自2月10日起，广东省的制造业企业陆续复工了。公开资料显示，比亚迪、创维集团、大族激光等企业已陆续恢复生产，以确保满足正常的供货需求。
但在硬币的另一面，尚未完全恢复的交通，供不应求的防疫物资等因素，都将导致员工返工困难；再加上产业链上下游的供货不足、成本上升，企业的资金链日渐紧张，以及受到国际贸易的影响，原本已经备受影响的中国制造，面临的挑战再次升级。
“我们的情况其实还好，因为高视是设计研发类的公司，绝大多数研发人员不受办公场地的限制。”高视科技董事长兼CTO姜涌博士介绍道：“而且高视本身在全国几个城市都有布局，协同办公系统的布局也比较完整，工期上或许会有些许延迟，但整体业务是稳步推进的。“
2019年三季度，高视科技获得了小米长江产业基金、顺为资本、弘信资本及人合资本超过1．2亿元的联合投资，顺利完成B轮及B＋轮融资，在日渐冷静的资本市场中表现尤为亮眼。同时，账面上充裕的资金流，也给了高视科技在不确定的市场环境中，对抗风险的能力。
对一家基于人工智能，以AI机器视觉为核心技术，聚焦工业高端制造领域质量检测环节需求，提供检测、识别、测量、定位以及机器视觉检测平台化综合解决方案的高新技术企业而言，高视科技成立和发展的节奏都遵循着助力中国制造到中国智造过程中最为核心的目标：智慧牵引、机器替人、品质升级、降本增效。
在姜涌博士看来，采用“机器替人”完成质检环节，价值远不止人工成本的节约。“维持检测质量的稳定性，帮助厂商提升良品率以节省成本，推动厂商整体工艺水平全面提升，对于客户来说是更大的帮助。”
面板产能持续扩张，半导体及电池行业加速投资，高视紧握红利期
受益于消费电子市场的推动，全球面板产能曾经历一段高速增长的时期，但彼时的供应商多以韩国、日本和中国台湾等国家和地区为主，中国国内面板制造业的产能在全球不足4％，在国际市场中扮演的角色并没有那么重要。
随着全球产业链的分工逐渐明确，国产面板的产能在全球市场上的占比逐渐提升，从2010年的4％稳步上升至2015年的22％，以京东方、华星光电为代表的国内厂商，产能不断增强，随之而来的是在平板显示生产设备上的投资比重不断提升。
也是在2015年，在机器识别领域深耕十余年的姜涌博士，与拥有多年营销及运营管理经验的魏斌及核心技术团队一起，创办高视科技，并从最初的屏质检，逐渐将其技术与解决方延伸到半导体、锂电池、玻璃盖板等获得持续加速投资的产业升级行业领域。
“我们工程师做研发的核心思路聚焦在故障本身，如凹陷、划痕、破损等，和具体在哪个行业没有直接的关系。”当谈及过去两年高视的技术在新场景落地时，姜涌博士说道：“正是因为我们过去在屏检测领域积累下来的丰富经验及超过100亿的海量工业缺陷数据库积累，才使得高视在进入其他行业时具备先发优势。”
回到面板行业，尽管在过去的2019年里，大尺寸LCD面板价格不断下跌，但行业整体产能扩充的节奏并没有慢下来，反而随着AMOLED、OLED、MicroLED、MiniLED等的技术迭代有进一步扩张的趋势。
根据OLEDDindustry数据显示，2017年至2020年国内AMOLED领域领域将进入密集投资期，2020年将达到1138亿元。高额的产线投资背后，也预示着对产线设备的投资额度会进一步升级。
据姜涌博士介绍，规模级以上的制造企业，过去在质检领域对于人工需求特别大，但随着客户对于产品质量要求越来越严格，再加上机器检测能从很大程度上提升质检的效率、稳定性，因此该领域机器替人的需求增速飞快。“不止是屏质检，现在越来越多的行业都有用机器质检的需求，再加上国家在大力提倡机器换人，在市场需求和政策推进双重条件下，行业渗透率的增速很快。”
降本增效成硬需求，找准落脚点是关键
机器替人的效率究竟如何体现？以显示面板行业AOI检测应用为例，姜涌博士使用了这样一组数据来说明：
中国大大小小的屏幕每年的出货量约20亿块，而一块屏幕的整个生产流程中至少要被检测8次，人工检测每次时长约为1分钟；而采用机器视觉检测检测一块屏幕的时长仅为3．5s；
人的漏检率可能达到1％－2％，但机器的漏检率只有0．5％；
而机器可以不分昼夜稳定工作，不会受天气、心情、劳动时长等外界因素影响，但人的行为误差却在10％。
虽然上述数据仅为从业者的估算，但机器替人的确在帮助企业提升制程品质，节省成本。“我们服务的一个屏幕厂商，在制程过程中使用我们的检测设备后，提升了产线良率，每年直接节省了约4750万元的原材料成本。”姜涌博士提到。
也正是因为客户看到了新技术实实在在地为企业提升了效益，高视在行业内也积累的良好的口碑。目前，京东方、华星光电、天马等都是高视的合作伙伴与核心客户。
深入一线，建立数据护城河
“虽然高视也有提供设备集成的能力，但我们的业务定位还是基于底层技术与海量工业检测工艺数据库，为行业终端客户或核心供应链厂商提供基于机器视觉和人工智能技术的核心综合平台解决方案，高视根据客户需要提供包括光、机、电、算、软多方面的软硬件Turn－Key解决方案，并委托核心自动化合作伙伴实现涉及设备或系统输出的产品部分。”CFO寇巍将高视科技定义为一家AI机器视觉工业应用综合解决方案供应商。
姜涌博士在交流过程中也表达出相似的观点：“中国从制造大国向制造强国发展的趋势是不会变的，随着人工智能技术的不断迭代，技术本身能够通过各种硬件得以实现，但技术与数据才是核心。”
正是因为如此，高视技术团队花费了5年时间，打造了相对成熟的底层算法及光学标准化开发平台，并不断迭代完善。而深入各大厂商的一线生产线，让高视获得了大量的原始数据，建立起超过100亿数据元的标准化工业缺陷检测数据库资源。在人工智能技术应用的背后，这些底层技术平台及专有工业数据构成了一道护城河，让高视以检测为支点，撬动更大的市场。
据悉，目前高视针对检测领域的数据平台正不断迭代与完善，通过对海量缺陷检测领域所积累下来的数据进行分析处理，总结出算法模型，也因此具备了技术快速复制和和在不同场景落地应用与迭代的能力。
“值得一提的是，我们切入的工业检测领域，之前在国内是缺少整体解决方案的，在工业客户需求的一线，不断积累行业Know－How是涉足行业的基本前提。同时，获取行业核心客户的准入与认可，则是一个先有鸡和先有蛋的问题。很幸运，高视科技先行一步，但未来更需持续面对挑战。”寇巍表示。
团队方面，高视目前拥有包括11位博士，20余位硕士组成的接近150人的研发与技术支持团队，也吸引了来自Google、百度、微软以及三星、佳能、TCL等知名企业的优秀人才，在产品研发和产品规划能力上都具有较强的技术储备。而高视在各个方面所具备的优势，也吸引了不少实力投资机构及产业合作伙伴的深度支持。
修炼内功，拥抱变化
在2017年获得由同创伟业领投的A轮融资后，2018年年中，高视曾获得顺为资本5000万元人民币的A＋轮融资，并在一年之后，获得了小米长江产业基金、顺为资本、弘信资本及人合资本超过1．2亿元的联合投资。在日趋冷静的创投市场，资本的眼光是雪亮且独到的。以小米长江产投为例，这支专注与先进转杯和半导体等智能制造领域的产业基金，之所以选择了高视，并成为其第二大股东，足以说明问题。
高新技术企业需要融资的逻辑很简单，无非是前期巨大的技术研发需要投入，而实现全面商业化还需进一步等待市场的验证，“高视2017年就达到了盈亏平衡，由工业底层夯实基础并逐步向上构建人工智能综合解决方案平台的商业策略还是相对扎实的，我们期待外部的支持，但首先必须先具备养活自己获取优质业绩实质的能力。”寇巍表示。
但高视的“野心”显然不止于此。细数高视的发展经历和融资节奏，不难发现公司每一次发展的背后，其实都离不开资本市场的有效助力。随着国家产业结构调整推动，以半导体、消费类电子、新能源等为代表的高端制造产业升级推动下的需求红利逐步展现。作为深耕高端工业智能应用领域多年的从业者，高视科技团队也在资本的助力下，积极应对新需求、储备新技术、夯实工业底层数据与开发基础，除了在显示面板行业 深耕外，也及时面向半导体、锂电池（3C及动力电池）、透明玻璃盖板、智能机器视觉标准化硬件等领域提供技术与解决方案，并已经获得了包括华为、小米、ATL等行业标杆客户的商业化批量应用。
高视的案例可以说明，只有市场趋势和风向中，能够快速响应，并且有技术和实力快速拥抱变化的企业，才是未来商业竞争中真正的杀手锏。
“有没有想过要把高视做成一家什么样的企业？”
“我们是真的想为中国制造，智能制造的发展做些事情，”在此前的一次面对面的交流中，姜涌博士神情恳切的给出了这个答案。
并非妄自菲薄，对于有着航天工业体系的家庭背景，同时拥有南京航空航天大学博士学位，并一路走到佳能中国研发中心图像处理专家的姜涌而言，他见过国内高端制造业的发展，也经历过国外顶尖制造业企业，“差距”二字是他最深的体会。
“但从大的趋势上来说，中国从制造大国向制造强国的发展路径不会变，国内也有大量的AI人才和海量的工业数据，加上这么多的工业落地场景，我相信中国在工业智能领域有着很好的起点。”对于可能不确定的未来，姜涌博士依旧保持信心。
“修炼内功。”这四个字是姜涌博士对过去一年的总结。
中国经济新常态下，产能结构的调整升级虽需经历阵痛但不得不为，中美双边贸易的影响及全球经济的下行，或将暂时影响中国在全球产业链中核心位置逐步夯实的进程。但对于拥有核心技术及落地场景的高视而言，助力中国智造，机遇必定大于挑战。
正如文章开头所言，对于不受办公地点限制的高视研发人员而言，“宅”在家中的加长版春节并不太会影响工作，陆续复工的工厂也并没有过于拖累项目的进程。
对姜涌博士来说，找到目标方向和要去弥补的空白，便是高视存在的价值和意义，作为工业人工智能技术服务商的典型代表，高视未来的表现值得期待。
作者：余欣婷
