36氪首发｜「辛米尔视觉」获千万级天使轮融资，聚焦边缘端视频理解技术，为工业事件检测领域提供软硬一体解决方案

互推小编 2023-06-12

作者｜韦世玮

36氪获悉，近日边缘端视频理解技术研发商「辛米尔视觉」宣布完成千万级天使轮融资，由原子创投独家投资。这笔资金将用于公司硬件产品的小批量生产，加速拓展应用矩阵。

辛米尔视觉成立于2019年，定位边缘端视频理解的软硬件平台，主要基于视频理解底层技术，通过自研的超精简网络算子和高能效压缩技术，以及芯片级视频时空处理技术，为客户提供“高效+轻量”的行业解决方案，覆盖人员存在性检测、过程一致性检测、异常检测等工业场景。

随着新一代工业场景对安全生产、正常生产需求的逐年提升，如何通过机器视觉技术更好地提高工业生产的规范化和安全性，成为当下迫切需要解决的问题。据相关市场数据，2021年中国缺陷检测和初级安防监控的传统工业视觉市场规模已达200亿元人民币，预计2026年将超500亿元。

不过在工业事件检测场景，传统的工业机器视觉和智能安防系统却存在两个问题，一是检测慢、有延迟，二是成本高昂。

一方面，在高速运行的产线中，实时检测并及时介入干预避免人员受伤、保证生产安全是重要目标。但视频理解计算通量数倍于单帧图像，且为并行流水线式架构，传统方案的数据交互流程和次数繁多，系统延迟大。

另一方面，工业场景的部署规模大，传统的解决方案需集成多个独立子模块，一套落地成本约4-5万元，相当于一家装备100个机器人工作站的中等规模企业，仅在安全事件检测功能上就要投入数百万元，这一高昂成本严重阻碍解决方案的规模化落地。

辛米尔视觉创始人、CEO杨明伦告诉36氪，目前大部分协作机械臂产品如要符合安全标准，其运动速度需要降低至每秒几十毫米的量级，不能满足实际应用中的节拍要求，必须要一种主动式的防御系统实时检测人员距离，并保障快速响应和干预。

针对这些痛点，辛米尔以边缘端视频理解这一平台型技术为底座，开发了“工业AI事件相机”，采用轻量化设计，通过插上不同应用模块，逐步覆盖人员存在性检测、过程一致性检测、异常检测等多个工业事件检测场景，拥有低延迟、准确率高、成本低三大特点。

同时与传统方案相比，其软硬件落地成本可降低80%，即插即用，可实现单站部署1小时、100个站点系统性批量部署1周、数百个站点规模性部署1个月完成。

1、安全检测

这一模块是将传统安防下沉到工业设备层，根据工业要求和场景开发对应产品，满足工业安全防护的要求。“我们从终局思维来思考，希望最终能领导这个市场。”杨明伦说，因此公司并没有做集成式解决方案，而按照性价比最高的原则，开发了用于安全检测的视频理解相机，能够与工业机械臂、协作机械臂、专机设备等进行配套。

具体来看，通过利用边缘端专用架构和算子，辛米尔视觉的“工业AI事件相机”可实现危险发生到设备停机50ms内快速响应，比传统方案提升5-10倍，识别准确率高达99.9%以上，同时可替代物理围栏，成本及周期部署性价比更高。

安全检测应用实景

2、过程一致性检测

这主要面向生物医药行业。杨明伦谈道，药厂、实验室、生物医药机构等GMP场景下，人员异常行为会造成高价值药品制剂的批量性报废，造成巨大经济损失和安全事故，需要对特定过程的规范性进行检测并实时介入干预。

据了解，由于场景特殊性导致高功耗计算组件不能被使用，该检测设备内置了数个“工业AI事件相机”进行全方位检测，并且核心组件均为辛米尔视觉自主研发生产，整机成本大大降低，更利于在市场进行大面积推广实施。

过程一致性检测应用实景

3、异常检测

相比于前两者主要针对人员的检测，第三个异常检测模块主要针对设备安全。基于边缘端视频理解技术，“工业AI事件相机”利用二元场景分类，可实时在线检测并介入产线设备中的未知异常突发性事件，大幅提高排障效率，降低异常风险状态。该异常检测模块预计在2023年进行量产。

异常检测应用实景

“我们的思路是针对每一个场景把它做透，逐步覆盖国内所有工业机械臂和协作机械臂厂商。”杨明伦解释，未来公司还将研发存储设备和数据软件，“相机与存储”的关系就像“水龙头与水桶”，可以形成数据壁垒。

从行业层面看，杨明伦认为目前辛米尔视觉在市场上竞争优势明显，一是产品核心器件均为自主研发并生产，可大幅降低供应链成本；二是公司拥有全球众多行业的工业机器人及自动化工厂场景的视频数据集；三是公司自研核心算子，从模型到算子，从芯片架构到加速手段都构建了全链条壁垒。

“与其他大部分玩家的通用型产品相比，我们针对工业事件检测开发的专用型产品，相比较传统机器视觉公司采用‘工业相机+GPU’的解决方案，可大幅提降低落地部署成本。”杨明伦提到。

辛米尔视觉一系列优势实现的背后，与公司的核心团队息息相关。公司从芯片到最终方案落地方面，构建了完整的技术和落地团队，其中研发团队硕博占比80%，均来自上海交通大学，在边缘端视频理解领域拥有数十年积累，研究成果发表于NMI、AAAI、TECS、TIST等顶级国际期刊和会议。

落地方面，目前辛米尔视觉的“工业AI事件相机”已实现中高批量生产，安全检测产品和系统解决方案已落地锂电池、家电、高铁制造、汽车及零部件、生物医药等多个重点工业领域，客户包括宁德、美的、中车、科达、丰田、一汽、国药等数十家国内龙头客户，以及英、法、美、以色列等多家海外头部企业均有规模性部署，业绩增长超10倍。

杨明伦谈道，辛米尔视觉目标在一年内切入头部大客户渠道，深耕机械臂行业，接着在生物医药行业推出检测仪器，快速落地国内头部300家药厂。

值得一提的是，辛米尔视觉已经启动新一轮融资，目标规模数千万级人民币，主要将用于建设产线、研发设备，扩大生产规模，并组建扩大销售团队。

投资人说：

原子创投赵旸表示：“辛米尔视觉瞄准的应用场景与国内其他机器视觉类项目不同，并非针对生产线上的产品缺陷检测，而是针对生产线设备运作过程中的人员安全及设备检测，这在目前国内市场具有稀缺性。一方面，创新应用的实现与大环境技术的发展有着非常密切关系，视频理解技术嵌入工业边缘端场景，做低延时决策以及机器设备控制，依赖于AI芯片和边缘计算两大领域的发展；另一方面，辛米尔视觉专门针对工业事件检测场景研发，其软硬件一体解决方案具有高性价比和低延时优势，可大大满足终端客户的需求，而一套成熟的安全事件检测解决方案也是目前行业所需。如今，辛米尔视觉不管是从底层数据积累，还是算法、架构、产品性价比方面均构建起自身护城河，具有先发优势，相信在未来一定能构建起更大的规模化优势和壁垒。”

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