近年来，全世界掀起了“智能制造”热，这既是未来世界经济走向的必然，也是现实科技发展的必由之路。随着中国经济和科技实力的加速增长，助力中国智能的中国机器视觉行业发展受到全世界越来越多的关注。行业企业奥普特成功上市，也标志着整个行业发展新起点的如期到来。

受访嘉宾：罗前

广东奥普特公司|总经理

M：这次采访恰逢奥普特成功上市的日子，首先向您表示祝贺！您能与大家分享一下您“敲钟”那一刻的心情吗？这一天的到来对于奥普特公司意味着什么？上市后的奥普特公司未来几年在产品研发和新兴技术领域将会做怎样的调整？

罗总：上市敲锣对于我们来讲是感动、激动，内心感觉不容易。上市对于我们奥普特来讲，未来意味着压力更大，责任更重，对我们奥普特整个团队的专业性要求更高。

在公司未来的计划中，我们坚持基础研发、产品研发与前瞻性研发并重。一方面通过对包括光学、物理学、深度学习、3D视觉技术等基础技术的研究，为产品研究夯实了技术基础；另一方面，公司也贴近客户需求不断研发改进既有产品，有效地满足客户需求、提升用户体验。此外，公司根据业务发展规划，结合行业发展轨迹，进行前瞻性的产品研发和布局。

M：公司一直秉承研发属于自己的产品，目前从光源、相机、镜头、运动控制、视觉系统等，这些在机器视觉公司里已算是很齐全的产品线了，请您介绍一下SCI这款视觉系统在技术和性能方面的优势及应用情况？

罗总：SciSmart智能视觉软件是一款简单易用、功能齐全、性能稳定的智能型视觉系统软件，是由奥普特自主研发。集成了预处理、定位、测量、检测、识别、3D聚焦、自动对焦、3D结构光测量、双目立体测量、光度立体技术等一系列图像处理工具。兼容市面上可见的主流相机品牌和GeniCam协议。支持串口、TCP等多种通讯模式及主流的通讯协议，能够方便的与各品牌运动控制设备建立数据交互。奥普特这款视觉系统已广泛应用在3C电子、新能源、半导体、汽车、医药及食品加工等多个行业，得到了诸多世界500强、中国500强和行业龙头企业的认可。

M：八年前我们对您进行过采访，回首起来，您当初回答的每一个问题如今都得了到验证，请您谈谈如何实现当初的规划？这些年付出了多少？有什么样的成长收获和感悟？还有什么遗憾和不足？

罗总：其实公司每年的话都有做了至少有三年的规划，对于如何实现规划，我们是每一个部门每一个模块都要数据化。这些年我们的付出是一步一个脚印，以客户的要求为第一目标。谈到收获，这么多年跟这些大客户打交道，对整个团队的提升，以及对我个人的提升，然后对公司的这种整体的要求，认为是跟中国以前传统的民营企业相比，有非常大的提升。

感悟就是：这么多年在整个团队管理里面来讲还是非常不容易，因为这么多年公司的每一位同事，他们有很多的想法，有很多诉求。那么这些在奥普特工作的每一位同事，如何让他们在这里开心？这里面所花的时间精力以及一些方式方法，这是我们在这么多年里面学到的更多的东西。简单来讲就是在不断的学习为人处事。

当然也有遗憾和不足，这个上市的准备工作还是做的有些晚，应该早几年，可能格局会更大一些。我觉得现在自己的这个内功还是不足的，很多地方非常欠缺，还要学习。

M：据了解，奥普特公司正在建设自已的独栋大楼，相信在不久将来，这栋大楼里承载了奥普特人的努力和希望，您在这栋大楼里最大的愿景是什么？

罗总：奥普特独栋大楼倒说不上，我们第一个是希望有这个属于奥普特自己的办公地点，然后让在奥普特公司的每一位同事有归属感。那我们的愿望是说不光只是这栋大楼，大楼只是一个工作的地方，希望有自己的医院，自己的幼儿园等一些附属条件的环境，我们的工作还是为了生活。所以，这栋大楼只是我们的开始，我们其实最大的愿景还是希望我们这一辈子做一件事情就在这个地方，然后坚持奋斗下去。

M：今年是我国“十四五”规划的开局之年，经济发展将加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，奥普特下一步如何适应新形势，对国际市场有什么考虑？

罗总：面对快速增长的市场，奥普特作为科技型公司，深耕技术研发投入及人才结构布局，这对于持续维持产品竞争力至关重要。公司成立研究院的初衷也是为了日后围绕新产品、新工艺、新设备、新材料等重点开展研发工作。将在深入分析和准备把握市场的基础上，重点做好支撑公司中、长期发展需要的研究开发工作，特别是不断研究开发出有市场前景、有竞争力的新产品、新工艺、新技术。公司在美国、东南亚、欧洲、德国均设有服务网点，全球化发展稳步推进。

M：机器视觉未来的发展关键在人才，而人才培养方面至关重要，包括公司、社会组织、培训机构等，您有什么意见建议？

罗总：机器视觉属于高科技行业，机器视觉的各部件分别从照明、成像、计算机软件等多个领域、经过专业化分工发展而来，是一门复杂的交叉学科和行业领域。即使从全球范围看，机器视觉行业的发展时间也仅有五十年的时间。目前，国内高等院校尚未开设专门针对机器视觉的专业，机器视觉的专业人才主要来自于行业内的自我培养，相关人才相对稀缺，所以建议培训机构以及高等院校能开设机器视觉相关课程，为行业输出更多优质的人才。