yy.vip易游-华为天才少年创业：不追AI风口扎进工厂3年实现自我造血

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　　工厂的高速产线上，刚完成新批次电路板的切换，有二十多年经验的质检老师傅，正准备停下产线做设备调试。

　　按照以往的经验，哪怕是他这样的熟手，这次调试也至少要花上大半天，整条产线都得跟着停摆等待。

　　旁边的年轻工程师却摆摆手，只是按下了设备上的一个按钮，没有做任何复杂的编程操作。

　　55秒后，设备调试全部完成，产线正常启动，所有质检参数都完美适配了新的产品批次。

　　老师傅愣在原地，半天没回过神，第一反应就是：这不可能，你们肯定是在吹牛。

　　这个发生在国内头部电子制造车间里的真实场景，来自上海识渊科技的AI质检设备。

　　而做出这套设备的，是一群平均年龄三十岁左右的年轻人，领头的是90后茹彬鑫。

　　他本硕博均毕业于英国牛津大学，曾任职于谷歌前沿技术探索部门Google X，也曾入选华为天才少年计划。

　　这么说吧，按照大多数人眼里的常规剧本，他完全可以留在海外，或是进入国内头部大厂，拿着百万级别的高薪，走一条光鲜又稳妥的路。

　　可他却在2022年选择回国创业，没有扎堆当时炙手可热的大语言模型、生成式AI风口，反而一头扎进了轰鸣的工厂产线。

　　一边是源源不断的融资涌入大模型赛道，无数公司扎堆入局，拼参数、拼算力、拼发布会的声量；

　　另一边是绝大多数AI公司都面临的落地难、盈利难，哪怕是行业内的头部企业，也大多处于持续亏损的状态。

　　行业数据显示，国内相当一部分AI企业仍处于亏损状态，其中扎堆通用大模型赛道的企业，盈利周期普遍超过5年，能实现规模化商业落地的企业占比不足1成。

　　而与之相对的，是国内工业AI的市场渗透率仍有巨大的提升空间，大量制造业的真实痛点，还没有被AI真正解决。

　　很多人都问过茹彬鑫，为什么放着现成的风口不追，非要去啃制造业这块硬骨头？

　　他的答案很简单：AI不能只活在实验室里，不能只活在发布会的PPT里，只有解决真实世界的真问题，才有真正的价值。

　　而决定回国创业时，他的导师和同事原本都劝他留在美国，可一听说他要做的是制造业，所有人都瞬间改口：那你必须回中国。

　　根据中华人民共和国工业和信息化部2025年10月发布的《2025年中国制造业发展报告》显示，中国是全球唯一拥有全部工业门类的国家，制造业增加值占全球比重接近30%，连续多年位居全球第一。

　　中国庞大的制造业体量、丰富的应用场景，是世界上任何一个国家都无法比拟的，这里才是工业AI真正的用武之地。

　　实际上，绝大多数人对AI的印象，还停留在聊天机器人、生成图片视频上，觉得AI就应该在光鲜的写字楼里。

　　可很少有人知道，我们每天用的手机、电脑、家电，甚至坐的汽车、用的航天设备，它们的生产过程里，藏着无数AI能解决的真痛点。

　　在消费电子、半导体、汽车电子等行业的高速产线上，产品质量的把关，全靠自动光学检测设备，也就是行业里常说的AOI。

　　这么给你打个比方，AOI就相当于给产线装了一双“眼睛”，负责24小时不停歇地检查产品有没有缺陷。

　　小到电路板上一个零点几毫米的焊点有没有虚焊，细到产品外壳上一个微米级的划痕，都要靠这双“眼睛”来识别。

　　可传统的AOI设备，有两个让所有工厂都头疼的致命问题，也是困扰行业几十年的顽疾。

　　你想想看，现在的消费电子更新换代极快，很多工厂的产线，一天就要切换十几个甚至几十个不同的产品批次。

　　可传统的AOI设备，每换一个新批次，哪怕是经验再丰富的工程师，也要花上几个小时甚至一整天，给设备重新编程、调试参数。

　　在这个过程里，整条产线只能停下等待，而一条高速产线每停一个小时，给工厂带来的损失就是几十万甚至上百万。

　　传统的AOI设备，本质上是靠提前设定好的模板来做对比，就像一个只会死记硬背标准答案的学生。

　　只要产品的光线、角度有一点细微的变化，它就很容易把合格的产品当成有缺陷的，也就是误报；同时还会漏掉很多真正的疑难缺陷，也就是漏检。

　　根据中国电子元件行业协会2025年12月发布的《中国自动光学检测（AOI）行业发展报告》数据显示，国内传统中高端AOI设备的平均误报率普遍在10%以上。

　　这就意味着，哪怕设备已经做过一轮检测，工厂还是要配备3-5名工人，专门做二次人工复判，不仅增加了大量的人力成本，还没法完全避免漏检的风险。

　　更关键的是，很多高端制造的场景里，哪怕是万分之一的漏检率，都可能带来无法挽回的安全隐患。

　　实际上，过去这些年，已经有很多企业尝试把AI用到工业质检里，可大多都只是“锦上添花”，没法真正融入产线。

　　用茹彬鑫的话说，很多产线上的AI，只是给传统设备打了一个算法补丁，根本没有解决底层的问题。

　　就像你给老款的诺基亚手机装了一个新的APP，根本没法发挥出AI真正的能力，自然也解决不了行业的核心痛点。

　　在很多消费级场景里，AI做到80分，就能被用户认可，甚至觉得很惊艳；可在工业场景里，容不下这样的“差不多”。

　　在茹彬鑫和团队的眼里，工业场景的AI，99.99分才刚刚达到及格线分，就是不合格，就没法给客户用。

　　想要解决行业几十年的顽疾，只靠算法补丁肯定不行，必须从底层重构整个技术链条。

　　这也是茹彬鑫和团队从创业第一天就定下的核心方向：用AI重构从光学成像、机器视觉到智能决策的完整技术链条。

　　和他一起创业的，还有商汤科技的初期员工季聪，以及一群来自全球知名学府和AI先进制造企业的技术精英。

　　在识渊科技100多名员工中，研发人员的占比达到了7成，几乎整个公司的核心精力，都放在了技术攻关上。

　　很多人都不理解，不就是做个AI质检吗？为什么非要连光学成像、硬件都要自己做？

　　这么给你打个比方，就像你要做一台拍照效果顶尖的手机，不能只靠一个好的算法，还要有好的镜头、好的传感器、好的芯片，软硬件完全适配，才能拍出最好的照片。

　　工业AI质检也是一样的道理，算法的上限，其实是由前端的光学成像硬件决定的。

　　如果硬件拍出来的图片，本身就看不清缺陷，哪怕算法再厉害，也不可能识别出来。

　　传统的AOI设备，光学成像和算法是完全分开的，硬件是一套标准件，算法是后来加上去的，两者根本没法完全适配。

　　而识渊科技的做法，是从光学成像的硬件设计开始，就把AI的需求融入进去，让硬件和算法完全协同，从底层就为AI而生。

　　这就意味着，他们要从零开始，重新设计光学系统、硬件结构，再搭配自研的AI算法和智能决策系统，打造一套完整的、软硬一体的设备。

　　这个过程有多难？光是光学成像的调试，就要做上万次的实验，调整无数个参数，才能找到最适合工业场景的方案。

　　最直观的改变，就是产线换线的时间，从过去的几个小时甚至一整天，直接压缩到了55秒。

　　这是什么概念？过去工厂一天最多只能换十几个批次的产品，用了他们的设备之后，单日换产效率直接提升到了数百款，产线的利用率直接拉满。

　　他们自研的AI系统，把产品的误报率直接降低了5到10倍，大大减少了人工复判的工作量，甚至很多场景里，完全不需要人工二次复核。

　　同时，这套系统还能检出很多连海外一线品牌设备都会漏掉的疑难缺陷，大大降低了产品的不良率。

　　有合作的客户给出了这样的评价：他们的设备，就像诺基亚时代里出现了iPhone，直接重新定义了行业的范式。

　　实际上，在全球的中高端AOI市场，过去几十年里，一直都是德国、日本、韩国的老牌企业占据主导地位。

　　根据中国电子元件行业协会的报告显示，2025年国内中高端AOI市场中，海外品牌的市场占比仍超过60%，很多核心设备长期依赖进口。

　　而识渊科技的这套设备，不仅在性能上实现了对海外品牌的追赶，甚至在很多核心指标上实现了超越，打破了海外品牌长期的技术垄断。

　　更重要的是，他们用自己的实践证明了，中国的AI企业，完全可以在高端制造的核心设备领域，走出一条自己的路。

　　如果说全链条的技术重构，是识渊科技的硬实力，那么对商业模式的选择，就体现了两位创始人的软实力。

　　在ToB的AI领域，尤其是工业AI赛道，过去很多年里，行业里的主流玩法都是做“定制化项目”。

　　简单来说，就是接一个客户的订单，就配一支专门的团队，长期驻场给客户做定制化开发、调试和维护。

　　这种模式看起来很稳妥，能快速产生短期营收，很多创业公司都是靠这种模式活下来的。

　　可实际上，这种模式有一个致命的缺陷，就是极易陷入人力消耗的泥潭，根本没法实现规模化，更别说盈利了。

　　你想想看，接一个项目就要配一支团队，客户越多，需要的人就越多，人力成本会直线上升。

　　而且每个项目的定制化内容都不一样，没法复制，哪怕做了一百个项目，第一百零一个项目还是要从头再来。

　　最终的结果就是，公司看起来营收很高，订单很多，可实际上根本赚不到钱，永远都在靠融资输血。

　　根据亿欧智库2025年11月发布的《中国工业AI商业化落地白皮书》数据显示，以定制化项目为主的工业AI企业，毛利率普遍低于20%，很多企业甚至处于毛利率为负的状态。

　　而以标准化产品为主的工业AI企业，毛利率普遍可以达到50%以上，规模化能力和盈利能力都有着本质的区别。

　　可即便如此，行业里绝大多数企业还是选择了定制化的路线，因为标准化产品的路，太难走了，风险也太高了。

　　从创业的第一天起，茹彬鑫和团队就决定，不走行业里的主流路线，要在“AI+制造”的小众赛道里，再走一道更少人敢走的“窄门”。

　　他们的目标，是做出像iPhone一样的标准化软硬一体产品——所有的客户，都能用同一款设备完成质检，不需要为每一个订单重新做研发。

　　这就意味着，他们的AI算法，必须具备极强的泛化能力，能覆盖从手机主板、白色家电，到汽车电子、航空航天等千百种不同的场景。

　　首先，前期需要投入大量的研发资源，花很长的时间打磨底层技术，而且在产品出来之前，几乎没有任何营收。

　　其次，没有人能保证，最终做出来的产品，能不能满足这么多不同场景的需求，市场会不会为这样的产品买单。

　　茹彬鑫后来回忆起创业初期的那段经历，坦言那段时间压力极大，既不知道能不能攻克技术难关，更不知道市场会不会认可。

　　他们没有急着做产品、接订单，而是先构建了一套完整的底层AI基础设施，包括数据平台、算力平台、行业基座大模型。

　　就像建房子一样，先把地基打牢，后面盖楼才能又快又稳。很多企业之所以走不远，就是因为只想着快点盖楼，根本没有好好打地基。

　　他们的第二款设备，研发耗时直接缩短到了6个月；第三款设备，更是只用了3个月就完成了研发。

　　2024年第二季度，识渊科技的AI质检设备开始批量出货，截至目前，已经累计签单近400台，获得了多家行业龙头企业的认可。

　　产品的应用场景，也从最初的消费电子，拓展到了白色家电、汽车电子、航空航天等多个领域，客户的复购率达到了20%-30%。

　　规模化的交付，不仅验证了他们技术路线的成功，更让他们在公司成立的第三年，也就是2025年下半年，成功实现了自我造血。

　　要知道，在整个AI行业普遍亏损、靠融资输血的大环境下，一家成立仅三年的硬科技创业公司，能实现自我造血，是极其难得的。

　　更有意思的是，随着产品的落地，新的需求像滚雪球一样纷至沓来，很多客户主动找到他们，“催更”产品，希望他们把AI技术拓展应用到产线的其他工序上。

　　很多人都问过他，国内有很多城市都在抢硬科技企业，给出了很多优惠政策，为什么最终选择了上海？

　　在茹彬鑫看来，上海在人才供给、客户资源、产业链配套上，展现出了均衡的高水平综合实力。

　　对于一家志在全球的硬科技企业来说，上海的国际化视野、营商环境，更是其他城市无法替代的。

　　当时他们正在注册上海的公司，团队里几位优秀的应届毕业生，因为错过了应届生落户的节点，面临着无法落户的困境。

　　对于刚毕业的年轻人来说，落户是一件关乎未来的大事，可按照常规的流程，他们已经错过了时间，根本没有解决的办法。

　　团队抱着试一试的心态，向徐汇区的相关部门反映了这个情况，没想到徐汇区人才局很快就给出了回应，迅速启动了“一事一议”的程序，协调解决了几位毕业生的落户问题。

　　对于一群习惯了和技术难题死磕的极客来说，他们不擅长搞关系，也不擅长跑各种流程，他们最需要的，就是一个能让他们心无旁骛搞研发的环境。

　　而上海务实、高效的营商环境，恰恰给了他们这样的支持。不是喊口号，不是给虚无缥缈的承诺，而是实实在在解决企业遇到的实际问题。

　　2025年5月，识渊科技完成了Pre-A轮融资，投资方里，赫然站着徐汇科创投。

　　对于硬科技创业公司来说，融资不只是找钱，更是找懂行的、能长期陪伴的合作伙伴。

　　徐汇科创投作为上海徐汇区的国有创投平台，不仅给他们带来了资金支持，更给他们对接了上海的产业资源、客户资源，陪伴他们一起成长。

　　懂行的资本，加上务实的营商环境，让这群年轻人可以把所有的精力，都放在技术研发和产品打磨上，不用为其他的事情分心。

　　实际上，上海一直都是国内硬科技创业的高地之一，尤其是在高端制造、人工智能领域，有着完整的产业生态和政策支持。

　　2025年9月，上海市经济和信息化委员会发布了《上海市高端制造业AI赋能三年行动计划（2025-2027年）》，明确提出要支持AI企业与制造业企业深度合作，突破高端制造核心设备的技术瓶颈，培育一批具备全球竞争力的AI+制造企业。

　　这样的政策环境、产业生态，给了硬科技创业者最大的底气，也让更多像识渊科技这样的企业，愿意扎根上海，深耕技术。

　　随着产品的不断成熟，识渊科技的设备，不仅在国内市场获得了认可，还走出了国门。

　　截至目前，他们的设备已经出海近百台，直接进入了全球市场，和德国、日本、韩国的老牌企业同台竞争。

　　要知道，这些海外老牌企业，在AOI领域已经深耕了几十年，在全球市场有着深厚的品牌积累和渠道优势，能和他们正面竞争，本身就是一件极其不容易的事。

　　很多人都说，硬科技创业就是要实现国产替代，打破海外的技术垄断，把过去被海外企业赚走的钱，赚回自己手里。

　　可茹彬鑫的想法，不止于此。他说，国产替代，本质上还是跟着别人的路走，别人做什么，我们就做什么，哪怕做得和别人一样好，也只是替代而已。

　　而他们想做的，是真正的国产超越，是用新的技术范式，重新定义这个行业，走出一条别人没有走过的路。

　　传统的AOI行业，已经发展了几十年，技术路线已经基本定型，海外老牌企业都是沿着这条路线走的。

　　而识渊科技用AI重构全链条的技术路线，本身就是一条全新的路，打破了传统行业的技术范式，从底层就实现了创新。

　　也正是因为这样，他们才能做出传统设备做不到的性能，实现55秒换线，实现误报率的大幅下降，重新定义了行业的标准。

　　他们不再只局限于质检这一个环节，而是想要把AI技术，从质检环节，延伸到高端制造业的生产全流程。

　　从产品的加工、组装，到检测、物流，他们想要用AI技术，优化生产的每一个环节，最终构建一个多设备智能协同的未来工厂。

　　同时，他们也想要挑战更多长期被海外厂商垄断的核心设备领域，用AI技术，实现更多的技术突破和超越。

　　高端制造的核心设备领域，有着极高的技术壁垒和客户认证壁垒，想要实现突破，需要持续的研发投入，需要长期的技术积累。

　　同时，海外老牌企业的竞争压力始终存在，全球市场的拓展，也需要一步一个脚印地去走。

　　可茹彬鑫和团队的心态很稳，他们不着急追风口，不着急赚快钱，而是愿意沉下心来，一步一个脚印地打磨技术，打磨产品。

　　回头看这几年的创业市场，我们见过太多的风口，从元宇宙到区块链，从生成式AI到大模型，无数人扎堆入局，无数资本疯狂涌入。

　　可风口来得快，去得也快，绝大多数追风口的企业，最终都消失在了风里，能真正活下来、走得远的，少之又少。

　　反而是那些不追风口，沉下心来解决真实问题的企业，一步一个脚印，反而走在了最前面。

　　识渊科技的故事，最打动人心的地方，从来都不是“华为天才少年”的标签，也不是3年实现自我造血的成绩，而是这群年轻人的选择。

　　他们明明可以走一条更轻松、更光鲜的路，去追当下最热的AI风口，去拿融资，去拼估值，可他们却选择了一条最难走的路，一头扎进了工厂，扎进了高端制造的深水区。

　　他们没有把AI当成讲故事、拿融资的工具，而是把AI当成了解决真实问题的武器，真正把技术落到了实处，创造了实实在在的价值。

　　这几年，我们听过太多关于AI的宏大叙事，太多关于通用人工智能的畅想，可很多人都忘了，技术的本质，从来都是为了解决真实世界的问题。

　　AI不是只能用来聊天、生成图片，它还可以走进工厂，走进田间地头，走进我们生活的每一个角落，解决那些实实在在的痛点，给这个世界带来真正的改变。

　　而中国庞大的制造业体量，丰富的应用场景，给了AI技术最好的落地土壤，也给了中国的硬科技创业者，最好的时代机遇。

　　可实际上，真正的机会，从来都不在光鲜的风口上，而在那些被大多数人忽略的、有真实痛点的深水区里。

　　当所有人都挤在风口上的时候，那些沉下心来，去解决真问题、创造真价值的人，反而能走出一条属于自己的路。

　　当然，我们也要清醒地认识到，硬科技创业，从来都不是一件容易的事，没有捷径可走，也没有风口可蹭。

　　它需要长期的技术积累，需要耐得住寂寞的定力，需要面对失败的勇气，更需要一颗真正想要解决问题的初心。

　　只有真正沉下心来，深耕技术，深耕行业，才能在这个快速变化的时代里，站稳脚跟，走得长远。

　　你觉得，AI真正的落地场景，到底是在聚光灯下的风口上，还是在轰鸣的工厂里？

　　如果你对硬科技创业、AI落地的真实故事感兴趣，也欢迎点赞收藏，关注我，后续给你带来更多真实的行业观察和深度思考。

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