北京
作者｜陈昊旸 黄楠
编辑｜张子怡
硬氪获悉，上海研视信息科技有限公司（下面简称「研视科技」）日前完成数千万元A轮融资，由青蓝资本领投，险峰长青、涌铧投资、小苗朗锐和恩赛资本等机构跟投。
「研视科技」成立于2017年，专注机器视觉技术与新一代人工智能技术的结合，聚焦钢铁制造行业的数字化转型，为客户提供智能制造解决方案，致力于钢铁行业生产制造流程稳定性的有效提高，是国家级高新技术企业和上海市”专精特新“中小企业。
“钢铁行业生产工艺复杂，智能化需求旺盛，但因为生产环境差异较大，整合起来有难度。要解决这个问题，要求企业既懂钢铁工艺，又了解企业需求。在开发智能产品的过程中获取足够的数据和保证产品的稳定性的难度也很高。研视在这些方面具有独特的优势。”「研视科技」的CEO宋俊告诉硬氪。
「研视科技」团队成员主要来自钢铁、机器视觉技术、人工智能和信息技术（IT）领域，核心人员从业年限均超过10年且大部分来自浙江大学和上海交通大学等国内知名院校。团队中技术人员占比53.2%，是一个具有行业背景和技术专长复合型团队。
基于钢铁行业在工艺和设备方面的标准化特征，「研视科技」为数十个核心生产场景提出通用的标准化算法，覆盖了钢铁生产全流程。根据不同钢厂的具体场景，「研视科技」通过迁移学习来适配多个复杂场景。适配后应用可靠性可从最初的85%提升至95%以上，帮助钢铁企业提高流程的稳定性，降低故障率、缺陷率、减少生产损耗和人为干预。
观察到行业对提高流程稳定性的需求，「研视科技」提出了一系列基于机器视觉的自动化解决方案，尝试以数字化和信息化方式替代重复性任务，减少人工损耗；并通过机器流程化制造来提高产线稳定性，从而降低工艺制造成本。
具体而言，在原料取料环节，「研视科技」通过无人化取料系统扫描将成型的原料通过取料机上的刮板转移到运输皮带上，替代人工从事高危粉尘和高空环境下的物料搬运工作，运输效率较过去提升20%；针对皮带运输机的表面缺陷问题，「研视科技」采用三角激光轮廓仪结合机器视觉技术，实时捕捉运输带的状态，能预防潜在的生产安全事故。该方案降低了风险，也提升效率。
在炼铁炼钢场景下，「研视科技」推出碳排放监控系统和环境监测站，配合运转的巡检机器人和焦炉车炉门成像技术。在连浇和钢坯时，其机器视觉技术可以对焊管表面进行全方位的自动检测，集成钢带表面缺陷检测、缺陷自动标记、焊缝区域缺陷探测以及焊缝隙及导向线角度的跟踪，进而实现更高的检测精度。在轧钢生产线，「研视科技」推出围绕产线推出的智能值守系统，提升了钢材产品的质量检验过程。
目前，「研视科技」已经提出75个解决方案。相比其他视觉方案厂商，「研视科技」更加注重将视觉技术与钢铁行业的实际流程融合，方案与钢铁制造的各个环节适配度更高，针对性更强。而且公司在多年的运营中积累了行业数据和优化算法，有一定技术壁垒，
销售模式方面，「研视科技」组建了区域性客户服务团队，为每一地区配备专业的销售小组，由销售总监和销售经理组成，以保证客户服务的及时性和针对性。2021年至2023年，「研视科技」营收和利润实现持续增长，近四年营业收入复合增长率为129.46%，利润增长171.35%，今年预计冲击1亿的营收目标。
「研视科技」当前已与中国宝武、沙钢、首钢等11家国内头部钢铁厂商建立合作，并与中国电信、宝信软件等应用服务型企业展开深度合作。
未来规划方面，「研视科技」正着力拓展其业务版图，还计划扩展到钢材产品至汽车厂的关键加工流程，以覆盖产业链的上下游环节。
面向上游市场，「研视科技」聚焦港口和矿山两大关键环节，通过引入自动化和智能化技术，提升原材料的运输和加工效率。在下游领域，「研视科技」精准定位汽车和造船产业，特别是针对钢厂产品至汽车厂的剪切配送和加工流程，即白车身工艺的关键环节。目前「研视科技」已同蔚来的白车身供应商宝马克达成了深度合作关系。
投资方观点：
青蓝资本代表认为：「研视科技」一直深耕钢铁行业机器视觉领域，通过专业的解决方案获得了多头部客户的认可，其团队全力拼搏锐意进取的精神，给他们留下了深刻的印象。
险峰长青认为，「研视科技」在钢铁行业智能化垂直领域的应用是钢铁行业核心需求和重点关注的方向，视觉技术在钢铁领域应用加上AI技术与专业团队的结合，极大地增强了行业应用范围和应用深度，相信「研视科技」在强大的行业背景和技术实力下，能成为钢铁行业数字化转型的领航者。
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