芯派活动 | 机器视觉及工业软件线下交流会圆满举办- 大数跨境

芯湃资本

2020-09-28

导读：9月27日，由芯派资本组织的第二次月度硬科技“私享会”圆满举行，大家就机器视觉在工业中的应用和工业软件两个主题进行了深入而热烈的探讨。

9月27日，由芯派资本组织的第二次月度硬科技“私享会”圆满举行，大家就机器视觉在工业中的应用和工业软件两个主题进行了深入而热烈的探讨。衷心感谢来自祥峰投资、龙腾资本、张江科技、红点中国、阿里战投、临创投资、嘉御基金、盈科资本、CMC资本、中金传化等投资机构和腾讯云、芯控智能、上海金矢机器人、协和设计和SLUSH中国等产业界的朋友的大力支持（排名不分先后）。

在工业领域智能制造方面，芯派资本创始合伙人李占猛博士指出：“工业领域的IT和OT该如何融合是一个非常大的痛点，比如大厂的人拥有非常好的IT技术，但是他们去到工厂后还是无法进行很好的落地，此时就需要OT人员的辅助去进行落地。”腾讯云张琳樑张总也表示赞成：“以前很多人比较喜欢说帮企业做赋能，而我们定位在帮传统制造业做转行的小助手。对于传统IT企业来说，技术完全没有问题，主要还是要看落地。现在，传统IT企业也越来越愿意下沉，两股背景的人也在慢慢融合来支持落地。” 龙腾资本吴小辉吴总认为：“在中国实现智能制造的过程还是会比较复杂，即使是大厂也还是会遇到一些问题。同时在非标自动化方面，每个场景面临的问题都会不一样，因此会出现在某一个行业里的解决方案在其他行业里并不适用的问题。”芯控智能创始人陈立陈总从机器人的角度出发，提出了一些观点：“大约从2010年起，协作机器人开始兴起，但是我认为协作机器人和工业机器人没有太大的区别。AI还是能很好地赋能到智能制造领域，比如机器人和机器人之间需要做协同规划，将原来需要的十多台机器都取消掉，而改用集中控制器来做，以全部替代PUC的过程控制和流程控制工作。”

在机器视觉领域，嘉御基金牛霄鹏牛总提出：“像苹果等大公司因为品牌影响力对漏检率的容错度极低，所以工厂需要极高的数字化。而国内的大多数工厂引进数字化的意愿并不强，可能一些有海外留学、工作背景的工厂负责人/管理人会有相关的想法，但国内总体数字化的发展进程会依旧比较慢。”腾讯云张琳樑张总分析了苹果零部件工厂数字化的原因，并深度剖析了机器视觉的相关技术：“苹果对零部件的质量要求极为苛刻，因此零部件工厂的数字化、自动化的程度很高，主要有两个原因：1. 苹果因为自身的品牌效应，会极度追求品质，即使有时候一个不外露的零部件上一个不影响使用的小压痕都是不被允许的，这就需要机器视觉相关的技术来完成检测；2. 苹果不会只向一家零部件工厂采购，各家零部件工厂会需要互相竞争，而通过实现生产自动化可以降低生产成本，从而提高厂商的竞争力。在视觉检测方面，机器的学习方式会分成监督学习和非监督学习：1. 监督学习是让机器学习每种问题，以在检测过程中挑出有这些类问题的不合格品；2. 非监督学习是让机器去学习足够多的合格的样本，因此机器能在检测过程中识别出与这些合格样本数据差距较大的潜在不合格品；机器视觉需要将监督学习和非监督学习融合起来使用。现在大家会比较关注机器视觉的柔性问题，因为以前一条产线只能检一种产品，所以在产品更新迭代（比如iPhone出新机型）后需要重新设计产线，会出现产线柔性低的问题。柔性可以从两个维度去考虑：1. 硬件的柔性化：现在客户的产线更倾向于用机械手带着相机去做检测，因此在检测不同产品的时候，只需要通过调整机械手来调整相机的拍摄角度，这能从硬件程度提高柔性、提高产线的生命周期；2. 软件的柔性化：光源确实没有办法兼容，但是算法一定会通过每个产线产生一定的经验积累，所以机器学习新项目的时间会减少，但是软件即使在经历两三代后，通用性还是只能达到50%，因此实现软件层面的普适性会很困难。对于创业公司来说，机器视觉领域依旧有机会，但是不建议为了冲业绩去包一些非核心业务，机器视觉领域的真正竞争力还是要通过往细分行业深耕来获得，毕竟大而通用的平台、软件不太可能实现。”红点中国的Louis总表示认可：“在机器视觉领域，如果创业公司能关注到别人没关注到的领域，做了第一个吃螃蟹的人，那公司的投资价值会非常高。虽然这些公司所在细分行业的市场规模可能会较小，但是投资机构还是可以挖一下这些机器世界领域小而美的公司。”

最后，协和设计（Canada Concord Design）张滔张总为我们带来了他对工业软件的见解以及项目简介。张总首先强调了工业软件的核心：“工业软件的本质不是软件，而是工业品，这其中最核心的就是涉及建模、仿真制造的C字头（CAD、CAE、CAM），而工业软件引擎内核就是C字头、制造设备、数控等领域的底层核心，中国在该领域完全被“卡脖子”，这些技术都被掌握在西门子、达索手里。虽然现在都在讲工业互联、智能制造，但是中国最基本的还是要数字化，实现除了触感外的所有物理体的特征都能通过数字展示，而中国大多数说的数字化只能做到可视化，而不是真正通过数字去描述物理体。工业互联网由核心工业软件和传感器、网络、云组成，现在国内的公司都基本聚焦于做传感器、网络、云，而重视核心工业软件的企业非常少，而这些核心工业软件才是实现工业互联网的关键。在核心工业软件层面，企业的难点在于能否自主开发底层的核心引擎，因为只有自己开发的引擎才能实现协同，因此投资方在看项目是一定要问清楚底层的引擎是如何实现的。”随后，张总介绍了协和设计的特点与优势：“我们公司核心成员曾任职于伟创力、谷歌、美国IronCAD、加拿大Lagoa、西门子数字工厂等全球知名企业，技术顾问合作方为加拿大Concordia大学EBD实验室。我们凭借核心成员丰富的项目经验，拥有大多数公司所不拥有的自主开发底层核心引擎的能力，这也是我们的绝对优势。”

芯派资本计划每月组织一次类似的线下活动，围绕硬科技方向探讨一到两个主题，邀请来自产业界和投资机构的朋友充分交流。10月份和11月份初步确定的主题分别是半导体模拟芯片和汽车科技，感兴趣的朋友欢迎私信我们报名。

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