工业产品质量检验与分析是制造业的一个重要环节，在降本增效需求下，以机器视觉替代人眼，检查产品的外观，提升产品的一致性，保证质量稳定，催生了繁荣的机器视觉质检市场。

  如果说机器视觉系统充当了工业质检的“眼睛”，那么大模型、3D视觉等AI技术的导入便为工业质检安装上了智慧“大脑”，让工业质检在“质”与“效”两方面实现双重跃升。

  工业生产过程中的外观质检已成为AI在制造业中的核心应用场景。IDC最新研究报告预测，2022年-2026年中国工业AI质检（含硬件）复合增速为33%，到2026年，工业AI质检整体市场（含硬件）规模将达到13.35亿美元。基于AI视觉算法和相关硬件解决方案的工业AI质检为打开更多工业场景、赋能制造业全流程智慧化转型注入新的动力。

  其中，3C行业占整体工业AI质检解决方案的半壁江山。“原因主要在于，3C产品数量庞大，对外观检测需求强烈，且存在复杂工件外观全检难、检测速度慢、产线持续投入高、开发周期短等痛点。”慧眼自动化科技（广州）有限公司（以下简称“慧眼自动化”）总经理吴凯表示，以果链上的“质检冠军”为目标，在5G与AI的双重加持下，慧眼自动化研发的灵动仪正打通制造业质检的“最后一公里”，赋能制造业企业向更深度的数智化阶段转变。

  2023年10月，苹果CEO蒂姆·库克访华，参观了供应商立讯精密的生产线。

  在库克发布的视频中，他俯身站在一条Apple Watch背部水晶模块的制造线前，仔仔细细地观察机器如何完成对产品成品外观的自动化检查。只见在机械臂的夹取下，待检产品在数秒间完成了一次360°全方位翻转，产品表面的每一处细节在高清光学摄像头100毫秒/张的高速快门下一览无遗。

  在慧眼自动化的南沙工厂内，南方财经全媒体记者见到了库克视频中的同款设备。吴凯介绍，这套叫AI质检灵动外观仪的自动化外观检查设备，能够结合后台的深度学习和大数据等技术，快速实现对小批量、多品种、高精度的复杂零部件的外观缺陷检验测试，质检准确率高达97%。

  拥有完整知识产权的革命性产品，来自于慧眼重金打造的一支博士后研发团队，三十位经验比较丰富的研发人员常年专注于光学成像/3D重建与图像图形、深度学习技术的科研，逐步形成了“光-机-电-软-算”五位一体的研发体系，服务打造工业AI质检标准平台。

  从早期的定制检测机台，历经8年迭代，已进阶至3.0版本的灵动外观仪，采用了以仿生学为基础的多轴联动柔性控制设计，搭载了一套自主设计的、由结构光源、多谱光和三光度立体多种成像技术组成的光学系统的设备，可基于一体化光机电柔性控制及AI质检算法技术，解决复杂工件外观全检的共性需求。

  过去，产品质检主要是依靠人力。生产线上的质检员一定要具有敏锐的视觉和丰富的经验才能准确检测出裂纹、变形、缺料、“三伤”等不同缺陷类型。但这种模式不仅用人成本高，且质检员“肉眼”检测难敌生理疲劳“攻势”，准确率一般只有70%，一旦不合格品流出，还会增加制造业企业的其他损耗。

  “机器代人，规避了人为干扰因素，速度更快，检测准确率更高，能够综合帮企业降本增效。”吴凯算了笔账，在3C行业，一套灵动外观仪的投资回报周期是12个月，与一名质检员一年的用工成本相当。

  更重要的是，机器代人后，设备所采集的图像数据会传到云端用于量化分析，填补了以往工业现场的外观检查存在的“数据黑洞”，可用于回溯生产的全链条，提升每一个环节的数字化工艺，实现产品全生命周期管理，为工业互联网和大数据“两化”融合，建设工厂智慧大脑提供有力的原始数据支撑。

  “我们有一个数据中台，如果某段时间内产品的某个缺陷出现的频率增加，数据中台就会为管理生产的基本工艺的部门出示电子报告分析原因，帮助前端的生产环节调整工艺参数和材料等。”吴凯表示，未来当工业AI质检平台在制造业现场完全推开后，将在柔性制造、人机一体化智能系统、智慧工厂建设方面发挥更大的作用。

  2022年，慧眼自动化迎来了第一个量产年，灵动外观仪在“果链”工厂中推出的120条产线个人工质检工位，人力成本节省70%以上，帮企业解决了用工贵、用工难的问题的同时，也让慧眼自动化收获了2.39亿元的订单额，服务客户包括立讯精密、富士康、比亚迪、蓝思科技等。

  目前3C领域的工业AI质检细分赛道市场规模大约为10亿元，吴凯预计，3至5年间，整个细分赛道总产值有望突破100亿元，单是服务“果链”一项，未来每年就有30亿市场。

  “长远来看，这条产线个亿的产值，才能算成功，现在取得的成就只能算起步阶段。2023年的客户规模已扩大到15家工厂，2024年，我们预计能做到500条产线亿元的订单额。”吴凯表示。

  对于企业如今的前景，吴凯胸有成竹。但将指针拨回到7年前，吴凯的心境却是截然不同的光景。

  对于吴凯而言，他的创业生涯有两个重要节点：一是2004年在广州创立慧眼自动化，开始耕耘机器视觉质检；二是2017年带领团队毅然决然“二次创业”，让已经稳健发展了13年的慧眼自动化完成断臂转型。

  “过去传统的机器视觉无法快速适应慢慢的升高的生产效率要求，也无法智能化柔性匹配企业订单生产计划。”为了让企业迈上更高台阶，在2016年AI浪潮来临之际，作为自动化产品工程师的吴凯敏锐察觉到，机会来了。在AI风口下，慧眼自动化有机会将过往十余年的技术积累和视觉系统模块设计经验产品化，方便企业弹性拓展业务。

  比起纯做软件或算法的服务商，前期已有检测设备基础的慧眼自动化拥有标准化程度更高的场景和产线价值，进入工厂的难度更小。为了凝练核心技术，吴凯大刀阔斧“砍”掉了原先所做的所有客制化的非标项目，一门心思扑入标准化产品的研发中。

  “很难，技术转型难，思维转型更难！”但开弓没有回头箭，在吴凯决定带领团队投入资金、人力“孤注一掷”后，随着团队、客户、业务模式的更新，青黄不接的局面随之接踵而来——业绩零增长、现金流紧张、团队思想分裂……一系列难题既对企业的生存提出了考验，也让吴凯深刻反思了此前在企业的业务模式和管理模式中存在的问题。

  “危”和“机”是硬币的两面。在业务方面，吴凯做减法，重研发，聚焦一个头部客户，“打通”产品线，形成规模后再铺开；管理方面，立足“质检冠军，科技报国”目标，形成“公司有理想，员工有信念”的企业文化，打造一支“上下齐心、低调务实”的生力军……经过5年的沉淀蓄势，到2022年，慧眼自动化的能力建设重点从定制解决方案拓展至标准化方向拓展，成功转型为AI视觉企业平台，成为3C有突出贡献的公司认定的全缺陷AI质检标杆企业，其牵头制定的《机器视觉系统 通用术语》团体标准已于2023年7月正式发布。

  近日，慧眼自动化在美国硅谷的研发中心开业。“实验室距离苹果公司仅20分钟车程，离特斯拉半小时车程，将与广州南沙总部，形成平行研发格局，同步发布最新产品。硅谷的实验室每个季度都会举行开放日，我们也会分批派遣主要核心研发和商务人员前往美国驻点拓展业务。”吴凯表示。

  值得一提的是，慧眼自动化建立近20年，即便在公司发展最艰难的时刻，依然能依靠自有业务的增量自我“造血”。在吴凯看来，慧眼自动化的制胜之道，在于始终将研发放在首位——先做好主要经营业务，坚持以技术为核心，稳扎稳打，确保公司加快速度进行发展的同时，保证足够的竞争力以及健康的现金流，实现规范化透明化运营，再考虑积极对接长期资金市场助力公司发展。

  在3C领域站稳脚跟后，未来慧眼自动化还将深入挖掘锂电行业、汽车行业，利用大模型、AIGC技术提高工业质检精度。“当我们把最难的问题攻克了，之后要复制到更简单的场景会更易铺开。”吴凯表示。