「布博士」：传统纺织处在“原始阶段”，计算机视觉＋智能验布机会是个好切入点吗？

随着人工智能的不断成熟，尤其是基于计算机视觉技术的行业应用并不在少数。当前，人工智能在安防、金融领域也都得到了较快、较好的应用。而除此之外，越来越多的创业者也试图在工业、制造业等相关领域带来新的突破，以降低成本、提高效率，甚至逐渐取代传统的人工工作方式。

以纺织业为例，在纺织工艺中，一般可分为纺纱、织造、染整等工序。其中验布机便是织造工序中重要的一环，织物疵点的检测也是各大纺织厂对织物的质量控制的关键环节。而目前国内的纺织行业对生产出的原始胚布上的疵点的检测仍停留在人工检测阶段，人工验布机则往往存在速度慢、产量有限、漏检率高、检测连续性差等诸多缺陷，因而亟需发展新颖、快速、准确的织物疵点自动检测方法。

其中，来自深圳的布博士，便是一家利用人工智能验布机打造优质面料交易平台，目前主要面向面料贸易商。事实上，创始人张翼也表示，布博士的前身主要以研发生产基于计算机视觉和深度学习算法的新型验布机为主，但是后续发现，对于长期依靠人工方式验布的用户来讲，现阶段的接受程度并不高，很难产生付费意愿。

在张翼看来，目前纺织行业主要存在三方面的问题：其一，找布难，渠道繁杂、信息不对称导致掮客众多以致交易成本居高不下；其二，验布难，人工验布成本高、误检率高、效率低下且面临劳动力日益短缺问题；其三，买布难，中间商、厂家恶性竞争往往带来的是缺斤短码、以次充好等行业弊病。

为此，在原有基础之上，现阶段的布博士在业务上也做了一些调整。一方面，通过智能验布机提供质检服务；另一方面，提供面料交易平台。而据了解，对织物疵点检测的难点主要在于织物的纹理及形态结构多种多样，尤其疵点的种类更是千差万别，因此想识别出所有疵点种类难度较大。传统基于织物图像对比方式，鉴于数据处理量较大，识别率较低且检测速度也受到一定的限制。

为了解决这个问题，布博士主要通过对破洞、划丝等缺陷特征点的积累和深度学习。从实际效果来看，相比于传统人工验布平均0.2m/s的速度，布博士智能验布机可以提升5倍的工作效率；在识别率方面，纺织行业中2个瑕疵点以内即为合格产品，传统人工方式可检查出70%的合格产品，而通过布博士智能验布机则可以实现87%的零瑕疵准确率；在成本方面，一台智能验布机则可代替8个传统验布工，每年节约工资五十万人币左右。

至于如何推向市场，张翼表示，一方面会通过相关的展会直接面向客户，另一方面公司也会通过授权代理的方式，在其布料基地迅速建立运营推广团队，地毯式跟进每个档口及生产厂家和贸易公司。盈利方面，前期布博士将通过提供布料的第三方检验服务作为主要的收入来源，后续将主要通过面料交易平台为优质厂商、贸易商的库存面料提供销售服务，以解决验布难和卖布难的问题。

而论及市场竞争，张翼也表示，目前市场上典型的参与者如高端验布厂，目前主要还是以传统接单模式通过人工检验方式实现，有品质保障但效率无法快速提升，且对技术的迭代意愿不足以支撑其承担较大的开发成本；而在面料电商平台方面，典型的如链尚，目前主要采用“淘宝”模式，服务于面料散客，市场规模占有率高，但缺少品质保障，对于用户越来越关心品质问题今天不适用；相比之下，布博士的核心优势在于算法和数据库的积累，即以人工智能的方式解决现有的人工问题、质量问题、效率问题。

团队方面，创始人张翼作为连续创业者，毕业于新罕布什尔大学计算机学科；联合创始人吴俊祺，曾任职于上海晟越纺织有限公司，5年期间每年的销售数百万，现在主要负责布博士市场方面的工作。

据悉，目前布博士正处于天使轮融资阶段，预计200万人民币，将主要用于团队扩充和产品研发方面，预计未来一年将在中国五大布料生产基地开设智能验布工厂体验店。