（来源：中华工商时报）
转自：中华工商时报
良品率是企业的生命线，而质检则是把好品控管理的最后一道防线。
汽车制造企业普遍面临零部件种类多、型号多、缺陷种类多的质检难题，传统质检依靠人工的肉眼检测，速度慢、效率低，存在极大的不确定性。工业质检需要一个不知疲倦、识别更精准的"质检员"，把不确定性变成相对确定性。
菲特（天津）检测技术有限公司（简称"菲特"）一步一个脚印，凭借在机器视觉和人工智能技术的前瞻布局，颠覆了传统汽车质检行业，并将业务拓展至航空航天、生物医药、化工制造、矿山、工业母机、新能源等多个工业领域，完成从传统质量检测服务商到人工智能工业应用领军者的蜕变。
“为国产车企提供自己的质检服务”
时间拨回到2008年，彼时的曹彬被一家世界500强企业选派到德国汉堡大学进修。在德期间，曹彬进入汽车行业做质量检测工作。德国人做事精细的态度、对待事情的执拗以及先进的生产制造体系，带给曹彬很大的触动。
同一时期，国内汽车质量检测行业基本处于空白状态。行业起步晚，检测服务不成熟，部分车企为把控质量，依靠德、法第三方质量服务供应商，支付高昂的检测成本。
要为国产车企提供自己的质检服务！一张办公桌、一台用于检测的台灯、几台破旧的二手电脑，简陋的条件没有阻挡住一个年轻人创业报国的心。2013年，在德学习工作6年后，曹彬回到家乡，在位于天津城乡接合部的一个废旧厂房里创办了菲特（天津）检测技术有限公司。
“没有暖气、没有空调，最难的时候，我们披着棉被敲代码、搞开发。”回忆创业初期，曹彬表示，很清楚这件事会特别难，但想到能和志同道合的人一起打拼，为共同的目标努力，心里是高兴的。“心里如果没有那股劲儿，是敲不下去的。”
成立初期，菲特的主要业务是帮助汽车整车及配套企业提供质量管理和供应链管理服务。这一时期，国内的汽车质检行业普遍采用人工目检，即利用检测师的眼睛对新车进行360度“地毯式检查”，以确保没有缺陷漏网。在服务客户的过程中，通过自研的首套数据软件，收集了过亿条质量数据及缺陷样本。
从2013年到2017年，菲特的规模从初创时的3人增加到100余人。团队扩大的同时，问题也随之而来。由于人工目检的人工劳动量大、检测效率低，且存在漏检、误差，缺乏供应链的基础数据，标准不透明，难以精准对标追溯，因此汽车检测的返工隐性成本高。即便是一些国际知名汽车品牌，也经常发生已上市汽车被召回的事件。
“质量管理最重要的就是通过标准化、精确化控制产品差错率。只靠人的意识和经验，是不可能做到足够精确的。这就需要一套完整的设备，以公正、客观的角度进行管控。”曹彬意识到，要想持续为客户提供更好的质量服务，公司的转型已迫在眉睫。2016年底，曹彬开始筹划组建研发团队，进行汽车智能检测系统的研发。
“做一件没有天花板的事儿”
回顾菲特的转型之路，离不开公司的另一位联合创始人——副总裁胡江洪。技术出身的他一直在汽车和3c行业从事生产制造，在菲特成立初期就与曹彬相识。
谈及从机械制造到人工智能的跨行，胡江洪表示，自己是有心理准备的，但打动他的其实是曹彬找他时说过的一句话——“咱们有没有可能做一件没有天花板的事儿，能干30年、50年，甚至未来还一直会发展下去。”
2017年，曹彬询问胡江洪，是否可以通过技术、机器替代人工目检。根据此前与天津大学的合作，胡江洪初步判断这个想法有技术上的可行性。经过一系列的市场调研他们发现，国内当时做智能质检的企业并不多，也没有通用的标准化解决方案，而AI技术在图像识别、数据分析等领域的潜力开始显现，有望打破这一困局。基于对行业痛点的理解和对新技术趋势的把握，二人一拍即合，菲特开启了由传统企业向高科技研发企业的探索转型之路。
在胡江洪的推动下，2017年菲特与在视觉研究领域有30年积累的天津大学精密仪器与光电子工程学院共建联合实验室，重点研究光学成像。2018年，曹彬又从英国伦敦大学学院人工智能实验室引进了顶尖研发团队，组建了专门的人工智能团队，将AI、机器视觉、软件交互等前沿技术系统性地应用到汽车质量检测领域。
转型升级从来不会一帆风顺。研发投入大、进展缓慢、资金链断裂，菲特的转型之路也经历了不可避免的阵痛。
最困难的时候，工资发不出，曹彬把个人房产拿去做了抵押，团队成员也没有放弃，纷纷拿出自己的积蓄。
功不唐捐，玉汝于成。2017年底菲特团队研发出3D相机，对生产线上产品图像进行高分辨动态采集。同时借助此前积累的两亿多条质量数据开发算法，实现了对产品缺陷的在线识别。
2018年，世界知名汽车零部件供应商舍弗勒生产了一款汽车部件，在检测轴承一个小套筒的生产缺陷时，精度要求到八微米，相当于头发丝直径的十分之一，即便是微软、IBM等AI巨头也不敢轻易尝试。菲特团队迎难而上，创造性地将光学镜片的检测方法跨行业移植，经过锲而不舍的连续攻关测试，最终缺陷产品检出率100%，有效地破解了这一世界性行业难题。机器装备不但可以一步到位完成包括底部压痕、材料流失等在内的套筒各项生产缺陷的智能化检测。还可以通过集成自动上下料、质量追溯、数据上传至生产和质量系统，为工艺优化提供基础数据实时判定检测结果，为质量管理者提供有效的数据支持。在当时，引起了多批德国专家专程到舍弗勒工厂观摩取经，并称赞菲特技术过硬。
2019年，菲特研发的全球首套轴承和齿轮检测解决方案落地，填补了国内外行业空白，奠定企业在工业AI质检发展的路径基础。自主建设的汽车行业AI工业智检服务平台正式上线，应用企业突破100家。
“不计成本地对数据进行保留”
“经验会骗人，但是数据不会”。曹彬将德国导师的这句箴言牢记于心，从创立之初，菲特就对数据进行了不计成本的保留。
2013年，燃油车和电动车刚具备生产和供应链国产化条件，一批新厂商和供应商开始进入，生产过程中产生的数据尤其是异常数据，具有一定稀缺性，就变得非常珍贵。
“原材料的数据、生产加工设备的数据、工艺参数编写的数据、质量检验的数据、检验过程检验器具的数据、物流的数据、客户对质量要求的数据，至少要有这样七类才能形成一个集。我们没有为了多挣钱而抛弃这些数据或者不去整理。我们把这些数据采集回来做分析报告的时候，员工一定会参与到分析要素的过程中。”曹彬介绍道。
2016年菲特大概有1.6亿条原始数据。依托在汽车行业中积累的丰富的AI质检综合能力和经验，2021年初，菲特成功完成了跨行业的推广利用，实现了在医药、化纺、军工等行业领域的横向技术拓展。同年7月，菲特入选国家级专精特新“小巨人”企业。
截至目前，菲特已收集超过10亿条工业质量数据集，拥有全球工业类型丰富、存储量领先的工业人工智能和训练数据库。同时，做到100%实时数据采集，利用各类传感器采集温度、压力、速度等参数；结合多角度及AI视觉分析技术，实现100%高质量数据采集，并利用自研的AI大数据平台进行实时化、智能化分析。
依靠自身的工业人工智能和训练数据库，菲特目前已在汽车、生物制药、航空航天、信创、石油化工等15个行业落地相关案例，形成了54个全国首台套。在算法上，形成2000多个大小模型，已在400多个应用场景里交付使用。服务客户有比亚迪、红旗、大众、福特、本田等知名企业，业务遍布“一带一路”沿线及全球多个国家和地区。
在人才建设和技术攻坚方面，菲特目前有500多名员工，其中72%为研发人员。企业持续保持高比例研发投入，每年投入至少5000万元用于科技攻关，累计投入近3亿元。现取得350项知识产权，其中发明专利近100项，获评工信部“第五批服务型制造示范平台”“特色专业型工业互联网平台”、国家知识产权局“2023年国家知识产权优势企业”等荣誉。
“让人工智能给制造业带来普惠”
今年5月，工信部、国家标准委联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》指出，智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度融合，贯穿于设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功能，旨在提高制造业质量和创新能力、效率效益和柔性的先进生产方式。
AI无疑是智能制造的主角。如何让人工智能技术给制造业带来普惠，引领制造业的升级，而非在一个细分赛道与众多企业竞争，是业内正在思考的问题。这一次，菲特又走在了行业的前端。
2024年3月，菲特发布自主研发的菲凡工业大模型（简称“菲凡”）。该大模型既可为工业各环节赋能，又能与工业装备软件融合赋能。通过实时整合产线数据，提升生产效能和OEE，实现预测性维护及优化管理。同时，具备多模态数据训练、实时设备联通、自主决策优化等优势，致力于提升产品良品率和延长有效生产时间，构建产线智能助手。
在应用场景方面，“菲凡”聚焦于提升生产制造场景中的效能，致力于构建一个智能数据采集分析、根因定位、多模态生成能力、多模态交互流畅、智能控制执行的能力基石。
去年12月，“菲凡”成为天津首个通过网信办备案的工业领域垂类大模型。
“目前，‘菲凡’已在天津、广东等知名车企应用，并获评大模型服务领域首个国家标准最高等级‘协同优化级’认证。”菲特副总经理焦璐向记者介绍，“近年来，菲特多次参与起草、参编一系列行业和国家标准，不但提升了企业的竞争力和品牌影响力，还能及时洞察行业发展进程，助力企业加速产业升级。”
历经十二年深耕，菲特以“AI+光学”为根技术，将新一代信息技术与工业场景深度融合，打造集“智能感知-智能分析-智能决策-智能执行”的工业智能化闭环，构建起“以工业AI大模型为核心、Fitow-Cube为架构、软硬件一体化设备为载体”的整体解决方案，为工业智能化升级提供从技术到场景的全链路赋能。
“持续攻关‘卡脖子’难题，增加不怕断链锁链的底气”
在天津采访期间，正值2025天津夏季达沃斯论坛开幕。近年来菲特在国际舞台上展示了一系列中国智造的本土工业AI解决方案，获得了来自新加坡、厄瓜多尔、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦等海外客户的高度关注。
“通过与全球同行交流技术趋势、展示产品，增加了海外合作机会，参与了国际标准制定，既有利于企业更快融入全球创新圈，深化工业AI产业链生态合作，还提升中国AI企业的世界影响力。”胡江洪说。
被问到最想实现的一个技术目标时，胡江洪表示，“在生物医药、医疗影像辅助诊断等领域推动科技研发成果产品化，持续攻关‘卡脖子’难题，增加不怕断链锁链的底气。”
去年，由天津市科协牵线搭桥，菲特与中国科学院姚建铨院士共建院士工作站，运用激光光谱、太赫兹等前沿技术从产品外观检测拓展到成分检测，破解生物医药、石油化工等领域检测产品成分时只能依赖人工抽检成本高、误差大的共性难题，实现“在线秒检”。经过几个月的联合攻关，目前该设备已进入中试阶段，国内AI氧化分析首台套新产品即将推向市场。
谈及今后技术研发的重点，胡江洪总结为三点。首先，持续深化AI技术在工业质检中的应用，进一步优化AI算法，提升对复杂缺陷、微小瑕疵的识别能力，拓展检测范围，实现对更多生产环节、更多材质和工艺的检测覆盖。其次，加强光学技术创新，研发更高精度、更适应复杂工业环境的光学成像设备，进一步提升成像分辨率，实现对超精密零部件的检测。最后，继续聚焦工业垂类大模型研发，针对汽车、生物医药等不同行业特点，训练专属大模型，为客户提供更精准、高效的智能化解决方案。
“时代赋予‘新民企’的精神内核，对于菲特来说，首先是科技创新，其次是责任担当。不仅要追求经济效益，更需要关注社会效益，助力产业升级、解决社会问题，如为制造业降本增效、推动行业智能化转型。再者是开放合作，新民企应秉持开放心态，与上下游企业广泛合作，实现优势互补。最后，要有坚韧不拔的毅力，面对困难时，用爱国的情怀、奋斗的本色、匠人的智慧重塑‘新民企’精神。”
胡江洪告诉记者，作为中国本土培育的高成长AI企业，菲特目标是成为“AI赋能新型工业化的标杆企业”，让工业AI方案真正普惠广大的中小企业，让“中国智造”成为全球产业智能化升级的核心驱动力。
（图1）菲特数字化展厅。
（图2）曹彬（右）与研发人员讨论钢板计数仪精度问题。
（图3）菲特铝压铸产品多角度光学方案。
（图4）菲特工作人员在搭建光学环境。
（图5）胡江洪（中）带领团队测试光学环境。
（图6）工作人员测试机械臂交互系统。
本版图片均由菲特提供