南京鑫业诚机器人科技有限公司成立于2016年，一直专注于智能制造领域，聚焦精密智能在线检测解决方案。近几年，在陈叶金博士的带领下，公司高速发展，并且已于去年获2000万元首轮融资，受到业界越来越多的关注。

   记者：2020年是比较特殊的一年，上半年爆发的疫情给许多行业带来了比较大的影响，机器视觉行业也是如此，您如何看待这次疫情对行业发展的影响？

   陈博：万物互联与人工智能时代，机器视觉已经成为备受全球科技巨头关注与重点投入的新基础设施技术。从技术角度来讲，机器视觉被认为是人工智能的分支，可以通过人工智能算法将图像信号进行处理和分析，能够实现对待测物体的精确分析。相比人眼，机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多，并且可以胜任很多严酷场景，以及完成高计算强度的、枯燥的、重复的工作。此次疫情的发生对机器视觉行业是把双刃剑。疫情期间，大量AI技术被应用到医疗、救护与防治场景之中，比如AI测温仪器、服务机器人、AI远程服务支持助手等。这也给全行业一个全新的思考。

   在很多场景中，机器如今完全有能力替代人工，特别是在高风险、高计算，或者重复与枯燥的场景中，机器甚至会比人力更有优势。同时，工业现场的信息采集有望让机器视觉在工业质检、设备调试验收各领域应用，整个疫情期间，机器视觉替代人工完成各项应用任务，较大程度上缓解了高科技企业正常运营中对于人工的急迫需求。

记者：公司成立至今一步步在发展壮大，并且在去年拿到了首轮融资，现在回想这几年的发展，有何感想？

   陈博：在资本市场寒冬期，鑫业诚能于2019年取得首轮融资实属不易，这不仅因为鑫业诚选择了机器视觉方向的前沿技术，并全力以赴地更迭创新产品，更是因为公司拥有一个拼搏向上的优秀团队，齐心协力地创开发、共成长。

   记者：您是如何带领鑫业诚这支“精锐” 队伍的，有什么秘诀可以跟我们分享？

   陈博：优秀的团队是企业的灵魂所在，好的团队能够给企业带去无限的价值和广阔的发展空间。相反的，松散没有组织没有凝聚力的团队则是一盘散沙，企业自然也会在原地踏步，停滞不前。首先，作为鑫业诚的管理高层，应当以身作则，树立好榜样，只有本身做好了表率，产生一定的信服力和信任感，才能让基层员工上行下效，避免产生逆反心理。

   其次是统一价值观。凝聚力不是短时间内就能形成的，需要每个成员紧密配合、互相打磨、度过磨合期，在此之前，形成统一的价值观是重中之重。统一的价值观表现在大家有同样一个奋斗目标，知道自己和公司想要什么，该往哪个方向走，并且为之努力和拼搏。如果每个人都有自己的想法，那么就很难形成凝聚力，也就很难拧成一股绳朝着目标前行了。高度统一的价值观就是行动纲领。

   再就是需要恩威并施。人才是企业前进的保障，所以适当的人文关怀也是很重要的。只是一味的进行惩罚和批评很容易就消磨掉员工的自信心，时间长了就会渐渐失去人心，当然，人文关怀也不是只会妥协，要让员工感到温暖，同时也不要让他们觉得公司没有原则，领导没有魄力。带领团队前行，没有魄力是很可怕的。

   兼听则明。作为管理人员在战略布局上虽然会有自己的精心考量，但是难免会有纰漏，想要带领好一个团队就需要适当的倾听下属的意见或者是建议，这样才能不断自省，稳定发展。

   记者：鑫业诚非常重视自身的研发能力，并且在精密智能检测方面有着独特的建树，那么最近有没有什么好的消息？

   陈博：鑫业诚凭借卓越的技术实力和优秀的产品方案，率先进入智能视觉自动化检测领域，推广以精密智能视觉自动化检测为基础的机器人自动化应用，公司不断整合上下游的资源，拥有巨大的全产业链优势。当下已经与泛半导体行业巨头展开战略合作，进一步拓宽市场渠道，并承担江苏省重点研发计划《面向智能制造物流分拣的动态结构3D系统应用与示范》项目。

   记者：在工业4.0及中国智造2025的热潮下，机器视觉扮演着什么的重要角色？

   陈博：随着工业4.0和中国制造的浪潮来袭，机器视觉会摆脱最初“辅助工具”的地位，成为生产系统的“眼睛”与“大脑”，目前早已发展成熟，行业进入稳定增长期。

   记者：您认为行业发展的痛点在哪里？

   陈博：机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点，也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期，许多机器视觉组件开始出现，它们不需要低级编程，并且具有用户界面，这使得工具的配置更加容易。

   20世纪90年代智能相机技术的爆炸式发展巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。最近发布或引入了一些新组件，声称可以消除某些应用程序的机器视觉任务的粗略配置。尽管如此，机器视觉集成业务已经蓬勃发展。随着机器视觉组件行业最近以创纪录的水平增长，机器视觉集成行业似乎也出现了显著增长(不过，有趣的是，由于市场上很少收集到机器视觉集成方面的硬数据)。

   对集成服务的一些持续需求，甚至包括所谓的易于使用的组件，是机器视觉实现的基本性质，这需要有关光学和照明等方面的高级知识，这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。但是，机器视觉集成服务需求的持续增长，很大程度上是由于工业内部对需要使用尖端机器视觉技术的最具挑战性的应用程序的实现的持续和不断扩大的需求。