Q：VisionChina2022（深圳）展览会，贵公司带来哪些产品、技术和解决方案？

A：我们这次总共带来了四款产品，分别在两个展区展出。

首先是工业视觉智能平台，这个平台以训练为主，低代码，可快速实现AI开发，标注、训练、测试、部署全流程闭环。在机器视觉智能装备展区，我们准备了三台产品：一台是瓷砖的表面检测设备，一台是软包锂电池表面智能缺陷检测设备，还有一台是pcb的缺陷检测设备（智能在线PCB-AOI）。这三台设备实际上都是达摩院的合作伙伴研发、制造的，其中使用了达摩院的核心AI算法能力。

由博视智控研发的瓷砖的表面检测设备可实时质量检测，大幅降低瓷砖漏检、误检，提高产品质量， 提高质检效率 ，并提供瑕疵返查、智能统计报表功能，方便客户进行质量管理及产品分析；同样由该公司推出的软包锂电池表面智能缺陷检测设备通过多工位的动态连续采集，完整采集电池多个表面的多光谱图像，适用于黑色、银色等多种铝塑膜包装的软包电池上的凹坑、划痕、漏铝、针孔、溢胶、外观胶等几十类缺陷进行精确检测；来自鹰眼科技的pcb的缺陷检测设备（智能在线PCB-AOI）充分利用机器视觉在实现无接触式检测、宽光谱响应范围、在线实时性、长时间稳定工作、定位等方面的优势，预留深度学习接口，在深度学习的加持下可以解决更复杂的业务场景。我们的产品和装备往往都有很强的关联性，装备所用到的AI能力，都是由我们的见微工业视觉智能平台所生产出来的。

见微工业视觉智能平台之所以可以入选“2021机器视觉创新产品TOP10”，是因为我们的AI并不仅仅是一个平台，平台的属性只是作为一个内核。在创新产品展示区，除了我们阿里研发的见微工业视觉智能平台之外，还有和伙伴合作开发的训练平台，它可以把深度学习作为一个算子，更完整地去服务整个视觉智能的过程，也可以更方便的在各个设备里去实现包含AI在内的视觉智能能力。

Q：见微工业视觉智能平台的创新点主要体现在哪些地方？机器视觉智能装备展区的设备在应用层面各有什么特色？

A：从产品本身特色来讲，如今做AI平台的友商其实也非常多，大家在主流程上面大同小异，都是从标注、数据结构管理开始，到最后训练测试结束，所以在主流程上去做创新，往往找不到突破点。而我们在基础模型的能力上面，可能会略有优势一些。除了主流程之外，AI应用工作量最大的部分在于标注和数据管理。在这方面，我们有一些创新的点：比如自动轮廓提取做的智能标注，可以大大提升整个标注的效能。有了标注效能并不意味着有标注质量，而标注质量会直接去决定后面模型的性能和相关的指标。对于标注质量的评估，我们也提供了一个智能化的算法——它可以自动去看标注上有没有显著不同的离群点。这些离群点可能会导致整个标注质量的下滑，又或者造成混淆，从而影响后面的算法指标。目前来说，我觉得未来关于AI训练平台的创新，可能都会围绕着“以数据为中心”这样一个关键点。

除此之外，我们有几个比较特殊的应用：一个是像瓷砖这样高反光的表面。我们用了多帧加模板比对和多图的联合训练，这些对于算法模块、训练框架都是一些创新。在高反的表面，我们通过不同的光源去采集不同的图像，来抓拍到不同类型的缺陷。多光源配合多帧图像对神经网络进行训练，更有助于提升捕获缺陷的能力。其次对于神经网络本身而言，2D和3D并没有差别，就和人眼一样。3D本身是一种概念，人眼真正成像还是二维的。用图像相关的神经网络进行推理或者训练时，我们会把3D的图像二维化。当然，3D本身关于位置的信息，基于大数据，它也可以深度学习，但那就不完全属于视觉的领域，而是数据智能的范畴了。

Q：随着机器视觉市场不断趋于成熟，越来越多的企业开始从产品型企业向服务型企业转型，您对此有什么看法？

A：我们非常希望提升服务的商业化，因为服务成本对于这个产业链上的各个参与方来讲都是比较沉重的负担。过去客户会为产品买单，但是他如何去为服务买单，而服务的成本到底由谁来承担？这都是限制整个产业获得更好发展的商业化瓶颈。

但是如今来看，我觉得可能有一些转机：因为客户更希望获得持续可用和更高效的产品。而随着AI的应用，服务本身也从对于设备的维护做了一个转型，客户可能会更容易接受服务本身所带来的价值。我觉得需要有更高的价值呈现，同样是服务，为什么如今管理软件的服务，客户可能就更有买单的意愿，而对于设备本身的指标运维，为什么买单意愿相对偏差一些？因为我们的价值没有提升到更高层的管理维度，需要把最底层的结构化数据与管理维度的智能决策数据做融合。如果有了这样的应用融合，我觉得客户对价值更愿意买单。

第二点我觉得就是在于服务的工具和服务的资源，工具和资源能保障服务的质量，同时也可以控制服务的成本。如今，我们有很多的工具，比如工业视觉智能平台，这样的工具在特定服务场景中过于通用，它的效能可能是偏低的，同时过度依赖服务提供主体，也就是人的能力，这就使服务本身的质量不可标准化。对客户来说，你的服务价值和效能可能也是非标的。对于非标的产品，买单意愿和能力肯定也是很低的。所以我认为未来不仅仅是AI，也包含传统视觉，甚至于对设备运维工具的IT方案都需要有进一步的演进。随着这些工具的演进，可以使服务本身的步骤、过程、质量都更加标准化，一致性更加好，客户的买单意愿才会更加的强烈。

Q：您对于当前机器视觉哪些细分领域比较看好？对于国内机器视觉行业的发展又有怎样的期待？

A：我们现在主要关注的还是几个大方向：锂电池、3C、以及半导体。3C涵盖的细分领域非常多，我们还是希望在3C的产品上有更多案例，因为它的相对复杂性更加高一些。在理念方面，它在安全性上有很多要求非常高的点，例如焊缝。像密封机，在这些领域我们会持续去投入，包含它的电芯、极片。另外还有半导体的晶元件，我们认为半导体在未来会有比较大的扩增。此外，很多设备从进口到国产的替代过程，也会产生大量的商机，同时对设备也有更强的需求。

“机器视觉行业未来发展”在业界也是比较长久的话题，我觉得首先应该是标准化，在标准的建立过程中，应用商的参与是至关重要的。其次是新技术的相关应用。例如3D，它现在速度越来越快，整体成像效能不断的提升，对于算法以及应用都能够更快传导。

Q：您对于本次VisionChina（深圳）展会整体印象如何？

A：首先我觉得在这样的环境下，还能够把展会办起来，真是非常不容易，我们一度认为以深圳目前的疫情状况，展会很可能会取消或者是延期。从展会本身来看，参与方越来越丰富。有看到一些熟悉的企业，几年前他们的展位及产品还比较简单，这次再见，展出内容已经很丰富了，可以预见他们的业务量有了非常大的增长。从应用侧角度出发，希望未来能有更多的应用方参与进来，比如半导体晶圆厂商、PCB厂商等，这样也能吸引更多的需求方进入，更好的驱动我们展会的多样性。