专访|硬科技要有硬担当，科学家创业中的家国情怀｜专访数之联创始人傅彦( 五 ) 情怀|人工智能|压力|傅彦|工业

创业邦：客户的特殊要求，特殊在什么地方？
傅彦：工厂的环节很多，不同生产线的产品也不一样，每个节点都有特殊要求，需求是非常碎片化的。
做大数据，光有工具不行，更多还需要对行业知识的理解。只有把工具和行业知识深度融合后，做出一定程度上标准化，但是又在一定程度上能够定制化的产品，二者结合才能形成真正的壁垒。
创业邦：定制化需求多的话，也很难规模化扩张。
傅彦：是有这个问题，所以我们也在慢慢地去做通用化。但这可能需要很长的时间才能见到成果。我猜我们要付出10年以上的努力，才有可能让我们从工业领域里走出来。
到那时，如果市场占有率足够高，如果每一个工厂都离不开数之联，成本就会慢慢降低。而且我们积累到成千上万的工业数据，效果自然又会提升。这时工业领域的定制化程度才有可能慢慢减少。
创业邦：占有率需要有多高？
傅彦：至少30% 。
创业邦：数之联现在的市场份额是多少？
傅彦：面板领域缺陷检测方向我们是最大的。但这个市场不是足够大，毕竟全国生产面板的厂商就那么多，想要支持一家上市公司的体量还是不够。
创业邦：工业概念相当庞大，有没有其他聚焦的领域？
傅彦：我们主要聚焦在泛半导体，包括面板、PCB、光伏、锂电。另外离散制造方向也有涉足，比如汽车制造加工。
之所以聚焦在这些领域，主要是因为我们产品的主要方向有两个：一个是检测缺陷，另外一个是提升良率。而这些都是通过计算机视觉的方式实现的。
创业邦：能不能具体说明一下，公司的产品和技术是怎么帮助这些领域中的企业的？
傅彦：很简单，比如手机生产过程中有很多工序，有些工序会涉及非常精密的电路。工序完成后，工厂会自动给这些电路拍照，传送给检验部门，让检验人员检查图片上有没有气泡、断线之类的缺陷。
检验人员每天要对着电脑看上万张这种照片，眼睛非常疲劳。所以时间一长，就会有工人因为眼睛受不了离开岗位。而且因为疲劳，有些缺陷也无法被工人发现。这样一来，工厂在检验环节的人工成本就非常高，但效率却非常低。
我们则是用机器学习识别图片。产品上线后能减少检验环节80%的人工，还能把检测效率提高到99% 。检测效率提升，也会带来良率的提升。
创业邦：不少计算机视觉公司也在做类似的事情，数之联和他们在定位上有什么不同？
傅彦：定位是不一样的，而且并不是说同样的机器学习算法、计算机视觉算法在任何地方都能使用，不需要改变。

专访|硬科技要有硬担当，科学家创业中的家国情怀｜专访数之联创始人傅彦( 五 )

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