团队|想征服精密光学的AI团队，差点被一个隐形二维码拦住( 二 ) 2s|空驶率|百度|自动驾驶|交通

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图 / 贾佳亚
在创立思谋科技前，贾佳亚的第一段工业界之旅是在腾讯优图实验室（X-Lab）。
2017年5月加入腾讯时，贾佳亚带了两位想跟自己到外面「闯一闯」的学生，沈小勇就是其中之一。那时，沈小勇刚毕业没多久，对研究落地也很感兴趣，于是就跟着导师加入了X-Lab担任研发负责人，并迅速成长为当时腾讯最年轻的T4科学家之一。后来，2019年，贾佳亚决定离开腾讯、创立思谋，没多久，沈小勇也跟着离开，成为了思谋科技的联合创始人兼CEO。

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图 / 沈小勇
据沈小勇介绍，他们在腾讯时就已经有过将计算机视觉在工业生产上落地的探索：TCL旗下液晶面板生产子公司华星光电的面板缺陷检测。
华星光电的液晶面板生产涉及上百道工序，生产过程中可能出现的面板缺陷种类多达120种，贾佳亚带领团队设计出人工智能质检设备搭载在生产产线上，可以在5秒内识别出面板缺陷，产线所需的质检人员只需原先的50%。
正是有感于计算机视觉在工业生产优化上的神奇作用，贾佳亚在启动思谋科技时，就确定了接下来的赛道：工业制造。
从18世纪60年代开始，工业革命对人类历史的进程产生了重要影响。如许多前沿学者一样，贾佳亚也相信，人类历史的当下正处于「工业4.0」时代：
「工业1.0」是机械制造，即通过引入机械设备实现工厂机械化的制造时代。上世纪40年代进入「工业2.0」，电气与自动化时代开创了产品批量生产的高效模式。70年代开始并持续至今的信息化则是「工业3.0」，通过数字化的技术将信息存储起来，方便工厂的决策者管理。而如今的「工业4.0」时代，是智能制造时代，对生产力提出了更高的要求，背后的动力极有可能是如今蓬勃发展的人工智能技术。
前三次工业革命，中国都没赶上。18世纪，中国处于闭关锁国的封建时期；上世纪 40年代，中国处于动荡之中；70年代，中国则刚刚起步发展。因此，对当下的中国来说，国泰民安，人才培养增多，资源丰富，抓住「工业4.0」的智能制造时代机遇至关重要。
智能制造的核心在于「智能」：智能并不是简单的自动化，而是让制造拥有「大脑」和让大脑决策的各种「神经系统」。
沈小勇介绍，本质上，计算机视觉要解决的是「看得清」与「看得懂」的问题，也就是看完后还要进行分析，对应人的眼睛与大脑。只有拥有敏锐的「眼睛」与聪明的「大脑」，才能最大化发挥自动化「手臂」的作用，而AI正是让制造拥有会思考的机器设备的核心所在。
思谋的创始团队相信，新一代AI将贯穿于设计、生产、管理、服务等生产活动的全链条，使制造具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
在2015年提出的「中国制造2025」计划中，工业计算机视觉应用占了重要位置。
从人脸识别到工业智造，计算机视觉的落地目前已跨越了半导体、汽车、航空、新能源、精度光学等行业，如镜片分拣、轴承检测、特种条码设计与识别、偏光弯膜、模具检测、AVI检测等。以芯片检测为例，基于深度学习的计算机视觉算法就有可以完成亿级晶体结构的全自动聚类分析：检出率超过99.99%、单流程处理效率提高96%、AI自动化全检处理效率提升90%。
传统制造业在国家经济中的占比，就是智能制造未来的市场容量。据国家统计局数据显示，2019年、2020年，中国工业增加值的规模均超过了31万亿。工业领域1-2%的效率提升就意味着数千亿级的经济增值。