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作者｜韋世瑋
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36氪獲悉，近日邊緣端視頻理解技術研發商「辛米爾視覺」宣布完成千萬級天使輪融資，由原子創投獨家投資。這筆資金將用於公司硬件產品的小批量生產，加速拓展應用矩陣。
辛米爾視覺成立於2019年，定位邊緣端視頻理解的軟硬件平台，主要基於視頻理解底層技術，通過自研的超精簡網絡算子和高能效壓縮技術，以及芯片級視頻時空處理技術，為客戶提供“高效+輕量”的行業解決方案，覆蓋人員存在性檢測、過程一致性檢測、異常檢測等工業場景。
隨着新一代工業場景對安全生產、正常生產需求的逐年提升，如何通過機器視覺技術更好地提高工業生產的規範化和安全性，成為當下迫切需要解決的問題。據相關市場數據，2021年中國缺陷檢測和初級安防監控的傳統工業視覺市場規模已達200億元人民幣，預計2026年將超500億元。
不過在工業事件檢測場景，傳統的工業機器視覺和智能安防系統卻存在兩個問題，一是檢測慢、有延遲，二是成本高昂。
一方面，在高速運行的產線中，實時檢測並及時介入干預避免人員受傷、保證生產安全是重要目標。但視頻理解計算通量數倍於單幀圖像，且為并行流水線式架構，傳統方案的數據交互流程和次數繁多，系統延遲大。
另一方面，工業場景的部署規模大，傳統的解決方案需集成多個獨立子模塊，一套落地成本約4-5萬元，相當於一家裝備100個機器人工作站的中等規模企業，僅在安全事件檢測功能上就要投入數百萬元，這一高昂成本嚴重阻礙解決方案的規模化落地。
辛米爾視覺創始人、CEO楊明倫告訴36氪，目前大部分協作機械臂產品如要符合安全標準，其運動速度需要降低至每秒幾十毫米的量級，不能滿足實際應用中的節拍要求，必須要一種主動式的防禦系統實時檢測人員距離，並保障快速響應和干預。
針對這些痛點，辛米爾以邊緣端視頻理解這一平台型技術為底座，開發了“工業AI事件相機”，採用輕量化設計，通過插上不同應用模塊，逐步覆蓋人員存在性檢測、過程一致性檢測、異常檢測等多個工業事件檢測場景，擁有低延遲、準確率高、成本低三大特點。
同時與傳統方案相比，其軟硬件落地成本可降低80%，即插即用，可實現單站部署1小時、100個站點系統性批量部署1周、數百個站點規模性部署1個月完成。
1、安全檢測
這一模塊是將傳統安防下沉到工業設備層，根據工業要求和場景開發對應產品，滿足工業安全防護的要求。“我們從終局思維來思考，希望最終能領導這個市場。”楊明倫說，因此公司並沒有做集成式解決方案，而按照性價比最高的原則，開發了用於安全檢測的視頻理解相機，能夠與工業機械臂、協作機械臂、專機設備等進行配套。
具體來看，通過利用邊緣端專用架構和算子，辛米爾視覺的“工業AI事件相機”可實現危險發生到設備停機50ms內快速響應，比傳統方案提升5-10倍，識別準確率高達99.9%以上，同時可替代物理圍欄，成本及周期部署性價比更高。
安全檢測應用實景
2、過程一致性檢測
這主要面向生物醫藥行業。楊明倫談道，藥廠、實驗室、生物醫藥機構等GMP場景下，人員異常行為會造成高價值藥品製劑的批量性報廢，造成巨大經濟損失和安全事故，需要對特定過程的規範性進行檢測並實時介入干預。
據了解，由於場景特殊性導致高功耗計算組件不能被使用，該檢測設備內置了數個“工業AI事件相機”進行全方位檢測，並且核心組件均為辛米爾視覺自主研發生產，整機成本大大降低，更利於在市場進行大面積推廣實施。
過程一致性檢測應用實景
3、異常檢測
相比於前兩者主要針對人員的檢測，第三個異常檢測模塊主要針對設備安全。基於邊緣端視頻理解技術，“工業AI事件相機”利用二元場景分類，可實時在線檢測並介入產線設備中的未知異常突發性事件，大幅提高排障效率，降低異常風險狀態。該異常檢測模塊預計在2023年進行量產。
異常檢測應用實景
“我們的思路是針對每一個場景把它做透，逐步覆蓋國內所有工業機械臂和協作機械臂廠商。”楊明倫解釋，未來公司還將研發存儲設備和數據軟件，“相機與存儲”的關係就像“水龍頭與水桶”，可以形成數據壁壘。
從行業層面看，楊明倫認為目前辛米爾視覺在市場上競爭優勢明顯，一是產品核心器件均為自主研發並生產，可大幅降低供應鏈成本；二是公司擁有全球眾多行業的工業機器人及自動化工廠場景的視頻數據集；三是公司自研核心算子，從模型到算子，從芯片架構到加速手段都構建了全鏈條壁壘。
“與其他大部分玩家的通用型產品相比，我們針對工業事件檢測開發的專用型產品，相比較傳統機器視覺公司採用‘工業相機+GPU’的解決方案，可大幅提降低落地部署成本。”楊明倫提到。
辛米爾視覺一系列優勢實現的背後，與公司的核心團隊息息相關。公司從芯片到最終方案落地方面，構建了完整的技術和落地團隊，其中研發團隊碩博佔比80%，均來自上海交通大學，在邊緣端視頻理解領域擁有數十年積累，研究成果發表於NMI、AAAI、TECS、TIST等頂級國際期刊和會議。
落地方面，目前辛米爾視覺的“工業AI事件相機”已實現中高批量生產，安全檢測產品和系統解決方案已落地鋰電池、家電、高鐵製造、汽車及零部件、生物醫藥等多個重點工業領域，客戶包括寧德、美的、中車、科達、豐田、一汽、國葯等數十家國內龍頭客戶，以及英、法、美、以色列等多家海外頭部企業均有規模性部署，業績增長超10倍。
楊明倫談道，辛米爾視覺目標在一年內切入頭部大客戶渠道，深耕機械臂行業，接着在生物醫藥行業推出檢測儀器，快速落地國內頭部300家藥廠。
值得一提的是，辛米爾視覺已經啟動新一輪融資，目標規模數千萬級人民幣，主要將用於建設產線、研發設備，擴大生產規模，並組建擴大銷售團隊。
投資人說：
原子創投趙暘表示：“辛米爾視覺瞄準的應用場景與國內其他機器視覺類項目不同，並非針對生產線上的產品缺陷檢測，而是針對生產線設備運作過程中的人員安全及設備檢測，這在目前國內市場具有稀缺性。一方面，創新應用的實現與大環境技術的發展有着非常密切關係，視頻理解技術嵌入工業邊緣端場景，做低延時決策以及機器設備控制，依賴於AI芯片和邊緣計算兩大領域的發展；另一方面，辛米爾視覺專門針對工業事件檢測場景研發，其軟硬件一體解決方案具有高性價比和低延時優勢，可大大滿足終端客戶的需求，而一套成熟的安全事件檢測解決方案也是目前行業所需。如今，辛米爾視覺不管是從底層數據積累，還是算法、架構、產品性價比方面均構建起自身護城河，具有先發優勢，相信在未來一定能構建起更大的規模化優勢和壁壘。”
媒體報道
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