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隨著人工智能的不斷成熟，尤其是基于計算機視覺技術的行業應用并不在少數。當前，人工智能在安防、金融領域也都得到了較快、較好的應用。而除此之外，越來越多的創業者也試圖在工業、制造業等相關領域帶來新的突破，以降低成本、提高效率，甚至逐漸取代傳統的人工工作方式。

以紡織業為例，在紡織工藝中，一般可分為紡紗、織造、染整等工序。其中驗布機便是織造工序中重要的一環，織物疵點的檢測也是各大紡織廠對織物的質量控制的關鍵環節。而目前國內的紡織行業對生產出的原始胚布上的疵點的檢測仍停留在人工檢測階段，人工驗布機則往往存在速度慢、產量有限、漏檢率高、檢測連續性差等諸多缺陷，因而亟需發展新穎、快速、準確的織物疵點自動檢測方法。

其中，來自深圳的布博士，便是一家利用人工智能驗布機打造優質面料交易平臺，目前主要面向面料貿易商。事實上，創始人張翼也表示，布博士的前身主要以研發生產基于計算機視覺和深度學習算法的新型驗布機為主，但是后續發現，對于長期依靠人工方式驗布的用戶來講，現階段的接受程度并不高，很難產生付費意愿。

在張翼看來，目前紡織行業主要存在三方面的問題：其一，找布難，渠道繁雜、信息不對稱導致掮客眾多以致交易成本居高不下；其二，驗布難，人工驗布成本高、誤檢率高、效率低下且面臨勞動力日益短缺問題；其三，買布難，中間商、廠家惡性競爭往往帶來的是缺斤短碼、以次充好等行業弊病。

為此，在原有基礎之上，現階段的布博士在業務上也做了一些調整。一方面，通過智能驗布機提供質檢服務；另一方面，提供面料交易平臺。而據了解，對織物疵點檢測的難點主要在于織物的紋理及形態結構多種多樣，尤其疵點的種類更是千差萬別，因此想識別出所有疵點種類難度較大。傳統基于織物圖像對比方式，鑒于數據處理量較大，識別率較低且檢測速度也受到一定的限制。

為了解決這個問題，布博士主要通過對破洞、劃絲等缺陷特征點的積累和深度學習。從實際效果來看，相比于傳統人工驗布平均0.2m/s的速度，布博士智能驗布機可以提升5倍的工作效率；在識別率方面，紡織行業中2個瑕疵點以內即為合格產品，傳統人工方式可檢查出70%的合格產品，而通過布博士智能驗布機則可以實現87%的零瑕疵準確率；在成本方面，一臺智能驗布機則可代替8個傳統驗布工，每年節約工資五十萬人幣左右。

至于如何推向市場，張翼表示，一方面會通過相關的展會直接面向客戶，另一方面公司也會通過授權代理的方式，在其布料基地迅速建立運營推廣團隊，地毯式跟進每個檔口及生產廠家和貿易公司。盈利方面，前期布博士將通過提供布料的第三方檢驗服務作為主要的收入來源，后續將主要通過面料交易平臺為優質廠商、貿易商的庫存面料提供銷售服務，以解決驗布難和賣布難的問題。

而論及市場競爭，張翼也表示，目前市場上典型的參與者如高端驗布廠，目前主要還是以傳統接單模式通過人工檢驗方式實現，有品質保障但效率無法快速提升，且對技術的迭代意愿不足以支撐其承擔較大的開發成本；而在面料電商平臺方面，典型的如鏈尚，目前主要采用“淘寶”模式，服務于面料散客，市場規模占有率高，但缺少品質保障，對于用戶越來越關心品質問題今天不適用；相比之下，布博士的核心優勢在于算法和數據庫的積累，即以人工智能的方式解決現有的人工問題、質量問題、效率問題。

團隊方面，創始人張翼作為連續創業者，畢業于新罕布什爾大學計算機學科；聯合創始人吳俊祺，曾任職于上海晟越紡織有限公司，5年期間每年的銷售數百萬，現在主要負責布博士市場方面的工作。

據悉，目前布博士正處于天使輪融資階段，預計200萬人民幣，將主要用于團隊擴充和產品研發方面，預計未來一年將在中國五大布料生產基地開設智能驗布工廠體驗店。