2018年に設立されたUnitXは、製造業に従事する企業が品質検査にかかるコストを削減し、品質や良品率を改善できるよう、深層学習を活用した外観検査技術の開発に取り組んでいる。

外観検査は製造業に欠かせないプロセスであり、不良品を排除して製品の品質を保つ「最後のとりで」だ。製造業の精密化や人件費の高騰に伴い、手作業のみに頼った品質検査では対応しきれなくなり、多くの企業がマシンビジョンを利用した欠陥検出システムを導入するようになっている。

箇元科技の隆徳鋒社長は「自動車部品の検査にAIを使えば、欠陥見逃し率は検査員の手作業に比べて10分の1になる」と語る。このため、中国トップクラスの製造工場では効率化と利益増を図るため、生産プロセスにAIを導入できないかと模索を続けており、AI外観検査の需要が日増しに高まっている。

AI外観検査は効率的に不良品を検出し、製造コストを削減できるだけでなく、人為的な見落としを減らすことで、プロセスの効率化や緻密な品質管理が可能になる。

目下、製造業で使用される外観検査システムは、ランダムな形状の欠陥を認識しづらく、複雑な形状に光を当て、画像化することが難しいなどの課題を抱えている。

これらの課題を解決すべく、箇元科技は深層学習モジュール「CorteX」と光学モジュール「OptiX」を開発し、欠陥を検出するAI検査装置から自動検査システムまでトータルにカバーするソリューションを打ち出した。

深層学習モジュール「CorteX」は、欠陥分類レベルのしきい値管理ができるため、誤判定率を大幅に下げられる。わずか5つの欠陥サンプルでシステムをトレーニングすることが可能で、複雑な形状をした欠陥も高い精度で検出できる。

光学モジュール「OptiX」は、どんなタイプの欠陥にも対応できる多彩な照明モードを備えており、環境の変化や新たな欠陥にもすぐさま適応できる。また秒速0.5メートルで流れるラインにも対応できるため、検査スピードが大幅に向上する。

この2つの主力製品を組み合わせた検査装置1台で検査員4人分の作業を肩代わりでき、欠陥見逃し率を10分の1に減らせるという。

これまでに企業100社以上が同社の製品を導入しており、リチウムイオン電池や家電、EV、自動車部品などの世界的なトップメーカーのサプライチェーンで活用されている。

中国経済の発展の重心が「量」から「質」へと移行するのに伴い、推進力となるような革新的技術が切実に必要とされている。その中でも、AI技術を活用したスマート製造業が大きなトレンドとなっている。隆社長は「工場にとって優秀な目となり頭脳となること」を自社の目標に掲げ、今後もAI技術を駆使して製造業の活性化を後押ししていく考えを示した。

＊1ドル＝約155円で計算しています。

（翻訳・畠中裕子）

BOHRは2020年に設立され、自社開発した光学技術や人工知能（AI）アルゴリズムを用い、複雑な形状をした製品の欠陥を見つける外観検査装置などを開発している。主力は消費者向け電子機器や高精度半導体向けの外観検査装置。すでに某大手デバイスメーカーに100台を納品したほか、米グーグル、独ボッシュ、中国の小米（シャオミ）やレノボなどを顧客に抱えている。

消費者向け電子機器の外観検査には、マシンビジョンが広く用いられている。中国の調査会社・高工産業研究院（GGII）のロボット研究所は、中国では消費者向け電子機器用マシンビジョンの市場規模が2022年に42億7400万元（約900億円）に達しており、27年には70億元（約1500億円）を突破すると予測している。

外観検査は、プリント回路基板（PCB）やリフローといった前工程の検査だけでなく、完成品の組立段階である後工程の検査でも行われる。これまでは、人の目による検査や平面にのみ対応する検査装置が主流だったが、中国ではここ10年余りの間に電子機器産業が拡大し、それに伴って「凌雲光（LUSTER）」や「天準（TZTEK）」などマシンビジョンを手がける上場企業も誕生した。

しかし、ワイヤレスイヤホンや各種電源などの電子機器は、出荷前に色ムラや傷など20～90種類の外観上の欠陥が見つかる場合がある。これらの欠陥を人の目や平面にのみ対応する検査装置で発見するのは難しい。しかも、検査スタッフは日常生活の3倍も明るい光の下で長時間の作業を強いられるため、視力を損ないやすいという欠点もある。

BOHRの王遜パートナーによると、従来は大多数の外観検査企業がPCBや印刷包装などの平面検査を手がけており、さほど強い光源を必要としていなかった。しかし、特殊な形状や曲面を持つ製品の検査では、既存のアルゴリズムや標準光源では対応できなくなってきた。

そこでBOHRは、顧客のニーズに応じてカスタマイズ可能な光学システムとAIアルゴリズムを開発した。従来の外観検査装置が標準光源1〜2組を搭載していたのに対し、同社の検査装置は7〜10組を搭載できるため、複雑な形状をした電子機器の検査が可能になった。また、AIベースの新たなアルゴリズムを導入して欠陥画像の認識精度を上げ、誤判定（見逃し）率をほぼ0％にした。同社の外観検査装置はすでに、プラスチックや金属、グラファイト、ガラスなどでできた完成品や半製品、部品の検査に対応可能となっている。

半導体製造の後工程（完成品として組み立てる段階）向けでは、10マイクロメートル級のセラミック基板の検査技術が成熟しつつあり、現在は1〜10マイクロメートル級のIC（集積回路）基板やICチップの検査技術を開発中だという。

BOHRは2025年、引き続き半導体向けの高精度検査装置に注力し、さらに医療材料や車載電子部品の検査装置にも事業を広げていく方針。また、顧客企業と共にインドやベトナムなどの市場を開拓し、グローバル展開を進めていく。

＊1元＝約21円で計算しています。

（翻訳・田村広子）

2018年4月に設立された同社は、中国の「国家ハイテク企業」や上海市の「専精特新（専門化、精密化、特色化、斬新化）」企業、「科技小巨人」育成企業に選ばれている。ハイエンド製造業の品質と良品率のスマート管理に焦点を当て、独自開発したAIの基盤モデルとコア技術でワンストップ式のスマート化ソリューションを提供している。

半導体および新エネルギー分野ではこれまで、製品の欠陥検査を従来型の外観検査装置や多くの人手を要する目視検査に頼ってきた。検査業務にかかる費用は生産ライン1本にかかるコストの3分の1近くを占めるほどだった。

しかし、人間による目視検査は効率が低く、欠陥を見逃すリスクも大きい。低賃金で作業が単調な検査業務に従事しようとする労働者がますます少なくなる中、人に代わってAIや装置を導入する需要が急速に高まり、ハイエンド製造業の品質検査には革命的なチャンスが訪れた。

同社は光学・機械工学・電子工学を一体化した「オプトメカトロニクス」にAIを取り入れて、スマート外観検査装置の「明鑑者（GTI）」、AIoTを使ったスマート監視システムの「明覧者（GTO）」、スマート意思決定サポートシステムの「明策者（GTD）」という製品シリーズを展開している。人間、機械、材料、手段、環境を含む検査業務の全プロセスをカバーするシステムを構築し、検査の効率化と品質の向上、欠陥見逃しの低減、コンプライアンスと安全性の確保につなげている。

スマート外観検査装置「明鑑者」シリーズ

検査効率の点で、顕微鏡などのツールを使って作業員が製品を1つ1つ検査する目視検査は効率が低い上、人の目では小さな欠陥の発見が難しいことから品質に潜在的なリスクが生じ、長時間の作業が視力にも悪影響を及ぼす。一方、同社の外観検査システムは、パターンマッチングとAIの畳み込みニューラルネットワーク技術によって、データのスクリーニング、アノテーション（タグ付け）、機械学習、推論、識別など複数のタスクをこなし、従来の外観検査装置や目視検査に代わって検査業務の90％以上を担える。

創業者の朱磊CEOによると、半導体および新エネルギー分野の品質検査で、「明鑑者」は検査精度が99.99％以上、作業員による目視検査の数十倍の効率を誇り、生産性と品質が大幅に向上するという。

実際の製造現場では、「明鑑者」が高い検出率で誤判定も少ないAI外観検査を進める中、「明覧者」が製造設備と作業員の動きを監視し、それを「明策者」が推論・意思決定でサポートする。その結果、生産ラインから生まれる廃棄品の数を効果的に減らし、良品率が1％以上向上したという。

同社は、プリント基板を中心にウェハー、パッケージ、モジュールなど電子回路産業チェーンで事業を広げている。半導体と新エネルギーの分野で急速に顧客を増やしており、アップル製品の中核部品サプライヤーや新エネルギー電池部品メーカーなど多くの顧客から受注を獲得した。

電子回路産業チェーンで事業を拡大

朱CEOは「当社は常に組織構造を改善しながら製品の標準化と業務のフロー化を進め、市場の変化に迅速に対応すると共に、よりスマート化の進んだソリューションを顧客に提供してきたため、この6年間で急成長できた」としている。

今後も研究開発投資を増やして製造業でAI技術の活用を広げ、ソリューションのスマート化・自動化を向上させていく方針だ。また、新たな事業分野の開拓も積極的に進め、さらなる成長を目指す。

＊1元＝約21円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

動微視覚は2023年5月、スイス連邦工科大学チューリッヒ校（ETH）神経情報科学研究所（Institute of Neuroinformatics）の出身者によって設立された。ETHはイベントカメラと脳型コンピューターの分野で世界的に評価されており、同社が使っているダイナミックビジョンセンサー（DVS）は、創業者・劉敏氏がETHの博士課程時に指導教官を務めたトビ・デルブルック教授が発明した。

従来のCCDセンサーやCMOSセンサーとは異なり、イベントベースのダイナミックビジョンセンサーは「フレーム」の概念が無く、「ストリーム」のような形でターゲットを表現し、時間分解能は最高1マイクロ秒、消費電力は10ミリワット未満だ。一方、従来のセンサーは時間分解能が30マイクロ秒で、消費電力が100ミリワットを超える。

ダイナミックビジョンセンサーは自動運転、スマート物流、人型ロボット、SLAM（自己位置推定と環境地図作成）、マシンビジョン、スマートシティなど1兆元（約20兆円）を超える市場の可能性をさらに広げる見込みがあり、通信機器のファーウェイ（華為技術）、ITのバイドゥ（百度）、スマホのシャオミ（小米）、OPPOのほか、自動車メーカーが注目している。

画像：動微視覚

フレーム単位で画像を出力するカメラとは異なり、イベントカメラはやや原始的なデータ情報のみを出力してターゲットの輪郭をとらえるものだが、輪郭情報を関連付ける独立したデータベースが少ない。また、適切なチップとアルゴリズムが不足していることも、ダイナミックビジョンセンサーの大規模な活用を難しくしている。

動微視覚の「EPPスマートカメラ」はダイナミックビジョンセンサー用に設計された世界初のスマートハードウエアで、独自開発のイベントストリーム処理アルゴリズムを採用し、高輝度、低輝度、明るさが急激に変わる場面で解像度、インタフェース、視野角、重さ、大きさ、消費電力などの指標に応じて、ハイスピード外観検査やOCR（光学的文字認識）などオーダーメイドのソリューションを提供できる。従来のハイスピードカメラでは、10ギガビットイーサネットのような高速伝送インタフェースによってデータを伝送する必要があったが、同社製品は全体のデータ量を大きく減らせるのが特長だ。劉氏によると、通信速度が同じ環境下で、データ量を10％まで減らせるという。

劉氏によると、既存の活用シーンではメーカー各社によるダイナミックビジョンセンサーの出荷量がそれほど多くないという。自動運転技術は開発サイクルが長くコストも高いことを踏まえ、動微視覚は現段階で市場に比較的早く参入できそうな品質検査に目を向けた。大華技術（Dahua Technology）など業界のベンチマーク企業に比べ、動微視覚の製品はスピードやダイナミックレンジなどの性能に優位性がある。

テック産業関連サービスを手がける甲子光年（Jazzyear）のデータによると、2023年の中国のマシンビジョン市場規模は278億元（約5600億円）に上る見込みだ。マシンビジョンが製造業のインテリジェント化を加速すれば、市場の成長率は年平均25％に達し、その規模は100億元（約2000億円）ずつ拡大する可能性がある。

2016～26年の中国マシンビジョン市場規模と成長率（画像：甲子光年）

劉氏によると、動微視覚は第2世代EPPスマートカメラの開発を進めている。第2世代は新しいタイプのトリガーを採用し、第1世代に比べて低遅延で解像度の高い画像が撮れるようになる見通しだ。

＊2023年12月14日のレート（1元＝約20円）で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

奕目科技は2019年設立、上海交通大学の研究成果をもとに誕生した国内最先端の高性能ライトフィールドイメージングシステムのプロバイダーだ。同社は上海交通大学の協力のもと、ライトフィールド技術の様々な課題を克服し、光学設計、マイクロ・ナノ加工、チップパッケージング・検査、アルゴリズム、産業用3Dソフトウェアなど、ライトフィールドカメラに関わるあらゆる分野のコア技術を確立した。製品は多くの大手企業のテストに合格し、生産ラインに導入されている。

産業用3D検査分野で現在主流とされている技術は、ステレオビジョン、ストラクチャード・ライトによるイメージング、共焦点、レーザー三角測量などで、こうした技術を応用した製品はすでに高い完成度にある。しかし、装置が複雑で、照明や追加の変位計が必要となることや、検出率が低く、使用範囲が限られているといった欠点がある。こうした3D検査手段では、微細な金属材料や透明材料内部の欠陥などの細かなニーズに応じた検査を行うことは困難だった。

これに対し、VOMMAのライトフィールドカメラは、「カメラひとつ、ワンショット、深い被写界深度の3Dイメージング」という独自の特長を持ち、ワンショットで3Dライトフィールド情報を記録し、透明、薄い、微細などの特殊な製品を正確に計測することができる。

ディスプレイの検査では、深度測定により例えば引っかき傷が何層目にあるといった情報が得られ、内部欠陥の積層検査漏れ率は0.1％未満となっている。チップパッケージング検査では、髪の毛ほどの太さの金線の3D形状から断線、異常など極めて小さな欠陥の有無を判断することができる。1時間当たりの処理数（UPH）は最大1万個以上、検査漏れ率は0.01%未満だ。また、リチウム電池や3C製品については、マルチビュー・ライトフィールドイメージングにより、直接見ることのできない凹凸や引っかき傷などを浮かび上がらせて、検出率を向上させる。

航空宇宙分野でも技術の壁を破り、航空機エンジンの高温タービンブレードにある複雑なフィルム冷却孔の3次元構造を初めてオンラインで高精度に検査することができるようにした。この技術は軍で導入されている。

ライトフィールドカメラは新世代の3Dイメージングデバイスだ。昆虫の複眼の構造を再現して、数千万個の独立した視野角を持ち、1度の撮影で任意の視野角、任意の焦点、3Dモデリングを可能にする。コンピュターイメージング、マイクロ・ナノ製造、チップパッケージング、ディープラーニングなどの専門技術を結集したもので、技術的、工学的にはまだ多くの課題がある。

奕目科技VOMMAライトフィールドチップは昆虫の複眼の構造を模倣している

ハード面、ソフト面で多くの課題が絡むため、産業用ライトフィールドカメラシステムを製造できるメーカーは世界でも極めて少ない。奕目科技は産業用ライトフィールドカメラを安定的に生産できる世界有数のスタートアップだ。

同社は現在、VOMMAの LF0104、LF0206、LF0312、LF0412、LF0506など複数のライトフィールドカメラを展開している。公開情報によると、VOMMAライトフィールドカメラはZ軸方向の最大検出精度0.8μm、最大検出速度40FPS（フレームレート）を実現、マイクロレンズの数は世界トップレベルの1000万個台となっている。
（翻訳・36Kr Japan編集部）

2018年に創業した心鑑智控は、C＋＋をベースにした基礎データ拡張、アルゴリズム最適化といったアーキテクチャや付随するクラウドサービスなどを開発し、AIモデルの開発プラットフォームを作り上げてきた。さらに開発プラットフォームを基盤として、外観検査のコア技術が業種を超えて実用化されている。

同社創業者でCEOの羅暁忠氏は、中国の産業における外観検査の80％がいまだ作業員の目視に頼っていると指摘する。医薬品の包装やレンズ生産などを行う工場では、従業員全体のうち目視検査員がかなりの割合を占める。企業は人件費の高騰や人材難に頭を痛めているだけでなく、欠陥の見逃しがあれば取引先からのクレームや当局からの処分を受けるというリスクを背負っている。

現在、心鑑智控はフロートガラスや医療・医薬品など、従来のロボットビジョンでは対応できない高い識別精度が求められる場面に特化して、ディープラーニングを活用した外観検査を提供している。同社の主力事業は医薬品および包装の検査、ガラス検査、生産ライン上を高速移動する物品の外観検査などだ。

ガラス検査の様子

羅CEOは外観検査における難しさとして以下の3つを挙げている。

第一に工業製品の欠陥データが不足していること。工業製品の欠陥のタイプは多岐にわたるが、生産過程で生じる確率が非常に低いものもある。基準となるデータが不足していると、そのデータを元にしたニューラルネットワークモデルも正確ではなくなり、検査精度が低くなってしまう。

第二に生産ラインへの導入に難度が伴うこと。外観検査システムと既存の生産ラインの運行ペースや設備の調整には高い技術と経験を必要とする。

第三にソリューションの再現性が低いこと。生産ラインによって環境も少しずつ異なってくるため、めまぐるしく変化する環境でシステムを適応させることは容易なことではない。

心鑑智控はこれらの難点を克服するため、自社開発したAIモデルのトレーニングプラットフォームを活用して、データからモデル、モデルから生産に至るクローズドループを作り上げた。これにより欠陥サンプル不足や製品の頻繁なモデルチェンジといった問題にも対応できるようになり、さまざまな業種で外観検査サービスを迅速に導入できるようになった。

さらに工業製品の欠陥データ不足という問題を解決するために特許技術を独自に開発した。これにより少ないサンプルでも高精度のニューラルネットワークモデルを短期間でトレーニングできるようになった。

実際の成果としては、高い精度と信頼性が求められる医薬品業界で目視に替わるスマート検査モジュールを提供しており、業界大手の顧客企業から高い評価を得ているだけでなく、継続的な取引に至っている。

ガラス検査の分野では、腕時計の風防ガラスやめがねのレンズにフォーカスし、同業界向けの検査設備をいち早く開発した。風防ガラス検査設備はすでに量産が始まっており、レンズ検査設備も中国最大のレンズ生産基地で活用されている。

このほか生産ライン上を高速移動する物品に特化した360度外観検査を打ち出し、海外製の自動光学検査機が抱える機能面での限界をうまく補っている。

心鑑智控は広州市、蘇州市、上海市、丹陽市などにオフィスを開設し、珠江デルタ地域や長江デルタ地域で事業を展開している。開発チームの主要メンバーは国内外のトップクラスの大学出身で、マイクロソフトやAMSL、ファーウェイなど有名企業で15年以上のキャリアを有する。
（翻訳・畠中裕子）

奕目科技は2019年設立で、2012年からにライトフィールド技術の研究を開始。2017年に自社で知的財産権を保有する初の産業用ライトフィールドカメラシステムをリリースした。李氏によると、奕目科技はライトフィールドカメラの光学設計、パッケージング・製造、画像の3Dレンダリングなどソフトおよびハードウエアのコア技術を全面網羅する中国で唯一の企業で、ライトフィールドのアルゴリズム、光学設計、ハードウエアのパッケージングに強みを有する。

01.ライトフィールド技術の活用

産業用3Dビジョンは2Dビジョンに比べ、解像度、精度や高速での検査能力が高く、環境光の干渉を受けにくい。3Dビジョンは3C製品（コンピューター、通信機器、家電）、自動車製造、半導体などの分野での利用が見込まれる。36Krは過去に産業用3Dビジョン市場の規模について、自動車製造、医療、金融のなどの分野だけでも1000億元（約1億6700万円）に達すると予想していた。

ライトフィールドカメラによる3D画像生成の原理とソリューションは、レーザーやストラクチャード・ライトとは異なり、複数の視野角、焦平面、次元の情報を得られるため、1台のカメラが1回撮影するだけで、多焦点、多視点、3D測量/モデリングなどを実現できる。

VOMMA 4300シリーズのライトフィールドカメラ

02.サムスンのサプライチェーンに参画

工業分野の品質検査において、ライトフィールドカメラはレーザーやストラクチャード・ライトを当てる必要はなく、環境光や光の遮蔽の影響をあまり受けないため、感光性の高い素材、透明や半透明の素材、反射材を対象とする3D検査で強みを発揮する。また、ガラス、フィルム、微小金属などの複雑で精密さが求められる対象物に関しても、高速かつ高精度で3D欠陥検査を行うという難題を解決した。

奕目科技によると、現在スマホスクリーンを構成する素材ごとの検査、TWS（完全ワイヤレスステレオ）に使用されるMEMS（微小電気機械システム）マイクのチップ、およびチップのボンディングワイヤー検査などの分野では世界でも3Dソリューションがない。ここに奕目科技の技術の独自性があるという。

奕目科技のライトフィールドカメラはすでにMEMS、CIS（密着型イメージセンサー）チップ、3C部品の検査、スマホのスクリーンの保護フィルムや光学樹脂、ガラスなどの検査、チップの金ワイヤ検査など精密検査に使用されている。「中国航天科技集団（CASC）」傘下の宇宙研究機関である「上海航天技術研究院（SAST）」、サムスンなどが顧客に名を連ねる。

奕目科技はすでにサムスンの産業チェーンに参画し、無線ブルートゥースイヤホン、スマホのカメラとスクリーンの検査に使われている。奕目科技が生産する3Dライトフィールドカメラは、従来の視覚化ソリューションでは成し得なかった検査結果を実現した。

（翻訳・二胡）

阿丘科技は2017年に設立された。中心メンバーは清華大学人工知能研究所の出身だ。同社のAI外観検査ソリューションは、不良品検出 、OCR（文字認識）、複雑な分類、目標物の位置測定などの機能を備え、パソコン、電子通信機器、家電製品、自動車、半導体の製造工場などで活用されている。

同社のAI外観検査ソフト「AIDI」には高い互換性があり、精密機器製造メーカーのフォックスコン（Foxconn、富士康）や「ラックスシェア（立訊精密）」から発注を受けている。

現在、PCB、FPD、半導体、太陽光発電、自動車電子等の業界では、目視による検査に替わり、自動光学検査装置（AOI、Auto Optical Inspection）による検査が行われている。これまでのAOI設備は海外から輸入されたものだったが、運送コストとサービスのローカライズ化という面で中国企業のニーズに応えられていない。そのため、AOI設備の国産市場が誕生した

「中科慧遠（CASI VISON）」は中国で唯一のAOI設備パッケージを生産できる企業で、産業用外観精密検査機器とソリューションのサービスプロバイダーである。同社は2016年に中国科学自動化研究所によりインキュベートされ、中国科学院自動化研究所と政府系ファンドから約1000万元（約1.5億円）を調達した。また、2018年と2019年にプレシリーズAとシリーズAの資金調達を完成し、合計1億元（約15億円）の資金を調達した。

同社CEO張武傑氏によると、コンピュータービジョンの産業分野での利用は、主に採寸、ロボットアームの動作に合わせた誘導と位置測定、精密位置決め、外観検査の4分野だという。中科慧遠は外観検査分野に特化しており、現段階の主力製品は携帯電話のフロントパネル検査用製品である。

同社は昨年9月に、フロントパネル用ガラスの完成品検査設備、ガラス基板検査設備、シルクスクリーンのオンライン品質管理設備、高精度3Dガラスバックカバー検査設備を開発し、今年から量産出荷を始めた。さらに同社は今年から、ディスプレイパネルの受入検査、接着検査、ディスプレイモジュール検査、ガラスエッジ検査の装置を開発し、来年には家電製品以外の分野にも製品ラインナップを広げる予定である。

最初に携帯電話のフロントパネルの外観検査から始めた理由について、CEO張氏は携帯電話産業の規模が十分に大きく成長し、しかもフロントパネルは人手による検査が主流だった点を挙げている。現在人件費は高騰し、熟練した検査員を育成するのに時間がかかり、また、目視の際の疲労によるミスもある。それに比べ、中科慧遠の自動化検査設備は人による検査をなくし、企業の人件費を削減することができる。

従来の人による検査では1日当たり1000から2000枚しか検査できないが、機械の場合1日当たりの検査可能な枚数は4万から4.5万枚で、かつ人による検査より品質が安定し、時間通りに完成できる。

また、外観検査分野では、携帯電話のガラス製フロントパネルの検査の難易度が高いという。よって、同社はその技術を精密機械製造とハイエンド設備等の分野へ拡大できる。中科慧遠の主要メンバーは中国科学院自動化研究所の出身で、関連技術に関して長年の経験を積んでいる。また、関連産業に入って3年間研究を行った経験もある。

現在、中科慧遠の取引先には、「伯恩光学（Biel Crystal）」や「京東方（BOE）」等のガラスフロントパネルまたはディスプレイパネル分野のトップ企業があり、張氏によると、今年の年末までに受注金額が5000～6000万元（約7.5～9億円）、来年の売上高が1億元（約15億円）になる見込みだという。なお、取引先は通常1～1.5年で投資原価の回収ができるという。

（トップ画像はpexels.comが提供）

（翻訳：小六）