)設(shè)備適用性差，應(yīng)用場景受限，且成本高昂；最后是缺陷統(tǒng)計問題多，缺乏數(shù)據(jù)的深度挖掘利用。

用AI視覺檢測汽車零部件外觀

作為一家2017年的科技公司，波塞冬瞄準這一市場空白，基于AI視覺技術(shù)，為汽車制造行業(yè)客戶提供零部件外觀檢測的自動化解決方案。

以電鍍件檢測為例，由于表面強反光、各種倒影及灰塵干擾、圖像傳感器成像熱躁、無法使用工裝夾具等難題，普通工業(yè)拍攝效果無法滿足AI圖像要求。

波塞冬給出了這樣的解決方案。制造一個黑暗環(huán)境，用柵格光照射零部件，將零部件水平旋轉(zhuǎn)360度，攝像頭會采集零部件在各個角度打光下的圖像，通過AI算法進行分析質(zhì)檢，發(fā)現(xiàn)并自動標記出有瑕疵的不良品。

王勇表示：這個方案攻克了機器視覺強反光零件微小缺陷，直徑0.1mm 的缺陷都能清晰拍出?！巴瑫r，AI平臺可以實現(xiàn)自我學習，具備人工智能+工業(yè)4.0，先進制造+大數(shù)據(jù)及云計算的鮮明特點，比傳統(tǒng)檢測方式有很大優(yōu)勢?！?/p>

波塞冬的技術(shù)研發(fā)團隊可謂英才匯聚。

除了創(chuàng)始人王勇是清華-MIT GMBA碩士，曾擔任德國汽車工業(yè)聯(lián)合會高級質(zhì)量經(jīng)理；首席科學家屈楨深是哈爾濱工業(yè)大學副教授、機器視覺頂尖專家；CTO焦文華是北京大學的博士、是前貝爾實驗室杰出研究員，前阿爾卡特朗訊顧問工程師、第四批中關(guān)村高端領(lǐng)軍創(chuàng)新人才；CDO高廣偉，曾是甲骨文中國Java事業(yè)部首席顧問，有著16年工作經(jīng)歷……

10個月研發(fā)，獲行業(yè)巨頭認可

目前在這一檢測領(lǐng)域，日本、美國、德國都已經(jīng)做出了技術(shù)布局。具體來看，日本基恩雖然進入行業(yè)更早、涉獵行業(yè)多，但劣勢是設(shè)備功能單位們無法持續(xù)迭代；美國康耐視以及德國Halcon 的優(yōu)勢在于代理商眾多，但劣勢在于無法提供完整方案，必須二次開發(fā)，對集成商技術(shù)要求很高，且價格昂貴。

相比之下，波塞冬的優(yōu)勢在于從規(guī)劃，開發(fā)到數(shù)據(jù)處理全生命周期的質(zhì)量管理方案；產(chǎn)品直擊電鍍業(yè)“痛點”，填補了國內(nèi)外技術(shù)空白，價格適中，同時有著汽車業(yè)的優(yōu)質(zhì)客戶資源及銷售渠道。

正因如此，波塞冬雖然去年剛剛成立，但歷經(jīng)10個月的研發(fā)，這一技術(shù)平臺已經(jīng)逐步得到了市場認可，目前已與3家行業(yè)頭部客戶開展生產(chǎn)線改造試點，包括全球第二大汽車玻璃企業(yè)、國內(nèi)前三的電鍍集團等。

汽車零部件質(zhì)檢市場將超千億

在王勇看來，零部件外觀檢測市場廣闊。數(shù)據(jù)顯示，中國2017 年狹義制造業(yè)（不含高科技制造業(yè)）產(chǎn)值高達242707億元，0.4%的質(zhì)檢投入也將造就一個千億級市場?！半S著消費者新車型換代的需求不斷增強，這個市場會越來越多?！?/p>

而質(zhì)檢工人在汽車零配件業(yè)從業(yè)人員中占相當大的比例。以電鍍行業(yè)為例，產(chǎn)值為5億的工廠，需要大約300人的質(zhì)檢工人，計入相關(guān)的管理成本總成本將超過2000萬/年。假設(shè)汽車零配件行業(yè)每年可用設(shè)備替代的質(zhì)檢人工平均成本約為總營收0.4%，超過120億/年規(guī)模。

按照規(guī)劃，波塞冬通過檢測品類收取硬件設(shè)備費以及每年的軟件服務(wù)費。今年預(yù)計營收可達600萬元，并完成試點驗證，明年可較大規(guī)模落地。2021年預(yù)計營收過億。

王勇表示，波塞冬的愿景是立足于汽車業(yè)，以基于AI的電鍍件質(zhì)檢方案為切入點，打造國際領(lǐng)先的AI機器視覺團隊，并深度參與到汽車業(yè)前沿技術(shù)變革當中。

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