文| 铅笔道 记者 杨博宇

注：许剑锋承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音。

“AI不管说得多么高大上，最终得要落地。”

自2016年创办洪朴信息，许剑锋一直在寻找合适的落地场景。经过1年摸索，他逐渐把重心落回到传统制造业，满足并挖掘制造企业现实和潜在的需求点及增值点。具体而言，就是通过搭建不同典型场景化的数据分析模型，形成可以普遍运用的数据分析子模块，进而搭配组合成各种方案，满足不同工厂的需求。

自去年7月报道之后，许剑锋又将应用领域进一步细化，主要面向3C和半导体行业提供服务。

据许剑锋介绍，半导体和3C制造对产品质量要求高，企业通过AI提高生产效率和质量的需求相比于其他制造业更加迫切。另外，该领域生产线已经有大量数据积累，为后期数据分析提供了基础。

除了细化落地领域，许剑锋根据市场需求大小，将原来产品智能缺陷识别、智能制造大数据分析和预警平台等5个产品方向，精简为“智能外观缺陷检测”和“智能生产过程管理”两条主要业务。

传统的产品外观缺陷检测和基于检测仪器输出图像的缺陷检测，均依赖于人工目视检查，检测品质难以保证。洪朴信息开发的外观检测系统，基于机器视觉技术，能够识别标注这些缺陷，实现全自动精准检测。

如3C制造工厂生产线上对于PCB集成电路板外观缺陷的判断，传统企业需要雇佣大量人工进行检测。洪朴团队则基于深度学习技术开发PCB板外观缺陷检测系统，可识别划痕、油污、异物、变色、气泡、凹点、凸点等外观缺陷问题。其检测精度大于99%，可取代人工，实现效率的提升。

另外，在企业生产线中，数据在各个系统中流动、相互孤立，没有得到有效利用。生产线干扰因素众多，对于质量、产能等关键生产指标的变化难以系统、实时地管控与预测。

洪朴信息采用智能分析系统，通过实时监控与分析各系统数据。如生产批次数据、设备参数、人工操作数据、物流数据等。系统从中分离出提升良品率的控制因数、降低生产周期的关键变量，通过预测，提前介入生产线的各类扰动。实现企业生产效率的提高，降低生产成本。

许剑锋算了一笔账，一家工厂十条至几十条生产线，每条生产线2名工人负责缺陷检测，若全部用技术替代，可每年为企业节省人力成本数百万元。

一名工人正在进行外观缺陷检测。

不同于服务C端的人工智能公司，在工业生产流水线的应用场景下，图像识别等技术必须一次性完成产品的检测或鉴定。所以对于技术的要求相比于C端更加强调稳定和精确。

为此，公司成立了洪朴研究院。它由数名“国家千人”教授、高校学者和博士、硕士组成。专门解决算法和技术落地等问题。

在市场推广方面，许剑锋介绍，公司主要客户均为行业头部公司。一方面，传统制造业通过AI提高产品质量和生产效率仍然是少数，只有头部公司才有足够的动力和资金投入；另一方面，通过服务头部公司有利于建立洪朴信息的品牌效应。

此外，洪朴信息也与微软、华为、阿里云、GE、Dell、SAP、UCLOUD、IBM等企业建立合作，作为整体解决方案的一环，服务传统制造业企业。去年，公司共服务5家客户，客单价在数十万~百万元不等。

2018年公司计划拿下10余家客户（目前已经获得5家客户），计划营业收入全年可超过千万元。

今年春节前，洪朴信息获得产业基金永洲资本近千万天使+轮投资。现阶段，该公司已启动Pre-A轮投资。

编辑  付文学   校对   武旭升

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