作者：时子言

据悉，凌云光技术股份有限公司（以下简称：凌云光，股票代码：【688400】）首次公开发行股票网上路演时间锁定为2022年6月22日。届时，公司管理层将与投资者进行即时深入的交流，并针对机器视觉未来在工业人工智能领域的应用和发展做出相关阐述，投资者借此对凌云光的业务体系、核心竞争力及投资价值将会有更为全面的认知与了解。

当前，随着新一轮科技革命与产业革命的加速发展，智能制造已成为全球制造业的重要发展趋势。过去人工智能技术促进了制造业的发展，让机器在更多领域能够逐步替代过去传统自动化或人力，形成了过去的工业3.0。而步入工业4.0时代，如何让人工智能技术在工业领域落地生根，更好地解放那些需要‘心灵手巧’才能完成的人工作业，保证作业品质,又实现其生产效率提升呢？

凌云光白手起家开创事业。用20年的实践，探索了一条基于机器视觉+AI人工智能:为机器植入眼睛与大脑的发展路径；同时辅以自动化精密控制，作为机器的肌肉与骨骼。让机器从自动化到智能化，让其更像“人”，即工业人工智能实现“眼、脑、手”的配合，达到眼睛明亮，脑子聪明，手脚灵巧，相互配合，代替重复性、高精度、高效率的作业难度高的工作，把传统难以度量的产品与质量科学数据化,从而实现真正的工业AI落地,走出一条智能制造的道路，赢得许多业界领袖客户的青睐。同时，机器视觉+AI作为工业互联的眼睛与大脑，有效采集客户产品和质量数据和生产数据，并在大数据和云计算技术加持下，实现工业生产的数据化、知识化与智能化，极大的提高生产与品质管理水平。未来利用更多的人工智能技术,让管理从现在的专家系统更加智能化。因此,利用机器视觉+AI技术，继续服务行业坚持“质量兴业，赢在智能”的客户理念，是为未来智能工业的关键和基础，也是开创工业元宇宙时代的基础技术。

一.扎根行业20年，积累工业人工智能落地经验，走出一条自己的路

Google公司人工智能高级专家，Dr. Ian Goodfollow博士说“人工智能真正的挑战是解决那些对人来说凭借直觉来执行,又很难形成形式化的任务，比如识别人和声音,图像,物体等。该领域的研究包括机器人,语言识别,图像识别,自然语言处理和专家系统等实际应用中解决问题。”为此,人们把机器视觉喻为工业人工智能皇冠上的明珠,也是今年来出现的工业元宇宙的基础。

机器视觉是第四次工业革命的一项机器学习AI的关键技术,他与深度学习不同，是基于先进光学图像和计算机视觉CV的结合技术，其功能包括视觉对生产作业的产品与机构的定位、测量、识别和检测等模式识别的核心图像处理技术。这是人AI工智能领域的一项关键技术。可应用到多个工业领域，更好地完成那些艰难的作业工作,满足现代制造提质、增效的刚需。随着算力加速,我国进入全面推进智能制造阶段，机器视觉应用场景将随之急剧扩增，对应机器视觉相关产品与解决方案将迎来重大战略机遇。

凌云光是我国较早进入机器视觉领域的企业之一，先发优势显著。公司自成立以来，一直以光技术创新为基础，持续聚焦机器视觉业务，成功构建了先进成像、智能算法、智能软件和智能自动化四大技术创新平台。2021年，凌云光机器视觉自主产品收入超过15亿元，同比增长近60%，占总收入的62%，为核心收入来源。目前，公司提供的自主产品主要包括可配置视觉系统和智能视觉装备，并广泛应用于消费电子、新型显示、新能源、智慧交通、印刷包装等下游领域。2021年，上述两类主要产品收入分别为6亿元和7亿元，较2020年分别增长39%和81%。整体来看，在工业领域，凌云光通过可配置视觉系统产品给机器植入“眼睛”和“大脑”，而智能视觉装备则在此基础上增加结构本体和自动控制部件，来实现客户生产线上的检测控制与执行，形成“手”、“眼”、“脑”协同的智能化设备，为客户构建“智慧设备及智能产线”。

以机器视觉最为重要的“眼睛”为例，凌云光针对“眼睛”分别从两个方面进行持续优化与提升。其一是精度，目前公司在日本夏普，京东方，群创广电的显示屏及相关产品检测已实现1-5微米的精度水平，远非人类肉眼所能及。且未来成像精度仍将继续提升，实现纳米级精度服务生物成像需求；其二是维度，从2D到3D，从可见光到紫外、近红外，甚至到长波红外和太赫兹，光谱的谱段也会进行较大扩展，进而形成多维多尺度计算成像技术，大幅增强机器视觉的图像信息获取能力，服务诸多行业。相比人工检测来说，机器视觉的精度和维度都形成了飞跃式提升，加之智能化的自动化设备，其整体生产效率和质量都是人工所无法比拟的。

虽然工厂拥有统一质量标准，但因很多生产环节仍然依赖于人的主观观察与判断。因此执行过程中会存在巨大差异，且无法数字化、知识化，不能快速做到生产缺陷追溯。通过凌云光的机器视觉+AI方案，可以较好实现生产过程的产品数字化、知识化。20年来，公司在3C电子、新型显示、印刷包装、新能源等领域积累了众多的行业头部客户，如苹果、华为、小米的产业链，以及工业富联、瑞声、京东方、宁德时代等优秀企业，广泛部署了数万套“眼睛与大脑“，大批量取代辛苦劳作，枯燥乏味的作业劳工，为客户解决了行业巨大难题。同时也积累了大量生产数据和行业经验，走出一条理论联系实际的成功之路。

二.打造质量管理大数据专家系统,深受下游客户认可

科学的产品与质量数据基础上,公司于2016年推出了面向印刷行业的RRS质量筛查与GMQM质量管理大师软件，帮助行业客户建立质量大数据中心,成功应用到国内外众多行业领袖客户工厂，帮助用户设立科学的品质基准，并在业内首先提出全流程质量管控解决方案。该质量管理系统一方面实现了针对客户不同生产线上‘跨工艺’的数字化质量标准的统一和可追溯；另一方面通过AI与大数据处理，实现质量工艺数字化跟踪，形成快速监测、预警和报警机制，在上亿级数据质量追溯中，达到精确定位仅用3-5秒的能力，大幅提升缺陷检测效率。

以拥有10台印刷机的包装企业为例，从来料到加工，再到出厂品检，每个关键环节均加装在线机器视觉质量检测设备，通过及时发现与处理，可实现产品良率提升2%~5%，一年可减少约2000万元成本浪费。同时，实现人工节省30%、人力成本降低200万元。目前，该质量管理系统亦开始推广到消费电子、新型显示、新能源等领域，正在与行业领先企业进行联合研发或功能验证。

更进一步，凌云光同时结合“人、机、料、法、环”，进行全流程的数据采集与分析，通过深度学习、大数据分析，精准定位缺陷环节，辅以智能决策。基于智能算法的决策模块，在“云端”部署大模型和复杂核心业务，而在“边侧”和“端侧”来部署小模型和相对简单的实时任务，并形成“端、边、云”输出与反馈的智能协同作业闭环系统，加之统一的SmartFAB/GMQM/RRS质量大数据中心，实现客户在工业检测性能和良率的整体提升。

目前凌云光的机器视觉AI已实现从物料追溯、生产加工、部件装配、品质检测的全流程生产环节管理，而基于深度学习与大数据为核心的质量管理系统，可以更好的帮助企业提质、增效、降本、减存。最终以质量和效能改进为目的,借助工业人工智能技术,实现生产执行与管理的智能化升级。

当下，以人工智能为代表的先进技术，已成为引领行业变革、推动产业进步的重要驱动力。而凌云光努力抓住工业人工智能发展大浪潮，在加快技术创新与迭代的同时，推动机器视觉产品与技术的持续升级，并不断深化拓展应用场景，力争占领先进智能制造技术高地，开启自身高速发展的新时代。凌云光一直以客户为中心，以推动用户行业为己任，企业上下一心，努力在工业人工智能发展进程中有所贡献!可以预见，在凌云光等行业标杆的引领下，中国企业有望在全世界的工业人工智能发展进程中持续提高自己，并凭借其卓越的创造力推动行业进步。

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