获数百万种子轮融资，矩视智能从机器视觉切入用AI赋能生产线自动化分拣

据悉，在后人口红利的中国，制造业和物流业人力成本持续上升不可逆转,年轻劳动力短短几年下降近四成。使用机器人技术，成为了一些企业降本增效的最佳选择。

工业机器人逐步替代人类干“苦力活”，这一趋势已经非常明显，但当前工业机器人的发展存在很多阻碍因素，比如系统集成成本昂贵、中小企业使用难度大成本高、其他行业不具备技术能力、国内企业核心技术突破少，以及远远不能满足的市场供给等痛点。市场上虽然制造机械臂的厂家很多，但在混杂的物体中使用机械臂做分拣，现有的解决方案价格高昂而且效果差强人意，客户接受程度很低。

猎云网近日接触到一家 智能 分拣机器人研发商--北京矩视 智能 科技有限公司，成立于 2017 年 10 月，公司旨在通过自主研发的基于 3D / 2D 视觉的 智能 分拣系统，解决工业机器人分拣领域的无序抓取问题，主要的应用行业有加工制造、仓储物流、农业、消费等多种行业。

创始人兼 CEO弭宝瞳告诉猎云网，传统的工业机器人只能针对固定位置的物体进行抓取，而 NeuroBot 通过自主研发的 3D / 2D 视觉分拣系统，集成不同类型的工业机器人，完成识别、检测、抓取、码放的一系列动作，可柔性地将物料在无序或半无序状态下完成分拣，提高生产效率并节约成本。

矩视 智能 的核心产品是NeuroPicker 3D 智能 分拣系统与 NeuroVision 2D 智能 相机平台，其 3D 视觉分拣的识别时间约为 0.5s，精度可达 0.2mm，其结合 2D 视觉的检测精度可达 0.01mm。

NeuroPicker 3D 智能 分拣系统的功能简单来说是利用3D视觉系统，辨别堆叠的工件，测量工件尺寸，同时将工件的位置姿态，回传坐标给机械臂，实现物品分拣、自动上下料、产品分类等功能。

NeuroVision 2D 智能 相机平台是将整套完整独立的视觉系统集成在控制器和工业相机内，形成兼具高速微处理器、内存、程序存储、图像采集、图像处理软件为一体的 智能 工业相机，实现精确定位物品坐标，识别多种数据码，检测以及分类等功能。

弭宝瞳告诉猎云网产品所运用的核心技术分三个方面：深度学习、3D / 2D 视觉以及嵌入式 AI。

通过采用深度学习技术，把人工的检测经验转化为算法，从而实现自动识别和检测；3D / 2D 视觉是利用机器视觉完成物品的位姿估计，并辅以深度学习算法实现复杂场景的抓取点计算；嵌入式 AI则采用嵌入式 GPU （如 Nvidia 的 TX2）为深度学习提供硬件支撑，保持算力充足。

矩视 智能 的 商业 模式是面向集成商、机器人厂商， 销售 3D 智能 分拣系统，2D 智能 相机平台，也可以将集成的解决方案面向终端工厂，提供3D 智能 分拣、 2D 智能 检测等行业的集成应用以及售后维护服务、系统优化、升级等服务。

弭宝瞳表示，“我们提供包括核心算法、工业相机及处理器的软硬件一体化产品及解决方案，而机械臂、抓手等硬件则由上游厂商提供。同时，通过算法优化，配合国产的硬件方案，其价格仅约为国外相似竞品的四分之一。这也是我们与竟品相比的竞争优势，提供同等优秀解决方案的同时价格较低。”

目前矩视 智能 通过直接落地客户项目，不断累积技术与经验并且已经实现正向现金流，现下有多个项目正在跟进。其解决方案应用范围目前集中在加工制造业，未来也会拓展到消费级领域，实现通用物品的抓取。

衡量机器视觉分拣系统的优劣的关键要素，在弭宝瞳看来主要是精度、速度、稳定性、通用性以及对特殊情况的处理能力。

在实际生产过程中，速度是首要标准，它决定了这个设备能否导入产线中。因为生产线都是流水作业，假设产品在前端的生产节拍是3秒，后面的分拣、质检等设备无法跟上这个速度，这个设备在产线上就没有任何价值。

通用性设备的稳定性也很重要，如果一台设备只适用于一家厂商或者一种行业，那么设备的开发成本过大，也不符合实际生产的要求。在生产线上也会出现偶发的一些特殊情况，需要机器能够通过“眼睛”识别并且解决。

工业全自动化浪潮的口号喊了好几年，机器视觉以及人工 智能 技术却在工业领域的没有全面开花，落地依旧艰难，在弭宝瞳看来，主要因为工业领域自身行业发展特点的原因，研发周期长导致落地缓慢。

在工业领域，要完成一个真正能替代人力的全自动设备或解决方案，除了运用人工 智能 技术，还需要考虑算法、软件、光学、电气、结构等，周期较长，是一件落地艰难的事情。另外一个原因是学术界的研究人才缺乏工程化思维，仅仅关注算法的精度和领先性，忽略了实际生产中设备的成本、精度、速度、稳定性等要素。一个企业无法做成这个事情，需要整个产业链共同的努力合作共赢。

弭宝瞳认为，工业的细分领域较多，且各垂直行业门槛较高，能否实现行业落地，并在细分领域建立壁垒，是大家在竞争中关注的要点。

“矩视 智能 在项目跟进的过程中，会不断优化产品，也会根据实际项目需求，使产品向标准化转变。同时，在垂直领域，我们将作为供应商实现规模化效应。”

今年 4 月，矩视 智能 已完成由 Plug And Play 领投的数百万种子轮融资。目前，公司正在寻求天使轮融资，主要用于技术研发、市场营销及人才扩充。

创始人兼 CEO弭宝瞳是来自中国人民大学计算机的博士，曾任奇虎360研发工程师、产品经理;拥有Intel 、AMD、SAP等公司项目经验;五年计算机软硬件开发经验。CTO郝延凯毕业于北京科技大学计算机硕士，主研模式识别与机器学习方向;曾任奇虎360研发工程师、滴滴研发工程师、西门子等公司项目经验。团队规模目前有18人，成员大多数来自清华、人大、北邮、北科、悉尼大学等海内外知名高校，拥有滴滴、IBM、360、浪潮等企业的工作经历。

项目：NeuroPicker 3D 智能 分拣系统，NeuroVision 2D 智能 相机平台
公司：北京矩视 智能 科技有限公司
网址： www.nb-ai.com

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