上英语课抄英语老师_即时报道_打上英语课抄英语老师造AI工业视觉大模型，赋能智能制造，「个元科技」获4600万美元B轮融资

打上英语课抄英语老师造AI工业视觉大模型，赋能智能制造，「个元科技」获4600万美元B轮融资_ZAKER新闻

什么样的选择，才值得被历史和时间铭记？

文 | 王方玉编辑 | 苏建勋36 氪获悉，近日，深圳个元科技有限公司（以下简称 " 个元科技 "）完成 4600 万美元 B 轮融资，本轮融资由 UP Partners 领投，融得资金将主要用于扩张市场、加大技术研发。个元科技成立于 2018 年，是一家以 AI 大模型技术为核心的公司，团队成员来自斯坦福大学、麻省理工学院，以及 Google、Bosch、华为、腾讯等知名企业。公司业务方面，个元科技专注于通过深度学习技术解决表面缺陷检测问题，帮助制造企业降低质检人力资源成本，大幅提升产品的质量和良品率。外观缺陷检测是制造业必不可少的一道工序，也是识别瑕疵产品、确保产品质量的一道 " 重要关卡 "。随着工业制造的精密度提升和人力资源成本不断上涨，单纯依靠人力的产品质检正在成为制造企业向精细化发展的瓶颈，越来越多的企业转向基于机器视觉的缺陷检测系统。" 检测一个汽车零部件，AI 的漏检率比人工目检员低 10 倍。" 个元科技总经理隆德锋告诉 36 氪，降本增效的大背景下，目前国内最优秀的生产工厂们正在想方设法把 AI 应用到生产的各个环节和角落，以提升效率和盈利。对于 AI 质检应用部署的需求正不断增长。AI 质检一方面可以提升企业缺陷检测的效率，节约制造企业成本，另一方面也避免了人为失误导致的漏检，实现更高效、精准的质量控制。当前，制造业产品的表面缺陷检测系统存在着三大难点，一是随机缺陷形式识别难，二是复杂材料表面打光难，三是复杂几何形状成像难。个元科技的检测设备图片来源：企业授权为此，个元科技开发了两大核心产品模块：CorteX 深度学习模块和 OptiX 动态光学模块，有的放矢地解决以上三大痛点，并可以提供从仅用于缺陷检测的 AI 产品，到自动化检测的全套解决方案。其中，CorteX 深度学习模块可以对缺陷分类级阀值管理，大幅降低误判率。据介绍，CorteX 模块仅需 5 个缺陷样本即可进行模型训练，大幅降低样品数量要求。且在识别复杂的缺陷形式，CorteX 模块的漏判率比人类目检低 10 倍。OptiX 打光成像系统可以实现 2 ³² 种不同的打光方式，全面适应不同类型的缺陷打光要求，快速调整并适应环境变化和新的缺陷。同时还支持 0.5m/s 飞拍速度，大幅提升在线检测速度。据介绍，两大核心产品模块配合之下，一台个元科技的检测设备可以代替 4 名人工目检员，且检测漏判率相比人力还能降低 10 倍。截至目前，个元科技已合作客户超 100 家，团队自主研发的智能成像系统 OptiX 以及深度学习系统 CorteX 已形成了市场领先优势，打入了多家全球头部的锂电、消费电子、新能源电动车和汽车零部件制造企业的供应链。据个元科技总经理隆德锋介绍，目前个元的下游客户覆盖了全球前 30 家锂电厂商的其中 10 家，全球头部消费电子 3C 制造企业前 100 家的其中 9 家，全球头部汽车零部件制造企业前 50 家的其中 10 家和全球新能源电动车制造企业前 4 家中的其中两家。" 世界头部的企业客户，会收集我们提供的所有视觉系统产生的图片和判定数据，作为提升工艺的宝贵数据资产 "，隆德锋告诉 36 氪。当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，迫切需要新一代人工智能等重大创新技术添薪续力。AI 技术赋能智能制造已成为大势所趋。" 个元科技的目标是成为工厂最好用的眼睛和大脑。" 隆德锋告诉 36 氪，下一步个元将继续深耕研发创新，推动大模型在生产领域的落地和应用，让 AI 技术更好地赋能制造行业。

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编辑:刘乃超

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