“AI技术算法与应用场景是强耦合的关系，AI to B一定要选出有行业价值的场景，要基于场景去调整技术、打磨产品，而不是拿着锤子（技术）找钉子（场景）。面对智能制造的大机遇，我们规划了’项目（Project）-产品（Product）-平台（Platform）’的三步走P3策略。”在2019世界人工智能大会期间，创新奇智CTO张发恩在接受钛媒体采访表示。

作为创新工场旗下人工智能子公司，创新奇智主要为零售、制造和金融等行业提供AI商业解决方案，客户包括玛氏、永辉、雀巢、鸿海科技、中冶赛迪、光大银行及民生银行等。在场景选择上，创新奇智CEO徐辉表示主要会考量两个维度：其一，市场是否足够大？其二，场景的数据是否丰富且成熟？

在创新奇智成果发布会上，张发恩就创新奇智是如何布局智能制造进行分享。他指出，面对制造业的复杂形势，创新奇智的策略是集中优势资源，深挖应用场景，构筑行业护城河。

创新奇智以工业视觉为切入点，自研ManuVision工业视觉平台，建设包含光学成像、机械自动化、电气自动化和软件算法的全技术栈。在该技术栈的基础上，推出支持定位、检测、测量、识别等四大功能的工业视觉一体机。

技术的终极目的则是落地，值得一提的是，目前，创新奇智已在3C装配、汽车零部件、纺织服装、家居板材、无损探伤、磁性材料等领域已有相关实质性突破，即成功地实现了商用。

就在前不久，李开复曾公开表态对创新奇智的看好，李开复预计，创新奇智有望在成立两年内实现1亿美元的营收，这也是该类初创公司实现的最快增长速度。与此同时，李开复还表示，创新奇智公司将在不到两年的时间里上市，估值在10亿到20亿美元之间。

原有数据的积累和现有新生数据，必须形成一个闭环，这样才能不断优化算法、迭代算法，让AI更精准。以创新奇智切入的场景之一“工业质检”为例，高端成衣往往要求着对质量的高精度把控，这与我们过去依靠人工检测所带来的效率低下、QA品质不一致形成了主要矛盾。

香港怡东针织制衣有限公司执行董事方力浩先生从服装制造企业的角度，介绍AI为怡东宁波工厂带来的变化：“跟创新奇智合作后，经过数月的打磨，我们已经在工厂产线上开始试用AI质检一体机，效率明显提升，过去50个人的工作量现在只需1个人工和1台机器即可完成。未来我们还将探索更多的AI应用场景。”

针对于此，张发恩表示，自动检验是工业视觉最重要的应用领域之一，是实现生产自动化、提升检验和生产效率的必要条件，具体应用包含完备性检验、形状尺寸检验、表面检验以及内部探伤检验等。而基于AI深度学习算法/模型的工业视觉技术，进一步拓展了其应用的深度和广度，降低了相关场景的局限性，可以有效解决传统工业视觉技术通用性和智能性不足的问题。

据不完全统计，当前中国工业视觉市场规模已经超过1500亿元人民币，并保持每年30%的快速增长，其中自动检验领域占比约为60%，而工业视觉的四个主要场景 — 检测、定位、测量、识别，也是制造业当中用工需求最多的地方。换句话说，AI工业视觉的市场仍有待挖掘和深耕。

钛媒体还了解到，截至目前，创新奇智已经从多个质检项目中提炼出了智能质检一体机、OCR扫码枪等AI产品，以软硬一体的方式交付给客户，企业无需做复杂部署，解决人工智能应用落地最后一公里的难题。（本文首发钛媒体，作者/桑明强）