华控传感器 采用多传感器融合方案，「华控智加」看好高端设备预测性维护

采用多传感器融合方案，「华控智加」看好高端设备预测性维护

编辑 | 石亚琼

图片来源 | pexels @ Kateryna Babaieva

众多工业互联网报告显示，国内外应用案例中，机械与能源行业中工业互联网平台（IIoT）应用程度最高。据全球前列的IIoT软件平台提供商PTC分析，“这些行业之所以可以引领物联网潮流，是由于它们拥有复杂的制造和运营流程以及高资产价值的设备，因此可以从物联网解决方案和数字化转型中获得很高收益。”

36氪之前简单报道过一家由清华大学技术成果转化的公司——北京华控智加科技有限公司（以下简称「华控智加」），他们针对拥有高端设备的客户，以细微特征检测、低资源、非协作建模为核心技术切入点，赋能大型工业设备健康与安全监测，提供预测性维护方案并对设备进行健康管理，这几天我们约到了公司CEO刘德广，具体了解到了公司的技术以及业务情况。

大型/高端设备价值高、生命周期长，非常看重资产性能管理，每减少1%的设备耗损或因维修暂停使用的时间，都能创造巨大的价值。现有的维护策略多以定期检查或事后维修的预防性维护为主。由于定期检测仅仅根据以往经验，可能无法做到及时维护，或者造成不必要的维护。不仅耗费大量人力物力，而且效率低下。

36氪曾经报道过多个以声学技术切入工业设备预测性维护的科创公司，如硕橙、谛声，前者于2019年7月获Pre-A轮融资），后者于同月获得A轮融资，另有2019年成立、来自中科院声学所瑶声科技。

「华控智加」与上述项目最大的不同点在于前者提取多域特征，包括振动、声音、图像、多传感器，除此之外采用多域特征和细微特征提取，以融合物理机制的深度神经网络方式建模，在嵌入式边缘芯片上进行可配置的智能计算以及配合云端深度计算和管理，能够实现对故障更早期的侦测，发现设备可能存在“小病”，及时预警并及时维护，打破仅仅依靠定期维护这一种模型，实现基于设备健康状态监控的维护。

图片来源 | 华控智加

「华控智加」的方案优势主要在于两点，一是细微特征的提取，采集无损宽带声音信号，利用声音和超生频段中蕴含的细微特征检测更早期的故障震动。二是低资源深度学习建模方法的采用，工业设备不会配合检测系统，大型设备的故障率也是很低的，通过深度神经网络提取震动+声音融合宽频数据中表征故障早期的细微特征，方案获取少量故障样本就可以实现深度学习建模，更容易适应工业设备健康管理。

同时边缘计算加上云端智能处理模型可以提高故障检测准确率以及效率，灵活性并降低方案实施成本。

两方面对于团队的技术以及科研能力要求很高，「华控智加」在声纹识别、麦克风阵列、机器声纹、细微特征提取、语音和音频识别等领域拥有完全自主的核心算法，获得了清华大学转移的12套发明专利。近几年连续获得国际上最权威的声纹识别技术评测机构NIST评测前三名，参加单位包括美国麻省理工、加州伯克利等等。

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、可配置的智能算法到云平台一整套的解决方案，「华控智加」告诉36氪，公司本身具备低成本芯片开发研制能力，并且对于市面上采购不到的符合要求的硬件，如麦克风阵列、振动传感器，公司都已投入研发并拥有了相关专利，委托工厂批量生产。

业务进展方面，「华控智加」分别在智慧城市、能源、石化、新材料以及钢铁行业与国家电网、北京能源集团等行业头部客户有项目合作，研究出了国内外首套基于振动/声音声纹识别技术的磨煤机运行监测和故障诊断系统。

盈利模式上，目前「华控智加」提供一整套解决方案，客单价在百万级。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较高的科研实力，开展智能语音与音频处理以及城市信用科技业务，前者主要提供全栈的算法和产品，赋能缺乏智能语音底层技术的公司后者主要服务于政府部门，有利于维持公司造血能力。据CEO刘德广介绍，公司目前业绩增长比较快，预计今年能够实现收支持平。

发展规划上，刘德广告诉36氪，在工业互联网平台的搭建方面，等待数据积累足够后，将进一步挖掘数据价值，一方面为工业厂商提供对接金融保险服务，另一方面会将业务逐渐拓展到设备制造商的设备设计制造流程。

团队成员方面，目前公司有四十多人，核心技术及团队诞生自清华大学电子工程系语音实验室，创始管理团队主要成员毕业于清华、具备丰富的创业及管理经验。公司首席科学家清华大学电子系刘加教授是国内外知名学者，专注语音研究三十余年；CEO刘德广是清华校友，从事风险投资及创业20多年，具备丰富的管理和市场的经验。

「华控智加」曾于2018年5月获得2000多万现金投资，投资方为清华控股、华控基石基金以及清华校友管理的常见投资。目前公司有融资需求。

目前大型/高端设备的预测与健康管理（PHM）的方案提供商并不多，据「华控智加」介绍，其原因在于，本身市场上没有成熟的针对大型高端设备成熟的安全预测监护方案，公司接到的项目更像是生产厂商和用户委托的科研项目，这对于一个公司的科研实力以及品牌背书要求很高。而「华控智加」背靠清华大学，有非常强多学科的科研实力作为支撑，在获客上有较大优势。

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36氪首发｜「华控智加」获数千万Pre-A轮融资，自研多传感器信号采集方案实现预测性维护

作者｜韦世玮

编辑｜石亚琼

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36氪获悉，近日工业互联网解决方案提供商「华控智加」完成数千万元Pre-A轮融资，由北京基石创投、科华基金、京福基金投资。该轮资金将主要用于扩大研发投入、加速产品设计，从而提升市场覆盖率和渗透率。

「华控智加」成立于2018年5月，是清华大学科技成果转化并现金投资的工业互联网及人工智能产业化平台企业，主要基于自主研发的细微特征提取、低资源与非协作人工智能技术，面向工业设备智能运维领域，推出基于机器指纹和运行大数据分析的设备健康预测性维护，以及运行参数智能优化解决方案。

此前，36氪曾对华控智加的产品解决方案和技术优势进行了跟踪报道，如今一年过去，华控智加在人员扩张、产品业务方面都有了不少进展。

一方面，公司团队规模已从最初的40人扩张到70多人，核心人员来自清华大学、中科院及其他头部企业。另一方面，公司已推出成系列的产品，包括针对火力发电机组、水力发电机组、风力发电机组、超高压变压器等大型核心设备的智能监测系统，并已开始部署上线。

纵观工业制造领域，我国作为世界第一制造大国，每年的设备存量及新增规模庞大、造价高，同时也面临着设备健康状态不佳和运行过程参数配置不合理导致的能效降低、排放增加严重等问题。

但传统的工业设备通常采用每个季度停机检修、一年大修的计划性维护方式，巡检难度大、维护成本高，难以及时发现潜在隐患。此外与机器视觉AI质检相比，图像技术只能做外观识别，无法提早预测设备内部的运行状态，当识别到设备故障时往往大多已处于重大事故。

华控智加联合创始人、CEO刘德广告诉36氪，现在的工业设备维护方式正转向预测性维护，从声学及传感角度切入设备检测体系，能实时监测设备运行状态，在线对设备健康状态和运维数据进行提取，还能通过AI模型和数据统计模型准确分析设备的状态变化趋势，尽早地发现设备早期故障征兆、优化设备运行参数，达到节能减排、提高生产效率的效果。

因此，华控智加自主研发了同步多传感器信号采集智能边缘计算终端，可实时采集和处理设备内部的声音、振动、温度等信号，再通过深度学习对数据进行建模分析，生成故障预测模型并与基于动力学和材料学机理故障检测模型相融合。

同时，系统还在线获取设备实时运行数据，构建知识图谱分析模型，对设备运行过程中可能出现的问题进行推理和决策分析，实现工业设备故障和效能的画像分析，并对运行参数进行优化配置，实现智能运维。

刘德广谈到，华控智加具有三点优势：一是公司的系统不光采集普通的信号的频谱特征，还采用了独有的细微特征提取方法，该技术来自于清华大学电子工程系核心技术成果的转化，同时该技术也应用于国家部门，并发挥了重要作用。智加公司率先将该技术应用在工业领域，开发基于机器设备指纹的细微特征提取分析法，能够超早期地发现设备故障并进行精准预测。

二是系统采用了融合物理机制的深度神经网络建模方法，更适应工业场景，能够更准确地监测和管理大型核心装备的整体性运维状态。

三是其他玩家主要采用开放式噪音监测方法，例如监测环境中的噪音，但公司能够提取到设备内部的细微特征信号，比外部环境更早发现设备故障问题。

此外，华控智加还积累了丰富的数据样本，包括水电领域的水轮机发电机、电网领域的变压器、风力发电机组中以音频为主的信号数据，并且每次对接一个客户，公司都会开展定制化试验工作，在现场实地采集生产设备的样本数据，大大解决了传统行业样本积累难度大的问题。

整体来看，华控智加能给客户带来三大经济价值。首先是公司的整套系统能够帮助客户降低巡检费用，更早地回收投资成本；其次是帮助客户从传统的计划性维护转向预测性维护，降低维护费用；最后是尽可能地优化设备运行参数并延长设备的工作时间，增加经济效益。

目前，公司的盈利模式有两种，一种是产品销售的方式，卖解决方案为主；另一种是服务方式，由公司安装系统解决方案，每年收取相应的服务费。

现阶段，华控智加主要优先落地水电、风电、煤炭、电网、火电几大行业，产品已在国家电网、国家能源集团、国家电投、国投集团、京能集团等头部企业的核心装备上投入应用。预计明年，公司将在石油、化工、钢铁、轨道交通、装备制造等行业与更多大型企业落地合作。

团队方面，公司团队以清华、中科院的博士和硕士为主，研发人员占比超过70%，具备多年非协作、对抗性和低资源AI算法研究基础和科研积累，以及语音和音频技术研发经验。

其中，公司联合创始人、CEO刘德广硕士毕业于清华大学核研院，任清华大学新百年发展基金监事；联合创始人、首席科学家刘加为清华大学电子工程系教授、博士生导师，英国剑桥大学博士后（Royal Fellow），专注智能信号和信息处理研究三十年；联合创始人张卫强、何亮同为清华大学电子系副教授，智能信号和信息处理专家。

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