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前沿拓展：

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36氪獲悉，AI機器視覺裝備供應商北京海研自動化科技有限公司（以下簡稱“海研科技”）已于2020年9月完成數千萬元A輪融資，本輪投資方為峰瑞資本。公司在2019年7月獲龍騰資本千萬級Pre-A輪融資。

海研科技成立于2015年，前期聚焦家電行業，為客戶提供基于機器視覺與人工智能的智能化設備和系統完整解決方案，幫助客戶提高質檢及生產效率、降低成本和質量損失。目前公司產品已經覆蓋家電行業多家頭部企業，擁有一百余項自有知識產權，在家電行業AI視覺應用智能化生產領域具有先發優勢。

海研科技的產品線主要圍繞家電行業的AI外觀質檢環節和生產定位環節，并逐漸拓展至廠內物流運輸環節。外觀質檢方面，公司主要面向產品外觀缺陷檢測、印刷品檢測、裝配質量檢測、門體外觀檢測這4大類需求提供配置機器視覺算法的專機設備。對于生產定位中的能耗貼等印刷品在線打印貼敷、門體高精度智能裝配、零部件插裝和智能防差錯、智能打螺絲緊錮、智能高頻焊接及焊點檢漏、3D抓取等環節，海研科技也研發生產了多款業內首創標準化產品。

針對家電混產生產方式，自研AI視覺技術為企業降本增效

家電行業生產方式為混產，具體是指在一段時間內一條產線上可能有20多種型號的產品經過質檢和生產工位，這種生產方式相較于其他行業的多品種小批量生產，其柔性化程度更高，因而對機器視覺算法的適應性、實時性要求也更高。

海研科技以自主研發的AI算法為核心，自主研發了算法數據篩選標注軟件、半監督式深度學習算法模型，并積累了跨行業、跨品類的缺陷類型樣本數據庫，其AI算法根據少量缺陷樣本快速迭代形成外觀缺陷檢測能力，初始部署時即可達到90%左右的檢出率。海研科技還采用遷移學習技術提高跨產線部署的效率。目前公司產品20天左右即可完成部署，可以良好應對家電的混產生產方式。

從實施效果來看，產線配置的相應設備基本可替代原先的質檢人員，為企業降低人力成本支出，特別是還可以為企業降低因產品質量問題帶來的生產損失。

相較于人工質檢穩定性差、效率低、檢出率普遍低于90%的情況，家電企業使用海研科技產品時單臺檢測18s內即可完成，在良品誤判率為0的情況下，外觀缺陷類檢出率98%以上，印刷品類檢出率99.5%以上。

抓住家電行業機會窗口，加快多領域橫向拓展

相較于其他機器視覺初創公司大都選擇先切入3C行業，海研科技認為選擇先期聚焦家電行業有幾方面優勢：

與3C行業國內外檢測裝備廠商較多、競爭激烈不同，家電行業的視覺檢測仍處于藍海，且家電行業整體產值萬億元，無論是從產線改造還是人力替代角度來看，市場空間可達百億規模；與3C行業相比，家電行業迭代速度平穩、生產工藝穩定，有利于公司研發輸出標準化軟硬件產品和解決方案，便于公司向其他行業橫向拓展。時機上，家電行業近兩年左右明顯出現人員短缺“用工荒”問題且逐漸加劇，同時伴隨著產品升級換代品質要求的提高，企業在外觀檢測方面的自動化需求日益強烈，付費意愿上升。

業務進展方面，海研科技大客戶數量已達20余家，家電行業已覆蓋海爾、美的、美菱、海信、博西等多家電龍頭企業，覆蓋冰箱、洗衣機、空調、油煙機、洗碗機、櫥柜等多個產品類別。對于部分龍頭企業，海研科技的外觀質量檢測設備已經覆蓋其生產線的70%以上。今年公司將繼續加大在家電行業的覆蓋范圍，進一步提高產品滲透率，還將其AI機器視覺產品橫向拓展應用到汽車行業、鋼鐵冶煉等行業，目前已有多個項目落地。2020年公司收入同比增長超過70%。

公司團隊規模近百人，技術人員占比80%左右。團隊核心成員方面，公司創始人兼CEO苗振海曾任機械科學研究總院成套事業部視覺與智能研發部負責人，曾負責多個國家智能制造領域專項開發工作，其他成員來自清華大學、天津大學等，曾任職于西門子、美菱、機械科學研究總院等。

投資人觀點：

本輪投資方峰瑞資本副總裁姚遠表示：“對于工業領域的創業公司來說，完成從0到1的突破是最重要也是最難的一步—實現標桿大行業的標桿大客戶的產品化和商業化落地，因為這往往需要長期的產品打磨和驗證以及客戶關系的建立和綁定，而一旦完成了這一步，公司便構建了極其堅固的護城河：除了技術和產品的先發優勢，更重要的是建立了行業經驗和客戶資源的深厚壁壘。海研在家電行業已經實現了從0到1的突破，接下來無論是同行業的規模化復制還是跨行業的拓展，將會進入從1到100的飛速增長期。在工業自動化、智能化的大趨勢下，我們非常看好海研的未來。”

上輪投資方龍騰資本投資總監楊雙帆表示：“龍騰資本作為投資方和合作伙伴，持續看好海研科技團隊在工業視覺檢測領域的未來發展；中國作為制造業大國，仍有許多產線依靠傳統手段及人工來進行質量把控，AI機器視覺的應用潛力巨大；但同時AI機器視覺真正實際落地應用的門檻和難度還是比較高的，能滿足美的、海爾等家電行業大客戶的需求并有持續的增購是團隊不斷在技術上研發升級和工藝上摸索突破的結果。我們對海研在家電行業快速復制且繼續深入覆蓋更多工藝場景充滿信心，同時也非常看好向汽車、鋼鐵冶煉等其他高應用門檻行業的跨越。”

拓展知識：