多家机构将阿里云估值上调至千亿以上，高盛给予最高估值1238亿美元
06-17
英诺天使基金合伙人祝晓成表示：“谛声科技打造的人工智能声学软硬件解决方案，已从工业场景、交通场景逐步拓展到新能源场景，稳步发展，迎来更广阔的市场。
”祝贺谛声科技团队完成新一轮融资，欢迎新股东的支持。
”谛声科技.谛声科技成立于2007年，于2011年、2018年、2018年完成三轮融资。
作为企业级声学AI技术服务商，谛声科技通过麦克风阵列、声学信号处理打造了多种设备监控产品及相关服务平台能力，可为工业智能制造、能源电力、轨道交通客户提供AI智能声学故障。
测试、运维等多元化解决方案。
谛声科技创始人丁东亮表示，在机械设备复杂、精密仪器众多的工业场景中，声音信号信息丰富，是评价设备工作状态的重要参数之一。
在人工智能技术快速发展的今天，谛声团队希望继续深入挖掘电力、轨道交通的具体应用场景，解决实际场景中的一些痛点。
在电力领域，以新能源为主体的新型电力系统建设对电力输配电环节的安全可靠性提出了更高的要求。
中国国家电网每年花费数亿建设智能检测和运维系统。
声学特征检测不同于传统的电学、光学、化学或温度特征检测。
可在故障早期识别出设备内部铁芯、绕组、线圈等结构件的松动问题。
因此，不仅可以实现故障定位，还可以降低事故率。
然而，过去声学检测一直受到成本、技术和数据库的限制，一直未能在电力场景中实现大规模的工业应用。
谛声团队自主研发硬件和算法。
作为电力科学研究院合作伙伴，开展大规模声学检测数据采集和AI故障预警示范项目，实现无创、高精度声纹采集、识别和预警，完美覆盖50+国家。
故障类型和故障级别的判断达到业界最高的准确率。
此外，谛声科技还开发了高铁运动部件噪声监测系统、发电厂故障检测系统、音视频摄像头等终端产品，均为非接触式安装，并已成功应用于铁路系统、能源系统等场景。
从技术核心来看，谛声科技的产品力来自于其硬件和软件部分。
在硬件方面，谛声科技为麦克风阵列制造了技术壁垒。
采用一定数量的麦克风组成阵列，用于对声场的空间特性进行采样和处理，实现声源定位、去混响、声学信号增强、盲源分离等功能。
，能在噪声环境下准确识别故障声音。
相关数据显示，谛声科技的远场拾音麦克风阵列最终定位距离可达1km。
软件方面，谛声科技开发了自己的声学算法，拥有强大的针对铁路系统、电力系统的故障算法模型。
据了解，谛声科技目前已建立了37个铁路系统故障模型、50多个电网系统故障模型和100多个工业系统故障模型，形成了一定的技术壁垒，具备针对特定情况定制开发高可靠性解决方案的能力。
工业场景。
麦克风阵列系统解决方案能力。
谛声科技通过软硬件结合，最终通过终端设备部署和SaaS平台为客户提供解决方案。
常维熙表示，“谛声科技是为数不多的在铁路和电网系统中建立了比较完整的声学故障模型的公司之一。
我们花费了多年的精力完成这项工作，就是为了不断提高检测精度，避免误判。
” “从行业角度来看，目前铁路系统或电网系统尚无相关的声学测试标准，一定程度上耽误了行业的发展。
合伙人刘哲表示，谛声科技目前正在参与中国国家电网声纹测试标准的制定。
该标准即将发布，为整个行业的设备测试精度和测试方法提供评价标准。
由于声学测试的特殊性和较高的技术门槛，目前国内从事相关产品的公司并不多。
除了一些初创公司或私营企业外，还有一些高效、科研机构从事相关产品的研发。
但随着声学检测在多个行业的应用，其市场规模将逐渐增大，这可能会给相关企业或机构带来一定的收益。
新鲜资本龚志毅表示，“十四五”期间新型电力系统的建设离不开基于智能硬件的坚实电网。
我们看好谛声团队将通过云边软硬件一体化解决方案，为工业级AI声学检测技术构筑广阔护城河，率先在电力标准化场景实现大规模落地，并将持续拓宽应用领域。
突破应用场景边界，最终成为工业级AI声学检测技术。
专家。
野草创投董事总经理马驰认为，声纹监控作为现代工业设备的综合维护解决方案，其技术门槛远高于视觉监控。
同时，其应用场景比视觉监控更加多样化。
底层技术来自中科院声学研究所谛声科技。
经过几年的技术打磨，其基于麦克风阵列的声学监测解决方案已在各工业场景的缺陷检测领域得到良好应用。
特别是在承载国计民生的电网、铁路两大领域，谛声科技与相关主管部门经过数年不断的实验验证和现场，形成了完整的故障采集样本，并建立了相应的故障模型分析系统。
测试。
技术壁垒极高。
随着“十四五”投资强度达1万亿元的电网、铁路数字化、智能化改革步伐，谛声科技的商业价值将迅速放大。
作为野草创投在硬科技领域的又一次布局，我们相信谛声科技未来将成为国内声纹监控领域的领军企业。
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