机器视觉落地医药分拣抓取环节，「库柏特」为行业提供智能机器人解决方案

国内制造业的发展以及工厂智能化程度提升带动了机器视觉产业的高速发展，在机器视觉落地方面，具有代表性的产业就是消费电子行业中手机、电脑等产品组装生产过程中的尺寸检测、缺陷检测、定位引导等。此外，应用范围也从消费电子、半导体行业扩展到了汽车制造、光伏半导体、交通等领域。

我国机器视觉起步较晚，国内大部分企业集中在产业链中游集成商的位置，国内机器视觉行业的创业公司在落地上除了向市场份额较大的3C领域深入，还在探索一些比较长尾的场景，如比如物流、食品、医疗等领域，库柏特就是其中一个代表。

库柏特成立于2016年5月，是一家工业机器人智能系统研发商、供应商。产品主要定位在货物抓取和检测环节。公司目前将主要市场定位在了医药领域，具体到了药品的分发环节，目前已经实现了小规模的商用落地。除此之外，公司产品的主要应用领域还有食品检测环节。

关于市场切入点，库柏特创始人兼 CEO 李淼告诉36氪，新技术落地要找到附加值高的环节。公司早期也探索过3C及物流市场，但是发现3C产品的检测标准非常多样化，并且产品更新换代速度很快；而在物流行业，公司曾与包括顺丰、九州通在内的头部用户合作改造智能化仓库，但对于仓储物流这种操作环节很长的领域来说，将机器视觉单纯应用在仓库抓取、分拣环节，也只能帮助提高某一环节的效率而不是整个链条的优化，加上落地周期长，市场需求短期来看其实有限。因此，公司将目标放在附加值高、产业链发展成熟且稳定的医药和食品行业上。

从技术层面上看，公司通过软硬件结合的方式为用户提供服务，核心产品是基于机器视觉和模仿学习的工业机器人操作系统，通过2D、3D视觉技术，结合机器深度学习，帮助实现对物品的精准定位、识别、抓取。

在医药领域，公司目前的落地产品是新一代智能发药机，客户来自国内三甲医院。公司创始人李淼表示，医药分发环节占用了大量人力。公司通过在医药药房内部署智能分拣设备，通过机械臂完成药品抓取，利用视觉技术完成药品识别与复核，能够识别和抓取的药品上千种，准确度在99.99%。公司目前已与国内多家医院达成合作，客单价百万元。在该环节，传统都是通过人工来完成，需要药剂师反复寻找和补充药品，工作量大且繁琐。而机器人可以在医院下班后，通过药品管理系统，自主补充所有需要的药品。

在食品检测领域，公司主要帮助企业识别、分拣不良品。公司创始人李淼认为，食品检测本身是一个长期存在且发展稳定的行业，需求也相对稳定，加上食品本身特征的变化性不强，且人力识别、分拣长期占用大量劳动力资源，机器视觉检测技术可以帮助企业优化产线、提高良率和效率。目前，公司在食品领域主要聚焦香菇和巧克力两个行业。香菇行业的食品检测已经覆盖了全国60%以上成规模的香菇出口企业，每一台香菇分拣设备可以替换4-6个工人；而在巧克力检测领域，通过库柏特的工业AI系统，快速帮助国际巧克力知名客户实现了多工位的产品缺陷识别，极大提高了该客户产品的一致性与良率。目前库柏特还有大量其他食品行业的质检需求的潜在订单正在研发之中。

公司通过与机器人本体制造商、集成商合作，为下游行业用户提供软硬件一体的解决方案，2019全年营收已突破5千万元。创始人李淼表示，今年业务重点在于市场拓展与构建行业生态，预计医药领域将作为公司未来的主要增长点，国内市场主要在于三甲医院，并且公司计划将市场拓展到欧美市场中的各大药房。目前团队人数约100人，公司曾获由蓝图创投与GGV 纪源资本领投的1.02亿元人民币的 B 轮融资，以及经纬创投的4000万人民币的A轮融资。