思力科两人团队自研工业视觉AI质检系统 一年内应用于东风岚图供应链体系

“我们的客户都在经开区。”思力科创始人兼技术负责人尹兴说，武汉经开区汽车制造产业根基深厚，周边集聚大量上下游企业，为AI视觉检测技术提供了得天独厚的落地应用场景。

2025年夏天，尹兴决定跨界投身AI创业。此前15年，他带领团队深耕晶振硬件研发，曾参与嫦娥探月、天问火星等多项国家重大航天工程。谈及转型初衷，尹兴说：“2025年AI技术加速迭代，我希望探索其应用场景。”最初，他尝试AI漫剧制作，依托开源工具从零起步，两三个月就自主开发出一套工具。但受漫剧业务成本攀升、收购价格下滑影响，商业收益不及预期，他决定调转赛道另寻机遇。

一次和拥有二十余年汽车行业从业经验的合伙人交流，尹兴捕捉到汽车内饰裁片检测的行业痛点。“消费者购买汽车时，内饰表面瑕疵直接影响驾乘体验；对零部件供应商而言，不合格品流入市场将面临退货、返工甚至索赔风险。”一番讨论后，尹兴萌生开发AI检测系统的想法。

在尹兴看来，尽管汽车行业是全新领域，但“检测”的底层逻辑一脉相承。“我虽不懂汽车，但熟悉检验全流程。从立项、调研、分析、开发到交付，整套模式是相通的，只是检测对象发生了变化。”同年底，该团队AI座椅检测项目正式立项。

仅有两名员工的初创小企业，如何在不到一年时间，就研发出可落地产线的AI检测设备？尹兴给出的答案，是搭建由9个AI智能体组成的 “虚拟研发团队”，覆盖算法编写、文档管理、日志分析、日程助理等多个岗位，各司其职。

“我不是专业程序员，很难从零手写全部算法，但可以利用AI学习公开技术资料，把智能体变成可以调度的‘虚拟员工’。” 尹兴介绍，这套工作模式，借鉴了过去航天项目的管理思路：核心决策由自己把握，大量具体执行工作交由AI智能体完成。

▲客户工厂产线旁，尹兴正对AI座椅面套检测设备进行现场调试。

其中，算法开发智能体使用频率最高。每当软件识别出现偏差，尹兴便以样品反复测试，将结果反馈给智能体，由它分析问题、迭代修改算法，再开展新一轮验证。“经常在办公桌前一坐就是十几个小时。”

这种公司模式就是“OPC模式”（单人/微型创业公司），人力成本极低。据尹兴介绍，研发初期，智能体算力月均花费不足五千元，模型稳定后降至一千余元，较此前漫剧项目每月数万元成本大幅缩减。成本优势直接反映在产品定价上。相比市面上同类AI检测设备动辄十几万至二十万元的起售价，思力科将设备售价控制在七万至十万元区间，约为市场均价的一半。

近日，记者走进尹兴在家中搭建的临时实验室看到，儿童床旁堆满客户寄来的裁片，课桌上放置笔记本电脑，地面摆放着小型样机。受空间限制，样机仅能测试小尺寸裁片。“在家只能优化软件，硬件调试需借助朋友公司的场地”。

创业路上难题接踵而至。技术、成本难关初步攻克，场地、数据瓶颈又摆在眼前。尹兴最初在武汉中心城区一处OPC社区完成软件研发，仅依靠网络图片训练的模型，难以适配工厂真实产线场景。

▲创业初期，尹兴在家里做出的小型AI检测样机。

为搭建包含相机、灯光、电脑及软件在内的完整测试环境，他将自家儿童房改造为临时研发间。今年3月，首台小型样机研制完成，他开始使用客户提供的真实裁片进行数据训练和算法调优。

尽管条件简陋，项目依旧持续推进。6月，企业拿到首份订单，客户为东风岚图一级供应商。“从项目立项到签下合同，用时还不到一年。”尹兴说。

眼下，尹兴正筹划搬迁入驻武汉经开区南太子湖创新谷。“区经信局、科创局等部门主动帮我们对接客户资源、指导项目申报，还推荐参加路演活动，园区也提供免费场地支持。”

公司商务负责人范婷拥有20余年汽车行业从业经历。她介绍，搬入新场地之后，办公地点距离客户工厂仅十余分钟车程。客户可以上门观摩样机演示，设备也能够直接送往工厂做工艺验证，沟通和落地效率将得到显著提升。记者了解到，眼下企业正为一家进入头部车企供应链的核心供应商开发皮革质检方案，多个项目正在洽谈对接。

谈及下一步规划，尹兴说：“创业初期，我们会深耕汽车内饰检测这一细分赛道，打造通用技术平台，让不同客户通过模块配置实现快速部署，减少重复开发。未来，公司业务将向电子元器件检测等领域拓展，并适时扩充团队。”