Glimpse 推出 Explore 产品，旨在为硬件制造提供关键部件的实时 X 射线视图
召回问题在制造业中并非罕见现象。以雪佛兰 Bolt 为例，在 2017 年至 2022 年间，因 LG 电池工厂内部组件安装不当导致的质量缺陷，迫使该车型全线召回。这一案例折射出整个行业的痛点：大众、Stellantis、现代和丰田等主要电动汽车制造商均曾深受召回困扰。
Glimpse 联合创始人兼首席执行官 Eric Moch 向 TechCrunch 指出，许多重大质量隐患本可通过 CT 扫描发现，但传统统计采样方式速度过慢，难以满足大规模生产的需求。
为解决这一瓶颈，Glimpse 开发了一种显著提升现有 CT 扫描仪吞吐量的方法。Moch 介绍，借助 Glimpse 软件，制造商每天可扫描成千上万个电池单元。此外，该公司与合作伙伴共同研发的“超级扫描仪”能将单次扫描时间压缩至一两秒。
鉴于电池并非唯一存在高昂缺陷风险的部件，Glimpse 正拓展其业务边界。据该公司独家透露，新推出的名为 Explore 的产品将面向航空航天、汽车、电子及医疗设备等行业客户。该软件利用图像处理技术，加速实验室及开发环境中的 CT 质量控制检查流程。
目前，Glimpse 已拥有超过 100 家客户，包括 Anker、Lucid 以及美国海军等机构。Moch 表示，公司当前收入处于“七位数”规模，客户群体涵盖电池的买卖双方。
在技术架构上，Glimpse 构建了基于深度学习算法的自有图像处理管道，用于压缩和清理扫描数据。大部分初始处理工作部署在客户现场的边缘计算机上完成，仅将最终输出发送至云端，从而大幅降低延迟。Moch 称，结合质量改进与压缩技术，图像可在浏览器中于数秒内加载完毕，无需等待几分钟甚至几小时。
除了展示扫描图像，Glimpse 仪表板还能显示客户指定的零件尺寸参数。例如在电池检测中，系统可测量电芯层间的距离；若数值偏离规范，软件将在扫描图像中标记并高亮异常区域。Moch 强调，这让工程师能直观看到关注的缺陷细节。同时，深度学习算法会根据客户反馈进行自我重训练，不断优化识别精度。
对于没有自建 CT 扫描仪的客户，Glimpse 提供按需扫描服务。客户可将零件寄送至波士顿地区的中心进行检测，该公司计划在旧金山湾区开设第二个此类服务中心。
Moch 预计这项扫描服务将成为一个更大的市场。“你可以花费几百或几千美元使用 Glimpse 的服务，而无需购买昂贵的设备。”他表示，“未来当规模达到一定阶段时，企业可以购买扫描仪并在其上运行我们的软件。”
