文 | 王方玉
| 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。
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2³²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。
