鉛筆道4月29日訊，工業領域的人工智能視覺、聲音解決方案缺陷檢測服務商“東聲智能”最近宣佈完成千萬元人民幣天使輪融資，由順融資本領投、產業基金跟投。本輪融資後，“東聲智能”將繼續優化現有產品，強化研發團隊和拓展市場。
成立於2019年，“東聲智能”以工業視覺與人工智能算法為核心，綜合2D&3D圖像、聲音及產線數據等多維信息，專注研發與部署工業領域人工智能及大數據分析解決方案。
據天眼查數據顯示，團隊方面，公司創始人韓旭畢業於韓國首爾國立大學計算機專業，有在現代重工集團參與眾多工業項目開發的經驗；核心技術人員均有多年人工智能算法和機器深度學習的相關研發經歷。目前公司規模為50人左右，其中，80%是來自人工智能，機器視覺，數據挖掘和工業領域的資深工程師，預計年底整體員工規模拓展至60+人。
韓旭表示，傳統圖像、聲音瑕疵檢測的難點在於標準性差，難以應對不同工業領域的高複雜和多變場景。而“東聲智能”結合AI和工業，基於核心AI算法的Handdle AI質量管理系統，通過對採集2D + 3D圖像、聲音等數據進行多次學習分析和質量監控，為客戶達到優化人員結構、提升產品合格率的目的。韓旭介紹，在某企業光伏組件的EL檢測中，東聲智能的產品為其檢測端節省了75%的人力成本，同時將產品返修率從30%降到5%。
核心算法是“東聲智能”具有市場競爭力的點之一。在人工智能算法領域，公司已獲得諸多專業專利，包含發明專利、軟著、實用新型專利累積15項知識產權。相比於其他同賽道的玩家，韓旭認為，東聲的特性之一就是行業的通用性、泛用能力和適用性很高，涉及電阻電容、汽車、電池、光伏、玻璃等多個行業。之所以能做到高度的通用性和產品標準化，原因有二：第一，公司主要是以通用算法平臺和產品套件的形式為各行業供應鏈上游提供底層解決方案，受行業限制小；更重要的是，其團隊突破了以下幾個核心的人工智能應用難點：實現小樣本數據訓練。實現單一正樣本數據訓練。實現跨產品型號適用。實現工業環境高適應性。
現階段，“東聲智能”的產品覆蓋了製造業企業從過程檢到終檢各類檢測方面的大部分需求，已在Display、光伏、3C、半導體、醫療、軍工等多個領域中實現了驗證和商業化落地。公司提供的資料顯示，僅光伏領域，東聲就積累了超過1000萬張圖片，覆蓋從電池片、電池串到電池組件全流程的圖像數據。據公司創始人介紹，軟件已實現量產上百套，毛利潤高達90%以上。
除了開發軟件和算法，“東聲智能”也看好AI智能相機在工業視覺應用的前景。作為軟件算法和硬件結合的小體積集成化設備，AI智能相機可為工業產線各環節的缺陷檢測和質量跟蹤提供完整的視覺檢測系統，包含標準通用算法和定製化的垂直解決方案。據瞭解，相機產品仍在研發中，預計今年面世，年底或明年初實現小量產。
客戶方面，“東聲智能”服務的客戶包括工業領域的上游零部件供應商和集成商，現階段以集成商為主，應用於各類產品的過程檢、出廠前的外觀終檢，客戶包括思科、華為、比亞迪、富士康的多地工廠、光伏行業的隆基樂葉等，並已與多行業多領域的龍頭企業簽署戰略合作協議。
從成立至今，經過一年多的成長，東聲智能從產品研發、標準化落地到實現產線落地量產，接觸的項目超過一百個，現在同時推進的項目仍有數十個，公司預計2020年訂單交易額可達數千萬人民幣。談及市場方面的規劃，韓旭表示，年初的疫情“黑天鵝”事件使公司拓展國際市場的計劃暫時擱置，待海外疫情結束後再出海；今年業務重心移回國內，將陸續在深圳、北京、重慶、武漢等地建立分公司，以更好地服務客戶、推進公司在智能製造工業市場的發展。
