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成都女教授50岁创业，曾卖房发工资，做出一家AI质检隐形冠军
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成都女教授50岁创业，曾卖房发工资，做出一家AI质检隐形冠军

成都女教授50岁创业，曾卖房发工资，做出一家AI质检隐形冠军 创业邦
2026-08-29
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导读：数之联的硬件和质检方案已部署到墨西哥、斯洛文尼亚、泰国、越南等多个国家。


作者丨流光
编辑丨关雎

图源丨数之联

自 2000 年起，自动化设备虽逐步替代了制造业中的重复体力劳动，但在依赖精密手感与复杂决策的总装及质检环节，人工操作仍占主导。2015 年，数之联创始人傅彦在走访工厂时发现，尽管流水线已高度自动化，质检部门却依旧人满为患。

在 AI 视觉检测普及前，质检员需靠肉眼复核产品品质，尤其在面板、3C 电子等行业，单人日均需查看上万张图片以识别微小缺陷。人工目检存在效率低、漏检率高等局限，机器替代人工成为行业刚需。

2012 年，傅彦创立成都数之联科技股份有限公司（下称“数之联”）。初期公司业务方向宽泛，历经技术孵化与跨行业定制项目的摸索后，于 2015 年战略收缩，聚焦工业 AI 质检赛道。

目前，数之联核心产品为 ADC（自动缺陷检测与分类系统）。该系统在 AOI 设备拍照后，利用深度学习模型对图像进行智能解析与置信度分级，并将结果传入工厂系统。此外，公司还自研 AI 检测整机，并向良率分析及工业大模型领域延伸。

截至目前，数之联已服务京东方、天马、华星光电、海信、海尔、TCL 等上百家制造企业，并随客户出海落地墨西哥、斯洛文尼亚、泰国、越南等地。公司曾入选创业邦"2020 中国创新成长企业 100 强”及"2021 数字化服务创新潜力企业”榜单。

回顾发展历程，傅彦坦言，若早期未走弯路，公司或许更早登陆科创板。2021 年 C 轮融资后，公司曾筹备科创板上市，虽未成功，但其在大浪淘沙中确立的工业 AI 质检地位已日益稳固。

50 岁开始创业
傅彦出生于 1962 年，创业前长期任职于电子科技大学，专注于数据挖掘与模式识别研究，并牵头成立了大数据研究中心。2012 年，50 岁的她意识到科研成果亟需落地，遂投身商海。

数之联创始人兼董事长傅彦

创业初期，数之联尝试“集团化”运营，参控股多家大数据企业试图打造全产业链，但因缺乏市场主导权而受挫。随后转向消费口碑分析，又因数据接口收紧而受限。团队虽陆续切入金融、医疗等领域，却因业务分散未能形成核心竞争力。

2015 年，公司资金链濒临断裂，创始团队甚至卖房自救。生死关头，傅彦果断砍掉非核心业务，聚焦工业人工智能。团队发现制造业质检环节人工依赖度高，遂决定以此为切口进行技术突破。

2017 年，数之联凭借自研工业视觉检测技术，在京东方 PoC 测试中胜出 IBM、阿里等巨头，正式确立业务重心。此后五年间，公司累计完成 7 轮融资，总额达 3.5 亿元，2021 年 C 轮投后估值达 20 亿元。

核心产品市占率超 80%
细分领域国内第一
拿下京东方项目后，数之联将算法封装为 ADC 软件，解决了“机器代人眼”的基础检测问题。但团队很快发现，仅识别缺陷不足以解决生产痛点，客户更需知晓缺陷成因及处理方案。

为此，数之联开发了 YMES 良率分析系统，并陆续推出 IDM 智能缺陷管理平台、WOMS 工单管理系统及 MQIS 工厂知识库，覆盖从质量管理到工艺分析的全流程。


针对海外进口设备接口封闭、维护成本高的问题，数之联于 2021 年开始自研 AI 智能检测设备。该设备内置自研深度学习框架，支持工厂工程师根据产线工艺变动自行迭代模型，降低了对原厂服务的依赖。目前产品已批量部署于面板、半导体、汽车零部件等多个领域。

基于超 700TB 的行业数据积累，数之联推出了“数联慧眼”“数联慧脑”“数联慧言”三款工业大模型，其中前两款已获国家生成式人工智能服务备案。在技术架构上，采用云边端协同模式：云端负责大模型训练迭代，端侧部署适合现场运行的轻量化模型。

具体应用中，ADC 系统负责毫秒级实时缺陷检测，大模型则专注于疑难缺陷分析、良率定位及工艺知识沉淀。数据显示，数之联 ADC 系统在新型显示面板领域的市场占有率超 80%，位列国内第一，累计 AI 判图量超 100 亿张，部分场景缺陷检测准确率超 99%，漏检率低于 0.4%。

从出口设备方案到出口标准
在国内市场站稳脚跟后，数之联跟随客户步伐出海。2023 年，公司完成首次整机出海交付至墨西哥工厂。面对海外电压、网络环境及操作习惯的差异，数之联通过派驻工程师驻场调试克服落地难题。

相比直接开拓陌生市场，跟随成熟客户出海可复用国内验证过的产品方案，显著降低成本。目前，数之联的硬件与质检方案已覆盖墨西哥、斯洛文尼亚、泰国、越南等多国产线。

傅彦将出海战略划分为三个阶段：产品出海、方案出海及标准出海。目前公司正从第二阶段向第三阶段迈进，其 ADC 系统已成为部分海外新建显示产线的建厂参考标准。现阶段，数之联海外业务营收占比超 10%，未来目标是将这一比例提升至 30% 以上。

高度分散的工业 AI 质检
工艺 Know-how 仍是关键
IDC 数据显示，2022 年工业 AI 质检解决方案市场规模为 19.7 亿元，预计 2025 年将增至 62 亿元人民币。然而市场集中度较低，2022 年前五家厂商合计份额不足 45%，头部企业差距有限，大量厂商仍在细分场景竞争。


工业质检的行业属性决定了其难以标准化。不同行业的工艺与缺陷类型差异巨大，同一模型难以直接复制。企业进入新领域需重新积累缺陷数据并深入理解生产工艺。傅彦强调，工艺 Know-how 需工程师在一线长期伴随积累，这是当前市场的核心门槛。

随着行业发展，客户需求已从单纯的“缺陷检测”转向“良率分析与工艺优化”。与此同时，出海带来了新的考验：如何在不同国家的法规、数据安全及售后体系下，将国内积累的工艺经验转化为标准化方案，并降低交付运维成本，将是下一阶段竞争的关键。

傅彦认为，工业 AI 质检行业仍处于“黎明前的混沌期”：需求明确，但数据积累、工艺经验、模型泛化及规模化交付能力仍需时间打磨。

【声明】内容源于网络
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