瞄准农业支柱产业，人工智能从分拣切入市场

果蔬是我国继粮食产业之后的第二大农业支柱产业，其中果蔬分选与筛拣是食品加工中的必要环节｡传统分拣主要依靠人工，但人工分拣主要依靠从业经验，效率低且质量没法保证。

另外，随着中国人口结构的变化，人口红利逐渐消失，上游食品和农产品加工行业普遍面临招工困难的窘境。尽管市面上已经出现了各种各样的果蔬采摘分选机，但分选指标仍然停留在大小､重量等粗略特征，且分选精度、功能集成度普遍较低。

某种程度上，智能性和灵活性的缺乏极大地限制了其应用场景，就此痛点，神元科技基于果蔬采摘分选流水线开发了一款智能分拣装置。

在分拣领域，工业机器人只能完成固定模式物体的抓取，对于混杂物体的识别和分拣，依然有90%以上通过人工方式完成，极大的限制了工业生产的效率。

神元科技创始人兼 CEO 刘希表示，果蔬领域的分拣条件比较多，以香菇为例，其分类标准有纹理颜色（如雪白色）、裂纹颜色饱满程度（上品的为白花菇，次一点的裂纹为白色主体呈褐色叫茶花菇，而无裂纹的称板菇）等等 30 多个类别。

目前很多菇企依靠有经验的挑检员通过仔细鉴别来判断菇类货色。但人工作业由于依靠主观判断，存在效率低、成本高、分类不准等缺点。虽然传统机器视觉可以应用到上述领域，但是存在较大的问题，即非标自然物体的缺陷检测有着天然的不确定性，从而导致传统视觉方案无法处理。

神元科技就此进行研发，推出其整套视觉分拣方案，包括传感器、机械臂和配套软件。我们知道，基于视觉的抓取，可以拆解为 6 个主要流程：眼镜（摄像头）—分析—识别—定位—抓取—分拣。神元科技通过对上述关键部件进行集成，并基于深度学习技术，对上万个香菇样本数量进行了分析，特征点数量在几十万个，经过对模型不断调参，刘希表示，目前香菇识别准确率达到了 99.7%，相比人工平均准确率高出了约 20%。而从 B 端菇企来说，该方案单套设备可替代 8 个员工（还不算三班倒），回本周期一年半。

在该领域，现状是项目定制化严重，极大限制了其扩展性。刘希表示，这的确是行业现状，不过由于神元的算法优势，在果蔬市场，从菇类扩展到水果、蔬菜品类，只需要对分析数据进行调换，再重新形成模型即可，跨类识别周期在一个月，精度即可达标。

创立于2014年，神元科技服务客户主要面向食品和农产品加工的 B 端企业，目前由于领域垂直，其优势也在于有数据积累，有经验积累。刘希告诉36氪，神元智能软件技术有优势，目前多项技术专利正在申请中。

神元智能的研发团队均毕业于华中科技大学、武汉工程大学，创始人刘希也是计算机专业出身，武汉大学MBA。

目前，神元正寻求融资。