韩旭，毕业于韩国最高学府首尔国立大学计算机科学与工程专业。在现代重工集团并参与过众多工业项目，之后科技领域自主创业完成了由工程师到综合领导人的蜕变。曾带领团队完成了众多行业不可能：全国首家人工智能光伏EL检测产线，全国首家人工智能电池检测产线，全国首家人工智能手机整机外观全检产线，影响着整个中国市场，在工业领域的知名度达到全国领先，产品在新能源、PCB、光伏、玻璃、Display、手机零部件、电容、磁石、汽车零部件、半导体等领域取得了广泛应用，成为中国人工智能缺陷检测软件的NO.1品牌，而他本人也是人工智能在工业视觉领域应用及落地的开路先锋！

       今天，韩旭先生携自创品牌—东声智能科技再次震撼出场，这次他又会带给我们哪些惊喜呢？让我们随记者步伐一探究竟！

       Q1：在人工智能方面您已经功成名就，为何还要孤注一掷选择创业？

       多年来，我将所有的精力投入在AI工业视觉技术的研发以及推广上，相信AI去解决繁琐的人力劳动这项事业意义重大。然而，前公司人的斗争比技术的突破更难以适从。加上本人是做研发出身，对技术一直抱有着很大的渴望和信任，坚信科学可以改变工业，于是放弃了百万年薪和几千万期权，带着自己的初心和一群志同道合的伙伴们创办了以立足工业，以人工智能算法为核心，把公司重点放在工业领域的2D、3D图像处理，声音检测，产品工艺及质量可追溯分析，产业数据分析，产线品质管理等人工智能解决方案的研发与部署。以图片信息、声音信息、数字信息，从“海陆空”三重纬度布局智能工厂，创办了东声（苏州）智能科技有限公司。

       Q2：创业之路举步维艰，能谈谈您一路走来的感想吗？

       这两年，贸易摩擦带来外部环境的不确定性，工业同样也是在寒冬萧条之中，而萧条往往是梦想播种的绝妙时刻。越是在这样的寒冬里越是需要一群有毅力，懂技术，爱科学的伙伴逆势而行，给工业带来变革，为制造业贡献一份力量。之所以在行业内占据一席之地，是因为我们矢志不渝的团队。他们虽然毕业于全球TOP 50名校、985、211高校，如韩国首尔国立大学、诺丁汉大学、爱丁堡大学、南京大学、南京航空航天大学、苏州大学等，但是驻厂调试解决产线棘手问题不分昼夜，和产线工人奋斗在在一线；更不乏五百强企业、制造业企业、人工智能企业背景的专业人才，如苹果、华为、富士康、现代重工等，是人工智能、机器视觉、数据挖掘和工业领域的资深人员，在工业人工智能行业深耕多年，拥有极强的部署能力及攻坚能力，是走在人工智能在工业应用领域前沿的首批人，他们本可以有更好的选择，却选择了和我一起创业，并坚持做好，很可贵。所以人才是我们企业成功的关键。带着对科技的热爱，带着对工业的情怀，带着死磕到底的精神，我相信萧条不一定只有绝处，也会是伟大的肇始。

       Q3：目前，东声智能科技的核心技术与业务领域有哪些方面？

       目前东声的业务领域主要是主营：AI图像检测、AI声音检测、3D视觉检测三个方面。

       其中，AI图像检测技术基于学术界最新的研究成果，我们研发了具有高检测精度的核心技术人工智能跨平台缺陷检测HanddleAI软件，现已可以实现稳定的商业使用，功能齐全，用户界面丰富。1、其最新优化功能主要用于强化语义分割算法，主要针对局部区域背景复杂，干扰因素多，或是缺陷类型繁多的样本图像。从算法层面，对于不同检测区域和不同缺陷特征，软件将自动选择相应的算法进行重点加强训练，从而使模型具有更高效的特征区分能力，提高检测精度，目前已用于3C领域手机内部检测项目并已得到验证，此项目检测精度99.99%。2、区别于市场上同类产品，它具有高兼容性，可以跨Windows 和Linux 两大系统平台，不仅支持英伟达旗下的GPU，也可在集成显卡上运行已经实现跨硬件平台运行，不受英伟达显卡限制，更广泛地支持英特尔VPU、FPGA，可实现多硬件并行处理，从而提升软件检测速度。3、HanddleAI软件还可支持针对不同项目的定制化算法，即根据不同项目、不同客户定制相应的算法和页面，可以更灵活和垂直解决客户根本需求。

       我们企业的AI声学检测通过外接震动信号采集器，非接触式收集产品发出的正常和非正常信号，从中提取声音特征值，利用机器学习，数据分析，再通过精密算法生成定制化神经网络，对产品进行实时检测以及检后工作。它最大的优势是：1、非接触性，无需嵌入设备或产线本体之中，不会影响产线的正常运转；2、易部署，传感器价格便宜且无需考虑与产线设备结合，即贴即用；3、通用性强，工厂内部场景基本都可以贴附传感器，没有影响。目前此项技术用在汽车发动机出厂检测上，通过对声音的频率特征进行数据分析挖掘，目前的检测精度可以达到99.87%，相比之前人工听诊的方式检测效果大幅度增加。此外，这项技术还有一个很强的能力，它可通过设备噪声识别方式切入预测性维护领域，识别工业设备的实时运行状态以及各零部件的健康指标，对生产环节进行监控，从而实现实时维护到预防性维护，再到预测性维护的转变，降本增效的成果显著。

       我们已经开始投入研发于3D视觉检测，并已取得极大进展。3D视觉检测技术将之前2D技术检测下的不可能变成可能。可视化的高度信息可以实现对目标物的宽度、高度、体积、凸面积、凹面积、凸体积、凹体积等的测量。通过指定画面内任意平面为起算面，实现了自由度更高的检测。包括难以检测曲面上的瘪痕和轻微凹陷，电路板图形及焊锡表面状态，有无、锡桥及体积，微小金属表面的一些较小的凹坑、凸起、变形等类型的检测等都可以实现高速生产线上的稳定检测。

       我们将核心放在AI图像检测、AI声音检测、3D视觉检测三个主营核心技术，再结合工业制成工艺和丰富的产线经验形成以质量管控为核心的产品质量可追溯管理系统。

       Q4：东声的发展规模在不断扩大，其产品的市场认可度也在不断提高，那您对于公司下一步发展有何规划？

       在大家看来AI技术落地慢、落地难，在与工业场景深度融合的，不仅要懂技术更是要懂传统行业，而传统行业是靠长期积累来。我想这就是我们的优势之处，多年的工厂产线摸爬滚打，常年的驻厂技术支持，没有人比较我们更了解中国工业的亟待解决的产线痛点。

       展望未来，东声一定会始终坚持自己创业的初心，不忘使命。我们会坚持奋斗，围绕我们最擅长也是目前工业核心痛点，如图像处理、缺陷检测、声音检测、3D检测、多维数据采集、综合数据分析等逐个击破。再由点逐渐连成线，形成以数字信号与图像信号为基础，结合工业制成工艺和丰富的产线经验形成以质量管控为核心的产品质量可追溯管理系统。最后随着各种数据的采集与丰富，以及对整个产品的所有环节的数据分析和了解，逐步再由线扩展到面，慢慢渗透以解决整个工厂所需要的各种工业相关问题，成为多维数据为基础，人工智能和数据挖掘算法为核心的智能工厂解决方案。 在未来2到3年时间里，拥有一个智慧化工厂的建设体系。

       工业天生就是一个快不起来的生意，目前我们把有限的人才跟精力先集中在声音检测、图像检测、3D检测，让AI技术像针一样深深扎进具体落地应用，未来除了依靠自己的力量，为了快速覆盖多个场景和智能工厂解决方案，我们也会联合资本方市场加速AI遍地开花、加速AI赋能进程的战略性路径，更好的服务于我们的客户。

       人工智能为传统制造业注入了技术，改造了现有产线以及工厂，未来的工业的美好模样，唯有靠每一段过程的步步为营，靠每一个参与者的不忘初心坚持再坚持。