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眾多工業互聯網報告顯示，國內外應用案例中，機械與能源行業中工業互聯網平臺（IIoT）應用程度最高。據全球前列的IIoT軟件平臺提供商PTC分析，“這些行業之所以可以引領物聯網潮流，是由于它們擁有復雜的制造和運營流程以及高資產價值的設備，因此可以從物聯網解決方案和數字化轉型中獲得很高收益。”

36氪之前簡單報道過一家由清華大學技術成果轉化的公司——北京華控智加科技有限公司（以下簡稱「華控智加」），他們針對擁有高端設備的客戶，以細微特征檢測、低資源、非協作建模為核心技術切入點，賦能大型工業設備健康與安全監測，提供預測性維護方案并對設備進行健康管理，這幾天我們約到了公司CEO劉德廣，具體了解到了公司的技術以及業務情況。

大型/高端設備價值高、生命周期長，非常看重資產性能管理，每減少1%的設備耗損或因維修暫停使用的時間，都能創造巨大的價值。現有的維護策略多以定期檢查或事后維修的預防性維護為主。由于定期檢測僅僅根據以往經驗，可能無法做到及時維護，或者造成不必要的維護。不僅耗費大量人力物力，而且效率低下。

36氪曾經報道過多個以聲學技術切入工業設備預測性維護的科創公司，如碩橙、諦聲，前者于2019年7月獲Pre-A輪融資），后者于同月獲得A輪融資，另有2019年成立、來自中科院聲學所瑤聲科技。

「華控智加」與上述項目最大的不同點在于前者提取多域特征，包括振動、聲音、圖像、多傳感器，除此之外采用多域特征和細微特征提取，以融合物理機制的深度神經網絡方式建模，在嵌入式邊緣芯片上進行可配置的智能計算以及配合云端深度計算和管理，能夠實現對故障更早期的偵測，發現設備可能存在“小病”，及時預警并及時維護，打破僅僅依靠定期維護這一種模型，實現基于設備健康狀態監控的維護。

圖片來源 | 華控智加

「華控智加」的方案優勢主要在于兩點，一是細微特征的提取，采集無損寬帶聲音信號，利用聲音和超生頻段中蘊含的細微特征檢測更早期的故障震動。二是低資源深度學習建模方法的采用，工業設備不會配合檢測系統，大型設備的故障率也是很低的，通過深度神經網絡提取震動+聲音融合寬頻數據中表征故障早期的細微特征，方案獲取少量故障樣本就可以實現深度學習建模，更容易適應工業設備健康管理。

同時邊緣計算加上云端智能處理模型可以提高故障檢測準確率以及效率，靈活性并降低方案實施成本。

兩方面對于團隊的技術以及科研能力要求很高，「華控智加」在聲紋識別、麥克風陣列、機器聲紋、細微特征提取、語音和音頻識別等領域擁有完全自主的核心算法，獲得了清華大學轉移的12套發明專利。近幾年連續獲得國際上最權威的聲紋識別技術評測機構NIST評測前三名，參加單位包括美國麻省理工、加州伯克利等等。

公司提供從邊緣計算硬件系統、智能終端、低資源深度學習建模、可配置的智能算法到云平臺一整套的解決方案，「華控智加」告訴36氪，公司本身具備低成本芯片開發研制能力，并且對于市面上采購不到的符合要求的硬件，如麥克風陣列、振動傳感器，公司都已投入研發并擁有了相關專利，委托工廠批量生產。

業務進展方面，「華控智加」分別在智慧城市、能源、石化、新材料以及鋼鐵行業與國家電網、北京能源集團等行業頭部客戶有項目合作，研究出了國內外首套基于振動/聲音聲紋識別技術的磨煤機運行監測和故障診斷系統。

盈利模式上，目前「華控智加」提供一整套解決方案，客單價在百萬級。同時，公司憑借語音和音頻信號處理、融合物理機制的神經網絡結構低資源建模等方面較高的科研實力，開展智能語音與音頻處理以及城市信用科技業務，前者主要提供全棧的算法和產品，賦能缺乏智能語音底層技術的公司后者主要服務于政府部門，有利于維持公司造血能力。據CEO劉德廣介紹，公司目前業績增長比較快，預計今年能夠實現收支持平。

發展規劃上，劉德廣告訴36氪，在工業互聯網平臺的搭建方面，等待數據積累足夠后，將進一步挖掘數據價值，一方面為工業廠商提供對接金融保險服務，另一方面會將業務逐漸拓展到設備制造商的設備設計制造流程。

團隊成員方面，目前公司有四十多人，核心技術及團隊誕生自清華大學電子工程系語音實驗室，創始管理團隊主要成員畢業于清華、具備豐富的創業及管理經驗。公司首席科學家清華大學電子系劉加教授是國內外知名學者，專注語音研究三十余年；CEO劉德廣是清華校友，從事風險投資及創業20多年，具備豐富的管理和市場的經驗。

「華控智加」曾于2018年5月獲得2000多萬現金投資，投資方為清華控股、華控基石基金以及清華校友管理的常見投資。目前公司有融資需求。

目前大型/高端設備的預測與健康管理（PHM）的方案提供商并不多，據「華控智加」介紹，其原因在于，本身市場上沒有成熟的針對大型高端設備成熟的安全預測監護方案，公司接到的項目更像是生產廠商和用戶委托的科研項目，這對于一個公司的科研實力以及品牌背書要求很高。而「華控智加」背靠清華大學，有非常強多學科的科研實力作為支撐，在獲客上有較大優勢。