质检工人在汽车零配件业从业人员中占很大比例。以电镀行业为例，产值5亿的工厂，需要大约

300名质检工人，计入相关的管理成本，每年总成本超过2000万，占到年产值的4%。

除了高昂的成本，人工检测的方式还存在效率低、易疲劳、人员流动率高需要反复培训等问题。

「波塞冬」是一家成立于2017年的科技公司，基于AI视觉技术，为汽车制造行业客户，提供零部件外观检测的自动化解决方案。

汽车电镀件和玻璃是波塞冬首先切入的2个品类，由于表面强反光、干扰源多（光线、灰尘颗粒等）等因素，无论是人工还是传统计算机视觉，都很难解决电镀件和玻璃的外观检测问题。

波塞冬的解决方案是制造一个黑暗环境，用栅格光照射零部件，将零部件水平旋转360度，摄像头会采集零部件在各个角度打光下的图像，通过AI算法进行分析质检，发现并自动标记出有瑕疵的不良品。

通过该套方案，波塞冬可以实现精度0.1mm的外观不良检测，在对某品牌的车标质检测试中，可以实现95%以上的准确率。

新技术在工业领域落地的普遍过程是，先针对某一问题产生技术突破，然后模拟生产环境研发出原型机，获得客户认可后，与少数几家客户进行生产环境改造试点，不断优化到可稳定运行时，就会迎来规模化落地的快速增长阶段。

目前，波塞冬已经完成原型机的开发，将核心技术申报了国家专利。并已与3家行业头部客户开展生产线改造试点，包括全球第二大汽车玻璃企业、国内前三的电镀集团等。

变现模式上，波塞冬计划按照检测品类，每类收取硬件设备费以及每年的软件服务费。今年预计营收可达600万元，并完成试点验证，明年可较大规模落地。

波塞冬解决方案的市场规模有多大呢？创始人王勇给36氪算了一笔账：

2017年数据显示，国内有超过3万家汽车零部件企业，每家企业都会涉及到产品100%甚至200%（2次全检）外观检测。波塞冬按平均每家每年只开发两个品种产品的视觉检测（实际可能几十种），报价20万元/产品/年计算（国外传统设备报价的20%），总的市场规模超过120亿元/年（不含其他衍生服务）。如果以全球来计，市场规模可超过2800亿/年。

基于AI视觉检测技术，未来，波塞冬还将在汽车行业纵向拓展更多质检场景，如铸铁、铸铝、氧化处理表面、油漆表面等；并横向拓展到更多领域，如通讯设备、光伏、电子、军工、家电等。

对于“不同产品是否存在定制开发成本高的问题”，王勇向36氪表示，波塞冬前期会聚焦在电镀件和玻璃这两个品类，其特点是通用性足够高，量足够大，痛点足够强。未来也会以类似角度去选择切入的品类和领域。

值得一提的是，创始人兼CEO王勇在汽车行业有十余年的工艺、生产制造、质量检测等经验，哈工大汽车工程学院本科，清华-MIT GMBA 硕士。曾是德国汽车工业联合会高级质量经理，从事其中国片区下属企业的质量检测培训、资深顾问工作，因而具有大量行业经验和客户资源，这也是波塞冬的核心竞争力之一。

团队其他成员，CTO焦文华，是前贝尔实验室杰出研究员，前阿尔卡特朗讯顾问工程师，北大通信专业博士，清华大学MBA；首席科学家屈桢深，是哈工大副教授，机器视觉专家，哈工大人工智能研究院的首批研究员；CDO高广伟， 曾是甲骨文中国Java事业部首席顾问，曾在华为、西门子、飞利浦等知名企业担任技术专家，16年工作经历。

目前，波塞冬已开启600~800万元的种子轮融资计划，资金将主要用于产品研发、产线落地、团队建设等。

36氪还报道过一些业务相似的公司。阿丘科技将AI和3D视觉技术用于工业质检和分拣，于今年1月完成800万美元A轮融资；高视科技将AI视觉用于屏幕质检，已完成超过5000万元的A轮融资；瑞斯特朗则聚焦在纺织布料质检。