首页科技快讯 36氪首发 | 聚焦家电行业并加速横向拓展， AI机器视觉装备供应商「海研科技」获数千万元A轮融资

36氪首发 | 聚焦家电行业并加速横向拓展， AI机器视觉装备供应商「海研科技」获数千万元A轮融资

来源：晰数塔互联网快讯时间：2021年03月18日 08:31

36氪获悉，AI机器视觉装备供应商北京海研自动化科技有限公司（以下简称“海研科技”）已于2020年9月完成数千万元A轮融资，本轮投资方为峰瑞资本。公司在2019年7月获龙腾资本千万级Pre-A轮融资。

海研科技成立于2015年，前期聚焦家电行业，为客户提供基于机器视觉与人工智能的智能化设备和系统完整解决方案，帮助客户提高质检及生产效率、降低成本和质量损失。目前公司产品已经覆盖家电行业多家头部企业，拥有一百余项自有知识产权，在家电行业AI视觉应用智能化生产领域具有先发优势。

海研科技的产品线主要围绕家电行业的AI外观质检环节和生产定位环节，并逐渐拓展至厂内物流运输环节。外观质检方面，公司主要面向产品外观缺陷检测、印刷品检测、装配质量检测、门体外观检测这4大类需求提供配置机器视觉算法的专机设备。对于生产定位中的能耗贴等印刷品在线打印贴敷、门体高精度智能装配、零部件插装和智能防差错、智能打螺丝紧锢、智能高频焊接及焊点检漏、3D抓取等环节，海研科技也研发生产了多款业内首创标准化产品。

针对家电混产生产方式，自研AI视觉技术为企业降本增效

家电行业生产方式为混产，具体是指在一段时间内一条产线上可能有20多种型号的产品经过质检和生产工位，这种生产方式相较于其他行业的生产柔性化程度更高，因而对机器视觉算法的适应性、实时性要求也更高。

海研科技以自主研发的AI算法为核心，自主研发了算法数据筛选标注软件、半监督式深度学习算法模型，并积累了跨行业、跨品类的缺陷类型样本数据库，其AI算法根据少量缺陷样本快速迭代形成外观缺陷检测能力，初始部署时即可达到90%左右的检出率。海研科技还采用迁移学习技术提高跨产线部署的效率。目前公司产品20天左右即可完成部署，可以良好应对家电的混产生产方式。

从实施效果来看，产线配置的相应设备基本可替代原先的质检人员，为企业降低人力成本支出，特别是还可以为企业降低因产品质量问题带来的生产损失。

相较于人工质检稳定性差、效率低、检出率普遍低于90%的情况，家电企业使用海研科技产品时单台检测18s内即可完成，在良品误判率为0的情况下，外观缺陷类检出率98%以上，印刷品类检出率99.5%以上。

抓住家电行业机会窗口，加快多领域横向拓展

相较于其他机器视觉初创公司大都选择先切入3C行业，海研科技认为选择先期聚焦家电行业有几方面优势：

与3C行业国内外检测装备厂商较多、竞争激烈不同，家电行业的视觉检测仍处于蓝海，且家电行业整体产值万亿元，无论是从产线改造还是人力替代角度来看，市场空间可达百亿规模；与3C行业相比，家电行业迭代速度平稳、生产工艺稳定，有利于公司研发输出标准化软硬件产品和解决方案，便于公司向其他行业横向拓展。时机上，家电行业近两年左右明显出现人员短缺“用工荒”问题且逐渐加剧，同时伴随着产品升级换代品质要求的提高，企业在外观检测方面的自动化需求日益强烈，付费意愿上升。

业务进展方面，海研科技大客户数量已达20余家，家电行业已覆盖海尔、美的、美菱、海信、博西等多家电龙头企业，覆盖冰箱、洗衣机、空调、油烟机、洗碗机、橱柜等多个产品类别。对于部分龙头企业，海研科技的外观质量检测设备已经覆盖其生产线的70%以上。今年公司将继续加大在家电行业的覆盖范围，进一步提高产品渗透率，还将其AI机器视觉产品横向拓展应用到汽车行业、钢铁冶炼等行业，目前已有多个项目落地。2020年公司收入同比增长超过70%。

公司团队规模近百人，技术人员占比80%左右。团队核心成员方面，公司创始人兼CEO苗振海曾任机械科学研究总院成套事业部视觉与智能研发部负责人，曾负责多个国家智能制造领域专项开发工作，其他成员来自清华大学、天津大学等，曾任职于西门子、美菱、机械科学研究总院等。

投资人观点：

本轮投资方峰瑞资本副总裁姚远表示：“对于工业领域的创业公司来说，完成从0到1的突破是最重要也是最难的一步—实现标杆大行业的标杆大客户的产品化和商业化落地，因为这往往需要长期的产品打磨和验证以及客户关系的建立和绑定，而一旦完成了这一步，公司便构建了极其坚固的护城河：除了技术和产品的先发优势，更重要的是建立了行业经验和客户资源的深厚壁垒。海研在家电行业已经实现了从0到1的突破，接下来无论是同行业的规模化复制还是跨行业的拓展，将会进入从1到100的飞速增长期。在工业自动化、智能化的大趋势下，我们非常看好海研的未来。”

上轮投资方龙腾资本投资总监杨双帆表示：“龙腾资本作为投资方和合作伙伴，持续看好海研科技团队在工业视觉检测领域的未来发展；中国作为制造业大国，仍有许多产线依靠传统手段及人工来进行质量把控，AI机器视觉的应用潜力巨大；但同时AI机器视觉真正实际落地应用的门槛和难度还是比较高的，能满足美的、海尔等家电行业大客户的需求并有持续的增购是团队不断在技术上研发升级和工艺上摸索突破的结果。我们对海研在家电行业快速复制且继续深入覆盖更多工艺场景充满信心，同时也非常看好向汽车、钢铁冶炼等其他高应用门槛行业的跨越。”