编辑|石亚军
照片来源|佩塞尔斯@卡特琳娜·巴巴耶娃
众多工业互联网报告显示，工业互联网平台（IIoTs）是国内外机械和能源行业应用最多的平台。全球领先的IIoT软件平台提供商PTC表示："这些行业由于其复杂的制造和运营流程以及高资产价值的设备而在物联网领域处于领先地位，因此他们可以从物联网解决方案和数字化转型中受益。"
36日前由清华大学技术成果转化公司——北京华控智嘉科技有限公司（以下简称"华控智嘉"）简单报告，他们拥有高端设备客户，以细微的特征检测、低资源、非协同建模为核心技术切入点，实现大规模工业设备健康安全监测， 提供预测性维护计划和设备健康管理，这几天我们会见了首席执行官刘德光，具体了解了公司的技术和业务情况。
大型/高端设备价值高，生命周期长，重视资产性能管理，每减少1%的设备消耗或因维修而暂停，即可创造巨大价值。现有的维护策略主要基于预防性维护，以进行定期检查或事后维修。由于定期测试仅基于过去的经验，因此可能无法及时维护或可能导致不必要的维护。它不仅花费了大量的人力和物力，而且效率低下。
36日报道称，多项声学技术进入工业设备预测性维护领域，如寿橙，前者于2019年7月由A轮融资，后者同月获得A轮融资，并于2019年由中国科学院声学音响技术有限公司设立。
"中国控制智加"与上述项目最大的区别在于，前者提取了多域特征，包括振动、声音、图像、多传感器，除了多域特征和细微特征外，还对深度神经网络融合物理机制方式进行建模，在嵌入式边缘芯片上进行可配置的智能计算，并进行云深度计算和管理， 可以实现故障的早期检测，发现设备可能有"小病"，及时预警和及时维护，而打破这种模式的维护只有定期进行基于设备健康监测的维护。
照片来源|华志贺
"中国控制智加"方案的优势主要在于两点，一是提取细微特征，采集无损宽带声音信号，利用声音和超现场频段包含的细微特征来检测早期的故障振动。其次，采用低资源深度学习建模方法，工业设备不会配合检测系统，大型设备故障率也很低，通过深度神经网络提取振动和声音融合宽带数据来表征故障的早期细微特征，该方案获得少量故障样本即可实现深度学习建模， 更容易适应工业设备的健康管理。
同时，边缘计算与云端智能处理模型相结合，提高了故障检测的准确性和效率、灵活性，降低了实施成本。
两方面对团队的科技攻关能力都要求非常高，"中国控智加"在声音模式识别、麦克风阵列、机器声音模式、细微特征提取、语音和音频识别等领域都有完全自主的核心算法，获得了清华大学转让的12项发明专利。近年来，已获得国际最权威的声音模式识别技术评估机构NIST评定前三名，参会单位包括麻省理工学院、加州伯克利等。
公司提供从边缘计算硬件系统、智能终端、低资源深度学习建模、可配置智能算法到云平台的全套解决方案，《国控智加》36日表示，公司本身拥有低成本芯片的研发能力，而对于市场来说，所需的硬件是无法购买的，比如麦克风阵列、振动传感器、 公司已投入研发并拥有相关专利，委托工厂批量生产。
在业务进展方面，"中控智加"在智慧城市、能源、石化、新材料和钢铁行业与国家电网、北京能源集团等行业负责人客户进行了项目合作，研究了第一套基于磨床运行监控和故障排除系统的振动/声音模式识别技术。
盈利模式，目前"中控智加"提供了一套解决方案，单价在百万。同时，公司凭借语音和音频信号处理、融合物理机制的神经网络结构低资源建模等方面具有较高的科研实力，智能语音和音频处理以及城市信用技术业务，前者主要提供整栈算法和产品，使得缺乏智能语音底层技术的公司，后者主要服务于政府部门， 有利于保持公司的血液生产能力。据首席执行官刘德光介绍，公司目前业绩增长相对较快，预计今年实现收支持平。
关于发展规划，刘德光告诉36日，在工业互联网平台建设中，等待充足的数据积累，将进一步挖掘数据的价值，一方面为工业厂商提供对接金融保险服务，另一方面，将业务逐步向设备厂商拓展设备设计制造工艺。
团队成员，公司目前拥有40多人，核心技术和团队诞生于清华大学电子工程系语音实验室，创始管理团队的关键成员毕业于清华大学，具有丰富的创业和管理经验。清华大学电子系刘佳教授是专注于语音研究30多年的国内外知名学者，CEO刘德光是清华校友，拥有20多年的风险投资和创业经验。
2018年5月，华控志加获得超过2000万笔现金投资，由清华控股、华控鼎石基金和清华校友管理的普通投资。目前，公司有融资需求。
目前，大型/高端设备预测和健康管理（PHM）方案提供商并不多，据《华控智加》介绍，原因是市场上还没有成熟的大型高端设备成熟的安全预报监控方案，公司接到的项目更像是厂家和用户委托的科研项目， 这是一个企业的科研实力和品牌背书要求非常高。而"中控智加"回到清华大学，拥有非常强大的多学科科研实力作为支撑，在客人中具有较大的优势。
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