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06-17
投资界（ID：pedaily）据8月22日消息，工业AI预测维护公司频探智能科技江苏频探股份有限公司（以下简称“频探”）已完成数千万元A轮融资。
本轮由涌铧投资领投，常州高新跟投。
融资资金将主要用于产品研发、生产线建设和市场拓展。
Frequency Exploration 成立于 2017 年，是一家工业人工智能预测维护公司。
公司掌握大量工业设备机理研究数据和信号分析诊断方法，可提供设备故障早期诊断、故障量化、寿命预测和智能运维服务。
在技??术积累方面，频探团队拥有清华动力学、故障诊断相关技术多年的积累。
公司形成了基于机械动力学机理研究、振动信号处理与特征提取的故障诊断算法、基于小数据训练的智能故障诊断。
，可以辅助角色替代传统振动分析师，提供分析判断；此外，公司还根据机构和其他更广泛的数据（例如声音、温度、电压、电流等）生成了不同的故障诊断算法。
在振动研究部分，频率探索核心团队具有泵和航空设备的创业经验制造业。
他们过往的行业经验让他们对设备的振动信息和分析应用有深入的研究和积累，从而探索出规律并最终形成技术和产品。
频率探索将结合产品结构、动力基础、工艺条件，以及电压、电流等非振动、非声音信息、客户设备情况，提取有价值的信息。
频率探索的信息维度 孟莉表示：“设备信号图就像心电图，每条曲线特征背后都有一种信息。
我们通过不同的机理模型对数据进行拆解，滤除工况变化。
与干扰信息，最终得到与故障相关的信号特征曲线，然后分析曲线中的数据变化程度和趋势，定位出设备状态、故障模式、故障程度、未来预测等用户关注的结果。
目前，频率探索可以。
诊断20多个行业、50多种设备的40多种故障类型。
在硬件方面，频探会通过无线传感器、有线传感器等不同类型的传感器获取数据，然后通过无线网关、数据采集卡汇总数据，完成前端数据采集工作。
频探也在充分利用微纳MEMS芯片的特性，希望让传感器变得越来越小，能耗更低，计算能力更强，从而在未来实现更广泛的边缘计算。
频率探测传感器代表了软件水平。
频探为AI设备卫士提供多维度判断标准，为设备提供多维度故障机理模型实时跟踪，提供分钟级故障诊断结果；整个诊断结果由AI引擎自动计算。
出去。
面对大模型的热门趋势，Frequency Discovery正在将生成文本和大模型引入其产品中。
它希望通过大模型，可以帮助企业更好地收集各类客户信息和数据，例如内部设备故障、模型、结构等信息，简化有效信息清理的难度。
频率探索团队来自清华大学、美国麻省理工学院、德国亚琛工业大学等著名高校。
公司首席科学家褚福雷教授为中国振动工程学会故障诊断委员会主任委员。
公司创始人兼董事长李萌本科就读于清华大学，博士曾就读于清华大学和麻省理工学院，在智能传感和故障机制方面有丰富的技术积累。
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