“威斯尼斯人老品牌官网”获数百万种子轮融资 矩视智能用AI赋能生产线自动化分拣

据报，在后人口红利的中国，制造业和物流业人力成本持续上升不可逆转，年长劳动力短短几年上升将近四成。用于机器人技术，沦为了一些企业降本增效的最佳自由选择。

工业机器人逐步替代人类腊“苦力活”，这一趋势早已非常明显，但当前工业机器人的发展不存在很多妨碍因素，比如系统集成成本便宜、中小企业用于可玩性大成本高、其他行业不具备技术能力、国内企业核心技术突破较少，以及相比之下无法符合的市场供给等痛点。市场上虽然生产机械臂的厂家很多，但在夹杂的物体中用于机械臂做到服务公司，现有的解决方案价格高昂而且效果差强人意，客户接受程度很低。

猎云网近日认识到一家智能服务公司机器人研发商--北京矩视智能科技有限公司，正式成立于 2017 年 10 月，公司目的通过自律研发的基于 3D / 2D 视觉的智能服务公司系统，解决问题工业机器人服务公司领域的无序捕捉问题，主要的应用于行业有加工生产、仓储物流、农业、消费等多种行业。创始人兼任 CEO弭宝瞳告诉他猎云网，传统的工业机器人不能针对相同方位的物体展开捕捉，而 NeuroBot 通过自律研发的 3D / 2D 视觉服务公司系统，构建有所不同类型的工业机器人，已完成辨识、检测、捕捉、码放的一系列动作，可柔性地将物料在无序或半无序状态下已完成服务公司，提升生产效率并节约成本。矩视智能的核心产品是NeuroPicker 3D智能服务公司系统与 NeuroVision 2D智能照相机平台，其 3D 视觉服务公司的辨识时间大约为 0.5s，精度可约 0.2mm，其融合 2D 视觉的检测精度可约 0.01mm。

NeuroPicker 3D智能服务公司系统的功能非常简单来说是利用3D视觉系统，分辨填充的工件，测量工件尺寸，同时将工件的方位姿态，传送座标给机械臂，构建物品服务公司、自动上下漆、产品分类等功能。NeuroVision 2D智能照相机平台是将整套原始独立国家的视觉系统集成在控制器和工业照相机内，构成兼备高速微处理器、内存、程序存储、图像收集、图像处理软件为一体的智能工业照相机，构建精确定位物品座标，辨识多种数据码，检测以及分类等功能。弭宝瞳告诉他猎云网产品所运用的核心技术分三个方面：深度自学、3D / 2D 视觉以及嵌入式 AI。

通过使用深度自学技术，把人工的检测经验转化成为算法，从而构建自动识别和检测；3D / 2D 视觉是利用机器视觉已完成物品的位姿估算，并相结合深度自学算法构建简单场景的捕捉点计算出来；嵌入式 AI则使用嵌入式 GPU （如 Nvidia 的 TX2）为深度自学获取硬件承托，维持算力充裕。矩视智能的商业模式是面向集成商、机器人厂商，销售3D 智能服务公司系统，2D智能照相机平台，也可以将构建的解决方案面向终端工厂，获取3D智能服务公司、 2D智能检测等行业的构建应用于以及售后确保服务、系统优化、升级等服务。弭宝瞳回应，“我们获取还包括核心算法、工业照相机及处理器的软硬件一体化产品及解决方案，而机械臂、抓手等硬件则由上游厂商获取。同时，通过算法优化，因应国产的硬件方案，其价格仅约为国外相近竞品的四分之一。

这也是我们与竟然五品比起的竞争优势，获取同等杰出解决方案的同时价格较低。”目前矩视智能通过必要落地客户项目，大大积累技术与经验并且早已构建相反现金流，现下有多个项目正在第一时间。其解决方案应用于范围目前集中于在加工制造业，未来也不会扩展到消费级领域，构建标准化物品的捕捉。取决于机器视觉服务公司系统的好坏的关键要素，在弭宝瞳显然主要是精度、速度、稳定性、通用性以及对类似情况的处置能力。

在实际生产过程中，速度是首要标准，它要求了这个设备能否引入产线中。因为生产线都是流水作业，假设产品在前端的生产节奏是3秒，后面的服务公司、质检等设备无法跟上这个速度，这个设备在产线上就没任何价值。

通用性设备的稳定性也很最重要，如果一台设备只限于于一家厂商或者一种行业，那么设备的开发成本过大，也不符合实际生产的拒绝。在生产线上也不会经常出现偶发的一些类似情况，必须机器需要通过“眼睛”辨识并且解决问题。

工业全自动化浪潮的口号喊出了好几年，机器视觉以及人工智能技术却在工业领域的没全面开花，落地依旧艰苦，在弭宝瞳显然，主要因为工业领域自身行业发展特点的原因，研发周期长造成落地较慢。在工业领域，要已完成一个确实能替代人力的全自动设备或解决方案，除了运用人工智能技术，还必须考虑到算法、软件、光学、电气、结构等，周期较长，是一件落地艰苦的事情。另外一个原因是学术界的研究人才缺少工程化思维，意味着注目算法的精度和领先性，忽视了实际生产中设备的成本、精度、速度、稳定性等要素。

一个企业无法制成这个事情，必须整个产业链联合的希望合作共赢。弭宝瞳指出，工业的细分领域较多，且各横向行业门槛较高，能否构建行业落地，并在细分领域创建壁垒，是大家在竞争中注目的要点。“矩视智能在项目第一时间的过程中，不会大大优化产品，也不会根据实际项目市场需求，使产品向标准化改变。

同时，在横向领域，我们将作为供应商构建规模化效应。”今年 4 月，矩视智能已完成由 Plug And Play 领投的数百万种子轮融资。目前，公司正在谋求天使轮融资，主要用作技术研发、市场营销及人才扩展。创始人兼任 CEO弭宝瞳是来自中国人民大学计算机的博士，曾任奇虎360研发工程师、产品经理；享有Intel 、AMD、SAP等公司项目经验；五年计算机软硬件研发经验。

CTO郝延凯毕业于北京科技大学计算机硕士，主研模式识别与机器学习方向；曾任奇虎360研发工程师、滴滴研发工程师、西门子等公司项目经验。团队规模目前有18人，成员大多数来自清华、人大、北邮、北科、悉尼大学等海内外著名高校，享有滴滴、IBM、360、浪潮等企业的工作经历。

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