近日，工業視覺公司平方和宣布完成千萬美元級A輪融資，由云暉資本領投，博行資本、熵一貫喜和翠湖基金跟投。融資資金將主要用于團隊擴張、業務范圍拓展及制造加工中心的建設。

平方和于2018年6月開始正式運營，業務范圍涵蓋機器視覺及工業數據平臺軟件的定制、行業智能視覺設備的定制與開發、光學成像系統設計和視覺生產數據整合等，為工業制造企業提供全棧式視覺服務及企業級解決方案。

其自主研發的Sirius云視覺軟件平臺可同時連接多個工業相機，部署多個定制視覺算法，并通過對全生產流程視覺系統及生產設備的數據收集，為制造企業提供全方位、多維度的生產數據反饋，從而幫助他們提高產線效率、降低生產成本、改善產品質量。

平方和聚焦于不規則形態產品的瑕疵檢測，自有品牌Insvis的主要應用行業為醫藥和醫療器械領域的透明材質產品（隱形眼鏡、光學鏡片、醫療耗材、導光材質、玻璃制品等）的缺陷檢測。

目前，平方和的眼鏡光學鏡片檢測設備已進入包括東南亞、中國大陸及臺灣地區在內的多家世界知名隱形眼鏡生產制造商和代工廠、多家知名光學鏡片生產商及知名醫療器械生產企業中，并且做到了多條產線的產品復制。

“隨著彩色印刷的眼鏡鏡片（美瞳）行業的火熱，隱形眼鏡開始跳出傳統醫療器械范疇，進入到了消費品的范疇中，亞洲的隱形眼鏡廠商均已大規模擴產，而疫情的影響也讓廠商們更認識到自動化、智能化設備需求的重要性。這對于我們這類提供智能檢測解決方案的科技公司來說是大利好。”平方和CEO蔡仲倫博士說，“我們的目標就是通過視覺檢測系統將智能制造體系擴展到工業生產企業的全流程中去，讓視覺檢測與生產制造工藝結合從而提高整體的生產效率和品質。”平方和業務較前一年增長了近3倍。

相對傳統檢測方式，平方和視覺設備在檢測效率上，也實現了大幅提升。以隱形眼鏡檢測為例，目前平方和標準隱形眼鏡檢測設備可完成每小時3000片左右的檢測，更高級設備可達到每小時6000片以上。通常來說，一條使用平方和解決方案的產線，可輕松替代10~20個工人。而人工替代只是使用智能設備的其中一個優勢，更大的益處在于設備的檢測標準相較人工檢測更為統一、重復性更高。

“這些方案都能根據客戶的需求而定，目前我們的方案已經做到了80%的標準化，仍有用戶定制的空間。”蔡仲倫說。

此外，蔡仲倫還表示，經過2年多的業務落地，公司發現在檢測端之外，很多生產企業工業生產數據的自動采集能力相對較弱，且有數據不兼容不連續的情況，產線的整體智能化水平都有很大的提升空間。

為了解決這一問題，平方和決定將原本點狀布局智能檢測設備和智能系統的方案，逐步向生產環節的各個工藝段擴展，通過視覺檢測對每個工藝段進行質量控制，覆蓋整條生產線，再復制到多條產線。比如，從眼鏡生產最后的物理瑕疵或表面瑕疵檢測，逐步做到整個產業鏈的全流程檢測，包括印刷、注模、分模、清洗環節及檢測后期包裝等。

“我們認為只有部署了足夠多的硬件終端，才能采集到足夠的數據，從而使軟件和數據發揮最大作用，譬如利用可視化技術將產業整體數據呈現給顧客，再通過人工智能等數據分析方法，給企業一個具有指導性的預警或反饋，幫助他們改進工藝，提升產能，達到更高效的工廠運轉效率。”蔡仲倫說，“這也符合我們希望在云端形成中心化數據采集和反饋的最初設想。過去三年多以來，我們也一直在實踐這一過程。”

未來，平方和還將繼續拓展醫藥和醫療器械行業中的更多場景，并逐步探索其他更多的工業場景。