以“X光+大数据+AI”为核心打造安检系统，「全设智能」让安检更智慧

以X光为核心技术的安检机在地铁、机场、火车站、大型活动会场、物流等场景早已普及，但在安全的背后，现有的安检系统存在人力成本高、效率低、功能单一等痛点，而结合互联网、人工智能成为了未来安检的一条出路。

全设智能由三位清华校友联合创办，创始人兼CEO曹玥告诉36氪，“传统的安检机，都是独立的（单机的），导致每台机器收集到的信息都是孤立的，而这些信息其实很有价值。”为了让安检信息发挥更大价值并节约成本，全设智能提出解决方案将“X光+大数据+AI”整合到安检系统中。

目前安检普遍使用的X光技术受制于深浅组织的影像，成片图像会相互重叠和隐藏。全设智能通过自主研发的图像算法进行再成片，能够提升图像对比度、增强细节并锐化图像边缘。

全设智能在安检系统中加入了机器学习算法，经过大量图像数据识别后，建立人工智能识别模型。“让机器学会分辨物品种类是第一步，当数据累积到一定程度后，便可实现对违禁品的识别。”曹玥表示。目前，全设智能的安检机已经可以识别毒品、爆炸物等违禁危险品。

解决了成像和机器识别的问题，全设还要把数据上传到“云”。曹玥表示，“数据共享可以方便我们收集到更多素材，以此来完善我们的机器学习模型。”同时，在一些特定场景，用户也可以通过分析数据得出所需结论。例如，在物流中心使用这套安检系统时，包裹进行安检并排除违禁品后，可以在后台进行初步分类（基于人工智能）。在这个过程中，不仅节省了排查阶段的人工成本，还可以对包裹物品的种类、材质、质量等数据进行统计，方便物流机构依照数据进行运营计划的调整。

安检的另一个痛点则在地铁场景。一位地铁员工告诉36氪，安检工作人员平均每天在岗12小时以上，虽然采用轮班制度，但“作息混乱使很多人处于亚健康状态，工作也没有积极性”。曹玥在采访中也表示，“由于安检时要求人员保持专注，而工作时间过长就会导致注意力分散，所以在高峰时段很多安检口实行半小时轮换制度，这样就浪费了很多人力成本。如果安检机能够拥有分辨危险品的能力，那么这些成本就可以节省下来了。”

全设智能目前已完成由远瞻资本、华创资本出资的千万级天使轮融资，现已开始筹备下一轮预计5000万的融资。曹玥表示，全设智能目前约有20名员工，当前阶段的工作以完善硬件产品、调试机器学习模型、搭建云平台为主，整体设备预计年底前投放到银行、海关、地铁站、物流仓库等场景进行测试。