諦聲科技獲天使輪融資，用聲學監(jiān)測為機器設備把脈看病
隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術的發(fā)展，預測性維護已經(jīng)在全球試點和推廣，是工業(yè)4.0和中國制造2025的重要組成部分。傳統(tǒng)的監(jiān)測方案方案包括了紅外監(jiān)測，超聲波監(jiān)測，震動監(jiān)測與熱敏監(jiān)測等，近年來以聲學監(jiān)測為核心方案的出現(xiàn)，為行業(yè)提供了一種非接觸式的技術路徑。
36氪近期獲悉，專注于工業(yè)領域的聲學監(jiān)測方案提供商「諦聲科技」完成近千萬人民幣的天使輪融資，由英諾天使與臻云創(chuàng)投領投，創(chuàng)勢資本、AC資本與燕清資本跟投。
據(jù)社科院數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)2016年因大型設備故障導致的案件共163起，造成人員傷亡472人。因設備故障導致的停工，整修，共造成經(jīng)濟損失41.24億元人民幣。本文開頭提到的紅外、超聲波、熱敏、振動等傳統(tǒng)解決方案有個明顯的弊端，即需要在設備出廠前預裝，或者在后期對設備進行改造，部署成本、時間成本和決策成本都比較高。
聲學監(jiān)測的技術原理是通過一個或多個麥克風陣列反復不斷收集聲音信號，與正常工作狀態(tài)下的背景噪聲做對比，再通過精密算法和數(shù)據(jù)庫篩選，對大型器械進行實時監(jiān)控檢測，實現(xiàn)在故障發(fā)生之前，發(fā)現(xiàn)難以被發(fā)現(xiàn)的疑似故障并提出智能預警。
諦聲科技的產(chǎn)品包括了一套振動聲學聯(lián)動診斷軟件系統(tǒng)、振動分析儀、數(shù)據(jù)模塊以及麥克風陣列。
診斷系統(tǒng)負責將機械運動運動中的噪聲特性作提取，完成對工業(yè)設備工作狀態(tài)的實時監(jiān)測；配套的振動分析儀對聲學探測定位的故障源進行進一步分析，做出精準的診斷結(jié)果；數(shù)據(jù)模塊對故障數(shù)據(jù)進行記憶存儲，建立診斷數(shù)據(jù)庫，綜合人工智能深度學習的方法，使現(xiàn)有系統(tǒng)應用于未知的工作環(huán)境中的診斷；而麥克風陣列在處理信號時能夠有效消除噪聲干擾并對聲源做定位。
聯(lián)合創(chuàng)始人常煒熙告訴36氪，除了采集聲學傳感信息外，諦聲科技還將視覺等信息融合，實現(xiàn)對設備的3D-CT掃描，精確定位噪聲源輻射并建立設備“體檢”特征數(shù)據(jù)庫，運用深度學習等手段，實現(xiàn)早期預警及運維決策評估。
在商業(yè)層面，諦聲科技目標客戶中，超過50%為國企、央企，軍工等涉密單位，這些組織結(jié)構從2016年其就被禁止采購國外的機械監(jiān)測類設備，而聲學監(jiān)測在國內(nèi)才剛起步，是一個藍海市場。
對于諦聲科技而言，目前除了做技術研發(fā)外，獲得先發(fā)優(yōu)勢，搶占市場份額是重中之重。因此，實現(xiàn)產(chǎn)品模塊化、提高項目部署速度、降低麥克風陣列成本會是接下來的核心工作。
諦聲科技 CEO 丁東亮為中科院碩士，中科澤潤總裁，曾負責并參與超過15個中科院技術的產(chǎn)學研轉(zhuǎn)化；COO?常煒熙為地質(zhì)大學碩士，連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，曾創(chuàng)辦分針科技;技術團隊大部分來自中國科學院，有著雄厚的聲學科研實力和豐富的案例實操經(jīng)驗。。
與諦聲科技類似，36氪曾報道的碩橙科技也在利用聲學監(jiān)測的原理為大型機器做預測性防護，碩橙科技采用了單通道的麥克風方案，主要依賴機器學習算法實現(xiàn)故障預測的高精準度。
除此之外，如3DSignals、OtoSense、Augury等國外初創(chuàng)公司也利用聲學信號進行相關監(jiān)測。其中，以色列公司3DSignals 成立于2015年，利用超聲波傳感器對機器的運行情況進行監(jiān)聽，已經(jīng)在2016年獲得330萬美元天使輪融資；美國公司OtoSense與法國PSA集團合作研發(fā)軟件，通過聲音檢測汽車發(fā)動機的雜音，判斷汽車運行狀態(tài)及故障；美國公司Augury，主要針對空調(diào)，于2015年完成700萬美元融資。
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