10支优秀团队项目路演，在云赛空间精心打造的舞台上，开启一场专属他们的毕业SHOW。同时，云赛空间也希望与优秀的合作伙伴一起共话创新生态、发掘潜在创新原力、打造创新生态体系、共享最新科技成果！
以下为上海感图网络科技有限公司精彩项目路演内容，由云现场整理。
大家好，我是感图科技的联合创始人蒋帅。刚才那个是我的搭档。
在跟大家介绍我们公司之前，先跟大家分享几组跟生活息息相关的制造业的数据。2018年全球的手机销售量是15亿台。5000亿美金的销售额。而中国则是全球最大的手机市场。
大家知道手机上面的功能越来越多，里面的元器件也越来越多，在生产这些元器件的生产流程过程当中，自动化已经做的比较好了，但是在最终的检测环节往往有一个小黑屋里面堆积着大量的人工，据不完全统计，在2019年需要人工或者半人工检测的元器件达到450亿个。
在高端制造行业检测的环节里面最大的痛点就是人工做不了，人工做不好，人工做不划算。用传统机器视觉最大的问题是检测不了复杂的缺陷，只能针对固定位置的简单缺陷可以检测，并且过检率非常高，一百个元器件进去50个出来，都需要人工复检，还是回到人工复检的问题。
正因为有这些问题，所以全球工业视觉应用的市场在2023年会达到百亿美金，60%在电子制造业和汽车制造业市场。
我们感图科技就是瞄准这个市场，用人工智能机器视觉为高端制造业赋能，为整个行业降本增效。
感图明鉴者是我们已经落地的拳头产品。它是一套基于人工智能深度学习的工业图像采集，标注，训练和分析系统。目前主要以AI检测机器人软硬一体机和AI视觉中枢模组的形态落地。
感图明鉴者最擅长的是在复杂场景对复杂非标准进行检测，我们针对异形，反光表面的缺陷，我们落地的领域主要集中在高端的电路板制造，还有半导体的检测，我们在这个领域已经收获了头部的客户，例如全球Top3电路板制造商（苹果系），中国最大手机结构件制造商，他们的订单量比较可观，我们落地案例比较多，就拿出SMT零配件说一下，这个软板是连接苹果手机PCB板和屏幕的。如果这上面的金属贴片有表面缺陷的就会导致触屏不灵。目前这块板子的外观检测就是由我们的明鉴者AI检测机器人完成的。
以前，这类元件都是人工在放大镜下面用小镊子一片片的进行全检。而且因为人为因素会导致检测结果极不稳定。上了我们设备之后，我们可以保证两秒钟一片的检测速度并且准确率达到99.99%，并且可以为工厂一条产线一年就节省30万的人工成本。也就意味着我们的客户在十二到十八个月就可以收回采购的成本。
因为我们团队具备驾驭人工智能底层算法框架的能力，并且我们自主搭建了海量工业检测知识库，所以我们产品可以在复杂场景检测复杂非标准缺陷并且使用几十张缺陷图片一小时内便完成特征学习，这也是我们为什么可以打败国际知名检测设备公司，拿下苹果供应商和头部代工厂的订单。
在商业模式层面，我们现在主要落地的方式就是搭载了感图明鉴者的AI检测机器人，从客户层面上来说，他们的采购量非常大，一个客户的一个工厂采购量往往在2000-4000万的水平，销售的毛利至少达到50%以上。我们也发现客户在使用我们产品之后，会非常乐意推荐我们的产品给它的上下游，去协助整个供应链，为他们提升效率。
我们公司是2018年4月份成立的，能够在这么短时间之内做到这么多事情，主要因为我们有一个经验非常丰富的团队，我的拍档朱磊和张弛当年为索尼中国创建了AI视觉和影像类产品大部门，从两人做到了500多个人。带领团队多次获得索尼研发大奖。我本人是从uc berkeley毕业。在硅谷的摸爬滚打了十多年。初次创业的时候和日本软银合作担任软银本部的产品战略顾问。所以我们这个团队既有日系的扎实严谨同时又具备美系的包容创新。
一路走来我们也得到了非常多合作伙伴的大力支持，跟中国矿大有一个人工智能联合实验室。
去年我们斩获了一些比赛的奖项，像上海市“临港杯”智能制造创业大赛冠军。
我们的目标是把产品在三年之内做到行业标杆，现在已经看到了这样的苗头，我们准确率可以达到比竞争对手好非常多的时候，这个已经默认成为行业的标准。未来的5年，我们可以渐渐把它变成整个行业的标准，也就是说，以后人工目检不再要求人的视力是多少。
感图科技，感恩科技，图报社会。谢谢大家！
提问：
蒋总你好，我们水木跟感图还是有一些缘分的，之前跟朱总那边交流的比较深入。包括咱们团队是很优秀的团队，尤其两三年的时间内做的这么快。
有一个问题，毕竟现在做视觉在制造业的应用挺多的，像科创板的天准，他们做的时间比咱们久，业务量也比咱们多，我一直想跟您这边再交流一下，是技术上咱们跟他们有一些方向上的差异吗？还是说什么原因？
蒋帅：
这块最大的差异，科创板现在绝大部分上市的检测公司，从我们的角度来看，他们的DNA是自动化集成商，他们是非常擅长用一堆现成的模组，基于一些视觉这块做一些落地的应用。从根基上来说，并没有AI公司这样的组织架构或者整体的人才链，在我们跟他们做产品，头部客户你也知道，都需要竞标的，我们也偶遇国国内一些友商，在过程当中我们发现他们落地的产品都还是基于传统机器视觉或者用进行二次开发。
我们有一种叫法，我们叫“套件党”，还有一种叫“参数党”，这两种最后达到的效果是没有办法能够达到像我刚才说的99.99%几的准确率。简而言之，技术路径是非常非常不一样的。我一直认为自动化的厂商其实跟我们这类公司合作是最合适的。
提问：
刚才看到您ppt里面介绍了，咱们商业模式是给客户那边提供设备，我知道有一些做视觉的本身在硬件方面或者在设备方面可能没有特别强的基因在，我不知道咱们有没有跟这种自动化厂商。
蒋帅：
我们在硬件这块有设计的能力，我们的设备都是自己设计的，只是我们不造工厂，不去集成组装，样机我们会自己组装。为什么要硬件落地，我是硅谷回来的，我更喜欢以轻资产的形式，我发现在国内来说是不认软件的，你给他软件他不认这样的价值。在国外我们认为一定要有硬件的载体，才能把产品的价值最大化。
提问：
您刚才也介绍了两种模式，一种是设备，一种是服务。
蒋帅：
这是连带的，不是提供一个纯服务，而是以设备为载体的服务。
提问：
这边再请教一下，你刚才提到商业模式在设备这块做的比较深，有没有探讨过做一个核心的器件，下游的设备再二次开发，因为我们也有战略股东，您这边怎么考虑的？
蒋帅：
我们在这块做过一个比较，比较一下康奈式的市值，像做半导体检测的市值的比较，科磊的市值比康奈式的要高，我们认为在康奈式有一个问题，他们有非常完善的应用商体系，他们有无数的应用商在地面上跑，非常习惯用他们的东西做落地。
要把我们的东西给他们，他的应用商要学习，要融会贯通，我们需要大量的人力。
