原标题：中科院博士的技术情怀

　　当公司逐渐步入正轨、展露光芒时，单书畅的老师来到杭州，参观完公司后满心感慨，因为像单书畅这样，坚持本专业工作的同学已是极少。

　　这位中科院博士其实可以有许多选择，但他却挑了最苦的那一条。

　　2012 年，单书畅拿到中科院计算所博士学位，随后留所在系统结构国家重点实验室做助理研究员，从事超大规模集成电路测试与可靠性设计，以及体系结构方面的研究。

　　与此同时，单书畅还兼职 AMD 研究员，接触到了并行架构用于解决科学计算等 AI 最早期的实际应用。与此同时，他还结识了创业生涯中至关重要的一位前辈，时任北卡州立大学的谢涛教授（现任北京大学讲席教授）。

　　两年后，单书畅离开计算所，找寻创业方向。当时，移动互联网和物联网概念大热，单书畅尝试投入其中。但是，互联网和物联网的应用场景偏 " 软 "，注重模式创新而非技术创新，对有较强技术背景的单书畅来说，成就感不大。在他心里，希望能做技术难度高一些的挑战性工作，用硬科技解决实业行业的问题。

　　看着身边越来越多的人放弃本专业，纷纷投入热门行业，此时，谢涛教授还是鼓励他：" 希望我们做学术研究出身的技术人员可以把技术能力用到现实场景中，做好产学研，并做到一定的产业影响力。"

　　单书畅觉得创业就是要解决一个行业的痛点，他要找到合适的时机。

　　这个时机在一次和老乡的交流中闪现。陈龙是单书畅的安徽老乡，有十几年的半导体行业经验。有一次陈龙和单书畅吐苦水，讲到半导体产品质检的麻烦。

　　当时半导体封装企业质检主要靠人工。工人用高倍放大镜挨个检查产品，检测精度有限，效率又低。更让人唏嘘的是，许多工人长时间用眼，患上了眼部疾病。有的面板检测厂，半数以上质检员出现视力下降问题。

　　陈龙还告诉单书畅，还有的企业因为质量问题经常被客户投诉，10%-20% 的利润被用来赔偿客户损失。为此，那些企业还成立了公关部门，专门协调此类问题。

　　那么当时就没有质检机器么？单书畅调研后发现，有的企业用 AOI（自动光学检测）设备做质检，但是检测精度不是很理想。

　　AOI 设备质检主要靠传统机器视觉技术，原理像 " 一起找不同 " 游戏。这类设备需要提前输入产品模板，然后机器对比产品图像和模板之间的像素灰阶值差异。这种检测方式适合像长度、宽度、高度、厚度等规则的检测标准，但是对一些干扰因素无法分辨。" 光线问题，甚至成像角度问题，都容易导致算法误判，把良品认成残品，把残品认成良品。"

　　如何解决不确定因素对质检的影响？单书畅和陈龙想到了大数据和 AI 算法。因为 AI 独特的学习和进化能力，通过学习缺陷数据找到缺陷的本质特征，从而有效地消除噪声干扰，大幅提高检测精准度。

　　彼时，国家特别重视半导体产业链，也倡导自动化与智能化升级。团队认为，产业升级的浪潮已来，硬科技创业时机到了。他们在 2018 年组建团队，成立了公司视睿科技，用 AI 技术提高半导体行业的质量检测能力。