创业邦|硬科技要有硬担当科学家创业中的家国情怀｜专访数之联创始人傅彦( 三 ) 李佳琦|淘宝|品牌方|陈富军|主

把工具和行业知识深度融合

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数之联创始人兼董事长傅彦
创业邦：工业领域的第一个客户是谁？
傅彦：我们第一批工业客户就是富士康和京东方。
创业邦：没有行业案例，这么大的客户是怎么啃下来的？
傅彦：工业客户招标是一定要做验证性测试的。通过在各种智能制造的会议上大力宣传大数据的思想，因此就有一批大型企业愿意第一个吃螃蟹，我们就有机会去做POC的尝试。
拿下京东方的时候，我们团队大概十来个人提前到了工厂所在地，住在火车站附近特别低端的一个旅馆里。当时和我们竞争的厂商有IBM这些国外厂商，也有国内的互联网公司。
测试结果出来后，我们的算法效果排进了前三。就是因为进入了前三，客户才给了我们机会，让我们参与投标。
而IBM这样的公司，主要研究团队在国外。他们在国内提供的是标准化产品，拿过来后都没有办法上线，没法满足中国客户的特殊要求。互联网公司擅长的也是标准化应用场景。我们就这样赢过了他们，进入到行业里。
创业邦：客户的特殊要求，特殊在什么地方？
傅彦：工厂的环节很多，不同生产线的产品也不一样，每个节点都有特殊要求，需求是非常碎片化的。
做大数据，光有工具不行，更多还需要对行业知识的理解。只有把工具和行业知识深度融合后，做出一定程度上标准化，但是又在一定程度上能够定制化的产品，二者结合才能形成真正的壁垒。
创业邦：定制化需求多的话，也很难规模化扩张。
傅彦：是有这个问题，所以我们也在慢慢地去做通用化。但这可能需要很长的时间才能见到成果。我猜我们要付出10年以上的努力，才有可能让我们从工业领域里走出来。
到那时，如果市场占有率足够高，如果每一个工厂都离不开数之联，成本就会慢慢降低。而且我们积累到成千上万的工业数据，效果自然又会提升。这时工业领域的定制化程度才有可能慢慢减少。
创业邦：占有率需要有多高？
傅彦：至少30%。
创业邦：数之联现在的市场份额是多少？
傅彦：面板领域缺陷检测方向我们是最大的。但这个市场不是足够大，毕竟全国生产面板的厂商就那么多，想要支持一家上市公司的体量还是不够。
创业邦：工业概念相当庞大，有没有其他聚焦的领域？
傅彦：我们主要聚焦在泛半导体，包括面板、PCB、光伏、锂电。另外离散制造方向也有涉足，比如汽车制造加工。
之所以聚焦在这些领域，主要是因为我们产品的主要方向有两个：一个是检测缺陷，另外一个是提升良率。而这些都是通过计算机视觉的方式实现的。
创业邦：能不能具体说明一下，公司的产品和技术是怎么帮助这些领域中的企业的？
傅彦：很简单，比如手机生产过程中有很多工序，有些工序会涉及非常精密的电路。工序完成后，工厂会自动给这些电路拍照，传送给检验部门，让检验人员检查图片上有没有气泡、断线之类的缺陷。
检验人员每天要对着电脑看上万张这种照片，眼睛非常疲劳。所以时间一长，就会有工人因为眼睛受不了离开岗位。而且因为疲劳，有些缺陷也无法被工人发现。这样一来，工厂在检验环节的人工成本就非常高，但效率却非常低。
我们则是用机器学习识别图片。产品上线后能减少检验环节80%的人工，还能把检测效率提高到99%。检测效率提升，也会带来良率的提升。
创业邦：不少计算机视觉公司也在做类似的事情，数之联和他们在定位上有什么不同？
傅彦：定位是不一样的，而且并不是说同样的机器学习算法、计算机视觉算法在任何地方都能使用，不需要改变。
不同公司选择的领域不同。在工业这个领域里，技术一定要和业务契合，才能保证很好的效果。这也是我刚才说的，只有把工具和行业知识深度融合，才能形成真正的壁垒。
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创业邦：有没有下一步的融资计划？
傅彦：短期内可能不会有计划，因为我们的资金足够支持公司运转，另外我们也希望明年启动科创板上市。
创业邦：准备上市的话，资金计划投入到哪里？
傅彦：我们的业务上有智能制造和智慧城市两大板块，肯定还会在这些板块里投入。
工业智能制造领域我们还有很长的路要走，需要对产品进一步打磨，需要真正实现软硬件一体的产品，同时公司也要达到和华为、苹果等大厂对接的能力。在这方面我们未来肯定有大的投入。

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