潮水的来袭，无法回头。事实上在潮水来临前，岸边早有人嗅到苗头。就当所有人沉浸在ChatGPT带来的“时代狂欢”时，AI早已嵌套进许多行业里。作为AI技术应用最有潜力的领域，制造业乃至整个工业大类，近些年都在AI技术的帮助下朝着数智化领域迈进。

在2015年公布的《中国制造2025》长期规划里，AI相关字眼频频出现。而到了2020年，国家发改委再次明确将AI列入“新基建”战略。

五年时间，足以见证工业与AI之间的碰撞和融合。但工业是个漫长的链条。尽管AI技术已经覆盖了大部分环节，但对于迫切需要数智化转型的工厂来说，单就引入数字化系统就已经花费漫长的周期，若是再与AI融合，则需要更长的时间。此外，AI对于供需双方都需要付出极大的成本，投资回报周期被无限地拉长……在种种难题前，如何去俘获工厂的芳心，就成了当下AI公司重点需要考虑问题之一。

在东声智能创始人兼CEO韩旭看来：“打动客户的关键，是真实解决客户的核心痛点，让他们看到AI技术带来价值。而实现价值的方式，是自身过硬的技术和对行业的深度理解。”

东声智能成立于2019年的AI初创企业，以工业视觉为切入点，通过一系列算法产品以及平台化硬件产品，目前已应用于华为、比亚迪、亿纬锂能、立讯精密、富士康、特斯拉等知名企业。在整个泛工业领域，不仅是国内，东声智能也打开了美国、日本、韩国、马来西亚和泰国等海外市场。

软/硬件产品及解决方案，打通AI的“最后一公里”

在工业场景里，AI从不缺少需求——企业里深知数智化转型的重要性，AI能够解决企业在生产流程里的痛点。

但真正想把AI渗透进工业场景中并非易事，如开头所说，AI的生产要素过于昂贵，难以俘获工厂的芳心。如何实现AI普惠，打通AI应用落地的“最后一公里”难题，东声智能从通过软/硬件产品及解决方案持续的工业战略布局找到了答案。最先打动客户的是东声智能的AI算法，这恰恰也是东声智能Handdle AI质量管理系统的核心。

东声智能的AI算法可以对设备采集到的数字信息（性能）、2D/2.5D/3D图像信息等多维度数据要素进行监控与分析，为企业提供由视觉分析—产线数据分析—综合数据拟合—质量信息可追溯，从而为产线提升产品合格率，优化工厂人员结构，节省工厂成本，提高企业竞争力以及市场占有率等。以外，东声智能还看到了AI智能相机在工业场景里的前景，作为一种软硬件结合的轻量化、小体积、高集成化设备，智能相机并不需要过多的调试即可安装交付，非常适合传统产线的升级改造。

在高度浓缩了东声的算法后，该相机可以实现零代码交付，从训练到部署只需非常短的周期，实现了边端的快速部署和应用，为工业应用提供稳定、可靠的性能保障，进一步拓展了深度学习技术应用的深度和广度，降低了相关场景的局限性。

由此可见，东声智能从产线出发，从客户需求入手，为工厂提供视觉算法软件、边缘智能硬件、垂直行业解决方案，形成了模型生产、边缘计算到云数据处理平台的端边云系统闭环。

AI+工业视觉，坚守理想终会“开花”

有人把当下AI从业者看成时代的宠儿。在时代潮流和风口下，一批从业者借着时代的浪头冲上达到了别人难以企及的高度，是名副其实的幸运儿。固然AI是个好方向，但背后的艰难却鲜有人知，尤其东声智能所在的工业赛道，就连业内巨头们也难免折戟沙头，对于一家初创公司来说，其难度可想而知。

但好在东声智能最终还是有惊无险地度过了创业初期的阵痛，成功实现了AI算法的落地，最后靠着出色的产品力斩获国内外多家工业巨头的订单。从AlphaGo惊艳科技圈，到ChatGPT真正引爆AI浪潮，我们可以看到AI技术对于人类社会的改变，也对AI公司带来了新的机遇。不可否认，企业实现AI落地确实存在诸多问题，但能总有企业找到方向，火热地坚守着。我们相信，“AI+机器视觉”将创造更大的价值。我们相信，相信的力量！