——访北京迁移科技有限公司联合创始人兼CTO李宏坤

基于在3D相机硬件、算法和软件方向多年的技术深耕，迁移科技打造了稳定、易用、高回报的3D视觉系统，形成拆码垛、上下料、定位装配、无序抓取等解决方案，旨在为全球的工业制造和仓储物流自动化提供技术赋能。

随着智能制造与智慧物流不断升级发展，催生了大量的机器视觉需求，机器视觉技术在以汽车行业为典型代表的制造业以及仓储物流业加速渗透；同时，工业制造以及仓储物流应用场景的日益复杂化，对机器视觉技术的识别准确率、处理速度、稳定性等性能要求也越来越高。机器视觉技术日益受到关注，不少机器视觉初创公司开始崭露头角。

正式成立于2017年的北京迁移科技有限公司（以下简称“迁移科技”） ，凭借在3D相机硬件、算法和软件领域的技术深耕，以稳定、易用的产品和快速的交付能力，逐步发展成为行业领先的3D工业相机和3D视觉机械臂引导系统供应商。目前，迁移科技的软硬件一体化3D视觉解决方案已经在新能源、汽车、化工、家电、金属制造等多个行业领域的诸多世界500强企业成功应用。迁移科技的成长性也被资本所看好，在今年5月获得数千万元的B轮融资后，已累计完成数亿元融资。

近期，本刊记者走进迁移科技北京总部，与北京迁移科技有限公司联合创始人兼CTO李宏坤进行了深入交流，请他就机器视觉技术的发展，以及机器视觉技术在工业制造领域、仓储物流领域的典型应用和未来发展趋势进行了深入分享。

李宏坤

北京迁移科技有限公司联合创始人兼CTO

记者：首先请您介绍一下机器视觉技术及其发展过程，目前市场需求情况是怎样的？

李宏坤：从技术发展过程来看，机器视觉可以追溯到20世纪50年代，当时主要集中在二维图像的分析和识别上。随着计算机硬件和图像处理算法的进步，机器视觉技术在20世纪80年代和90年代得到广泛应用，并开始应用在医疗影像分析、安防监控、交通识别等更多领域。近年来，随着深度学习技术崛起，机器视觉技术作为人工智能（AI）的一个分支，迎来新的突破。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在图像分类、目标检测、图像分割等任务上取得显著成果，推动了机器视觉技术的发展。

从市场需求角度来看，中国的制造业，尤其是高端自动化行业，普遍存在提升工业良品率和“机器助人”的迫切需求。AI的注入，将重新定义工业机器视觉应用。虽然2D视觉赛道已呈巨头林立之势，但随着消费电子、智能汽车、半导体等精密制造行业不断提升精度要求，2D视觉技术的缺陷将愈发明显。

总的来看，目前市场对于机器视觉技术的需求正不断上升，随着应用场景的复杂化，市场对机器视觉技术的性能要求也越来越高，包括识别准确率、处理速度、稳定性等方面。

记者：迁移科技是在怎样的背景下成立的？有何特点和定位？针对目前的市场需求主要提供哪些产品和解决方案？

李宏坤：迁移科技（Transfer）源于“Transfer Learning”（迁移学习），这是机器学习中的一大类学习方法。通俗来讲， 它允许模型将已经从一个或多个源任务中学到的知识应用到一个新的或相关的目标任务上，达到“举一反三”的效果。因此，我们按照这样的思路，开始思考如何将AI与机器人相结合。通过深入调研，我们看到以汽车行业为代表的诸多市场已经发展成熟，有了大量工业机器人直接落地的场景；另一方面，我们初创团队在研究生阶段就开始研究3D视觉相关课题，有着一定的理论知识和技术积累，因此最终选定“3D机器视觉+引导机器人”这一赛道。

2017年，“迁移科技”正式成立，我们专注于3D相机硬件、算法和软件，致力于打造稳定、易用、高回报的3D工业相机和3D视觉机械臂引导系统，为全球的工业制造和仓储物流自动化提供技术赋能。

尽管随着机器视觉技术的快速发展，机器视觉供应商越来越多，但我认为迁移科技有着自身的特色：一是拥有自研的高性能工业级3D相机，可以采集高质量的3D点云数据；二是有成熟的应用软件，针对各种各样复杂的场景需求，或者同一个场景不同项目的需求，可以快速地响应；三是打通了整个技术链条，可以做到稳定交付、持续供货。

迁移科技自创立开始，便始终定位于“产品公司”，即交付标准化的产品。优势在于，通过将文档、硬件、软件等打包成完整的、标准化的产品，可以实现快速交付，有助于减少各方面的成本，同时也可以更好地与外部合作伙伴建立良好的生态关系。

迁移科技家族图

在这样的定位下，迁移科技Epic Eye系列相机采用完全自主研发的软硬件底层技术，适合各类机器人引导需求，且已经获得CE、FCC、KC、VCCI等国际化认证；并针对不同场景需求，形成了拆码垛、上下料、定位装配、无序抓取等解决方案。其中，拆码垛解决方案主要应用在整包拆垛入库、产线移转、成品拆垛出库、包裹分拣；上下料解决方案主要用在机加产线上下料加工、工序衔接搬运；定位装配解决方案主要用在产线定位装配、工序衔接搬运；无序抓取解决方案主要用在无序工件分拣。

目前，迁移科技已经服务新能源、汽车、化工、家电、金属制造等多个行业领域，客户包括奔驰、特斯拉、大众、宁德时代、中海油、中石化、美的、格力等多家世界500强企业。

记者：请您谈一谈，机器视觉技术目前的主要应用场景有哪些？对于行业智能化转型升级有何重要价值？

李宏坤：机器视觉技术的应用场景非常广泛。例如，在工业生产领域，可以应用于无序分拣、上下料、装配、缺陷检测等；在物流领域，可以应用于拆垛/码垛、包裹分拣、体积测量、计数、盘库等；以及迁移科技未涉及的2D视觉OCR检测等应用。在行业自动化与智能化转型中，以迁移科技为代表的3D视觉技术，展现出了巨大的价值和潜力。

迁移科技3D视觉引导空调压缩机搬运

以3D视觉在上下料环节的应用为例：传统上下料主要有三种方式，一是纯人工上下料；二是基于2D视觉的上下料，通常与传送带等结合实现平面识别和抓取，缺点在于无法或难以准确测量深度信息；三是通过非标机械（如震动盘等专机）来实现自动上下料，缺点在于不够灵活柔性。而3D视觉引导机械臂进行上下料不仅成像质量高（特别是黑色反光物成像精度），抓取准确率高（超过99.99%），识别速度快（在某项目中，我们将某黑色反光物体的抓取节拍，即“拍照－识别－抓取－拍照”之间的时间间隔，从10秒以上缩短为7.5秒以内），而且柔性程度很高，可以满足不同型号零件及托盘的识别需求。

以3D视觉在拆码垛环节的应用为例：传统人工操作不仅作业效率不高，同时存在人为因素导致的错误和损失，而且随着“用工难”问题凸显，用工成本进一步增加。而3D视觉技术具有强大的适应性和灵活性。无论是不同形状、尺寸的纸箱，还是不同材质的周转箱、圆桶、金属锭、砖、轮胎等多种物体，视觉系统都能够快速适应并准确识别，为机器人提供准确的导航和定位数据，使其能够自主识别并精准地抓取物体，并且支持多种码放方式，实现高效的拆码垛作业。拆码垛作业不再受限于特定的物体类型或环境条件，大大提高了物流处理的灵活性和可扩展性。

记者：请您结合3D视觉在仓储物流领域的应用案例，谈一谈迁移科技的产品和解决方案为客户解决了哪些痛点？

李宏坤：以迁移科技为某集成商在耐火砖材料行业提供的3D视觉引导拆码垛解决方案为例，传统拆码垛方法往往受限于效率低下、安全性差等问题，因此，客户对于3D视觉技术主要聚焦在高效、安全、满足生产节奏，并且品质稳定可靠。本项目通过3D视觉引导机器人对耐火砖进行精确识别、定位和抓取，从而实现了自动化、高效化、智能化的拆码垛作业。

1.高兼容性与灵活性

迁移科技3D视觉拆码垛方案能够兼容多种型号耐火砖。借助智能算法，系统能够自动识别并定位高达99种不同的砖型，同时准确识别砖块朝向。这一特点使得方案在应对不同生产需求时，无需频繁更换设备或进行复杂的调整，显著提高了产线的灵活性和适应性。

2.实现4秒识别定位，准确率达99.9%

迁移科技视觉系统具备出色的处理速度和准确率。在4秒左右即可完成对耐火砖的快速识别与定位，且识别引导准确率高达99.9%，大大减少了错误率和返工率，从而提高了整体的生产效率。

3.高效适配产线节奏

迁移科技的高效视觉系统完美适配产线节奏，实现了每8秒一次的快速抓取节拍。高效的作业模式不仅提升了产线的吞吐量，还确保了拆码垛过程的稳定性和连贯性。

4. 灵活切换抓取模式

迁移科技拆码垛方案能够根据产线需要，灵活切换抓取模式。无论逐件还是逐组抓取，系统都能引导机械臂实现精准抓放，确保每一次操作都达到最高效率。

单次操作中，同时可抓取高达6块砖块，这一特点在高效处理大量耐火砖时尤为突出，进一步提升了产线的生产效率和灵活性。

5.交互易用操作简便

迁移科技视觉软件具有出色的交互性与易用性，更换耐火砖型号简单，助力一线工人轻松操作使用，不仅降低了操作难度，还减少了培训时间和成本。

记者：结合目前行业机器视觉整体应用情况来看，机器视觉技术正呈现出哪些特点和发展趋势？主要升级方向有哪些？

李宏坤：从机器视觉系统的工作流程来看，首先需要相机在尽可能短的时间内，拍摄出精度足够高且足够完整的点云图像；其次需要视觉算法对图像进行处理，识别出物体在空间上的具体位置和姿态；当识别到多个物体时，则进一步涉及物体的抓取规划，如抓取对象、先后顺序等；此外，还涉及机器人本身的规划，如机器人在执行动作过程中是否会与环境物发生碰撞，机器人的具体运行路径等。

因此，机器视觉主要展现出高精度、高效率和高稳定性的技术发展特点。其中，“高精度”是确保物流过程中物品识别、定位、测量等任务准确无误的关键；“高效率”是应对物流行业高效率、高节奏运作的必然要求；“高稳定性”则是确保机器视觉系统长时间稳定运行，减少故障和维护成本的重要保障。此外，机器视觉还需要具备强大的自适应能力，能够应对不同环境、不同光照条件下的识别任务。

在发展趋势方面，随着深度学习、人工智能等技术的不断发展，机器视觉的应用将更加智能化和自主化。一方面，通过深度学习和大数据分析，机器视觉系统能够不断优化算法，提高识别精度和速度；另一方面，机器视觉将与机器人、自动化设备等技术相结合，实现更加高效、精准的物流作业。同时，随着物联网技术的普及，机器视觉将与其他物流信息系统实现更加紧密的集成，推动物流行业的数字化转型。

在此过程中，迁移科技将始终专注于我们擅长的事，做好3D视觉系统供应商的角色，与合作伙伴一起为3D视觉行业在客户心目中树立良好形象，实现客户、合作伙伴和自身的三方共赢。

记者：您如何看待机器视觉技术未来的应用前景？迁移科技将在哪些维度进一步发力，从而为行业、客户创造更多价值？

李宏坤：我相信，机器视觉技术，尤其是3D视觉，一定会拥有广阔的发展前景。

首先，场景化需求远高于行业需求，场景化需求不分行业，且解决方案非常相似，例如拆垛场景，物流行业有拆纸箱垛的场景，同样可以用在化工行业拆包装袋的场景、食品行业拆麻袋的场景……这些场景都可以采用几乎一样的方案，不过是相机型号、安装高度的差别。

其次，如今物流行业遇到的“用工难”问题，让很多之前不敢于进行自动化转型的中小企业也不得不转向自动化，这也为乙方市场提供了一定的市场机会。

最后，根据Interact Analysis最新发布的《机器视觉》研究报告，未来五年，3D相机有望引领全球机器视觉市场增长。2022～2028年，全球3D机器视觉相机市场的年复合增长率（CAGR）预计为13%，远高于全球机器视觉市场6.4%的预期增长率；全球3D相机的销售额预计将从2022年的7.67亿美元增长到2028年的近16亿美元。

经过多年的深耕和积累，迁移科技在3D视觉系统的成像质量、成像速度、识别算法、软件设计等方面都形成了较强的竞争优势，赋予自动化装备一双即便在黑暗中依然能看得更清楚、更立体的“眼睛”。未来我们还将在这些方面持续发力：一是硬件设备的升级，包括更高分辨率、更大视场角的相机、更高分辨率、更大视野、更小重量体积等；二是算法的优化，通过深度学习等先进技术提高识别精度和速度；三是软件系统的升级，包括更加友好的用户界面、更加灵活的配置选项等。

总之，除了保证产品稳定性和可靠性、保证项目高交付率以及始终关注技术研发外，我们还会进一步从多方面帮助集成商和代理商完成市场共建，例如迁移科技承担新行业、新场景下的创新应用探索，并协助集成商一起完成新业务场景的搭建与交付。接下来，迁移科技也还将从目前的“被动出海”转向“主动出海”，服务日韩、东欧等工业发达国家，以及东南亚、北美等新兴市场，进而为全球客户创造价值。