但市场的需求中也有不小的技术挑战，阿丘科技在努力攻克：电商仓库商品品类非常多，进行大规模商品的99.9%识别率的识别，即便使用深度学习也很难做到；深箱抓取时，需要具备自主智能路径规划能力；让机器识别并抓取未注册物体，也是目前的挑战。阿丘科技在将会根据市场需求，结合自身技术优势与能力，对这些行业难题进行攻克。
除了引导，阿丘科技还推出了基于3D视觉的Robot Inspector 缺陷检测系统，将3D视觉与机器人进行深度整合，可以实现多姿态、多视角和多聚焦点的灵活缺陷检测，提高了整套方案的灵活性，降低整体方案的时间和设备成本。
AI图像缺陷检测
图像检测方面，阿丘科技推出了AIDI缺陷检测软件。主要面向半导体行业PCB检测、手机外观检测、3C、汽车零配件的视觉检测等应用领域。同康耐视收购的VIDI类似，AIDI也是一款通用型软件。“我们是国内第一家将深度学习用于工业视觉检测并且推出标准机器视觉软件的公司。”自动化集成商可以基于软件和具体缺陷图像样例，对软件进行训练，训练出具备定制化缺陷检测应用功能的算法模型。半导体设备商也可以将软件集成在他们的设备中。
相比于机器人3D视觉，黄耀认为AI图像缺陷检测的市场规模会更宽广。苹果公司对品质的要求，带动了整个手机供应链的升级和机器视觉检测环节的重视，国产手机厂商如今也在跟进，近3C的手机领域就很大市场空间。而且工业视觉的几种应用中，缺陷的检测由于光学成像难，缺陷种类多且随机分布，传统机器视觉算法难以有效的解决，市场相对空白。AI的应用，刚好可以填补这些空缺。黄耀认为，未来缺陷检测领域一定是机器学习主导。
同时，黄耀认为AI缺陷检测也有机会做成平台级产品。他告诉亿欧，通过实际应用和分析，他们发现，很多3C产品生产出现的瑕疵和缺陷，和产品形态关系不大，而是主要和设备、工艺有关，因此尽管3C产线经常快速更换产品，积累的缺陷数据可以复用，并迁移到新场景，甚至多个工艺环节数据的关联分析可能有利于整个产线和工艺进行分析和改进，打通工艺的整个闭环。
2018：产品研发为主，全面市场推广为辅
随着两条业务线和产品稳定进展，黄耀确定的2018年核心发展策略是“产品研发为主，全面市场推广为辅”，因为做工业市场市场拼的是硬实力，产品性能稳定，价格合适才能占住市场，所以团队需要耐心慢慢把产品做好。成立至今，阿丘科技一直以研发人员为主，占比达到了80%以上。
2018年阿丘科技产品销售重点在3C电子和物流领域，以标准产品销售和提供解决方案的方式并行。
阿丘科技成立于2017年，在2018年1月宣布获得800万美元A轮融资，由DCM和百度风投领投，长石资本和天使轮投资机构跟投。此前，阿丘科技曾获得英诺天使和臻云创投的千万元天使轮投资。黄耀相信，未来工业AI视觉的前景足够广阔，但需要足够的时间。