AST & Science 完成 1.28 亿美元 B 轮融资
06-18
自18世纪第一次工业革命以来，工业经历了机械化、电气自动化、数字化三个阶段。
如今，几乎日常生活的每一种方式都离不开工业的力量。
但在“效率就是生命”的现代背景下，行业仍有很大的提升空间。
世界各国也纷纷发布产业转型规划，思路大同小异：依托物联网、大数据等新兴技术，提升制造智能化、效率化、互联化。
在联想创投《未来午宴》第四栏，创始人与秋芽科技CEO刘鑫、创始人与深慧石科技CEO吕聪奕博士、联合创始人与思谋科技CEO沈小勇、联合创始人与汇文科技CEO吴庆乐，对话联想创投执行董事、CMO陈蜀杰，大家分享了前沿技术如何在电力能源、产线巡检等工业场景落地，数据智能如何“渗透”传统行业。
让数据衬托出知识的价值：求亚科技，云+端综合能源服务商。
过去很长一段时间，能源电力行业如果需要采集数据，都会安排专门的人员从各种仪器仪表采集数据。
设备需要定期复制和维护。
随着“端”服务进入工业互联网，智慧电厂和园区已经可以以人工智能为支撑，使用智能操作和巡检设备，通过传感器采集各种参数，进行智能“协作”。
三维检测。
” “能源互联网从2017年开始起飞，目前正处于发展阶段。
此前IT技术只是对单个项目进行数字化改造，近两年深入到发电厂智能建设、智能电网建设等一体化交付。
”综合能源服务管理。
”求亚科技CEO刘鑫在直播中表示，随着新基建的核心技术在越来越多的场景落地，电力企业和产业园区开始关注能源消费设计与产业的协调。
超级计算平台、5G基站和数据中心正在建设中。
相关应用与能源互联网紧密相关，催生更多市场机会。
由于能源结构和使用方式的限制，我国单位国内生产总值能源消耗与欧美先进国家相比存在较大差距。
国家“电改”的力度和决心前所未有。
一旦“输配电分离”改革实施，全国各地将更加关注自身负荷。
侧面的调整应用需要更多智能应用的支持。
同时，为了产业链升级，政府引导的新兴产业园区在规划中优先考虑能源的总体规划和配套设计。
许多城市要求IDC机房的PUE（能源利用效率）不高于1.5，这就要求新建园区必须符合新标准。
刘鑫表示，秋亚正在向综合能源服务转型，结合三个能源G+数据中心，在设计阶段解决能源公司和工业园区运营管理中的节能降耗，大幅降低PUE至1.3，推动智能用电植物。
建造。
刘鑫表示，奇亚科技通过在边缘部署边缘识别、数据信息处理、系统分析等技术，实现了“云+端”应用。
大量处理后的高质量数据回传云端，大量低价值数据回传云端。
例如，振动数据和视频数据专门存储在“缓冲区”中，在故障追踪时可以直接调用。
这有效解决了工业场景分散、数据采集困难、通信协议缺乏统一标准带来的数据采集和处理问题。
。
在BAT等激烈的云市场竞争中，工控领域的边缘云产品拥有更大的市场空间。
刘鑫表示，“云+端”工业智能系统可以与5G一起有效实施。
解决通信、数据质量、数据治理等问题，为能源相关上下游用户提供从数据服务、算法模型、知识服务、智能决策的全价值链。
为机器自主决策和思考画龙点睛：深慧视AOI自动化。
检测解决方案每年“双十一”、“双十二”的到来，对生产、物流、仓储行业都是一次“大考”。
数千种产品激发消费者无尽的购买欲望。
在多样性和货量的双重压力下，工厂和仓库机器人如何通过3D机器视觉技术的“眼睛”轻松取得高分？传统仓储行业，商家将货物提前存放在园区仓库中，由园区工人送货。
，货物必须一件一件地输送到传送带上进行装运。
随着“双十一”、“双十二”等购物节的到来，物流工作量将呈指数级增长。
此外，由于临时工经验不足，发货效率、货物数据准确性以及物流管理都会受到很大影响。
深慧视创始人公司首席执行官吕聪奕博士表示，过去的工业机器人在作业过程中不具备感知能力。
深慧视将3D机器视觉技术与机器人相结合，赋予机器人一双眼睛。
在完成货物的交付和卸垛的同时，还将商品相关数据上传至云端进行处理，让机器自主决策。
”吕聪奕解释了通过3D机器视觉引导机器人的工作原理：“我们的3D工业相机获得数据后，通过对数据的二次处理，工业机器人可以自主决定运动轨迹、作业过程、定位等。
。
等等，让机器人更加贴近人类的操作流程，提高工作效率，减轻人员负担。
已服务菜鸟科技等领先物流企业。
“对于生产线多样化的厂商来说，3D机器视觉也具有很大的灵活性。
”吕聪奕以与联想福田保税区工厂的合作为例：“联想工厂的笔记本和服务器生产线很有特色，产品类型发生变化频繁地。
很高。
旧的自动化生产线改造计划已不能适应新生产线的不断引进。
我们使用 3D 机器视觉技术。
只有工程师才能在一天之内调试更新软件以适应新产品。
不会给生产线升级和新产品引进带来任何压力。
此外，针对订单模式，还可以灵活定制具有3D机器视觉的机器人，将需求转化为标准化模型。
“作为一项相对通用的技术，3D机器视觉技术未来还可以应用于移动机器人、大型工业机械臂、小型机器人等不同类型的机器人。
谈到3D机器视觉技术的潜在使用场景，吕聪奕表示：“利用3D机器视觉天生的获取物体形状的能力，超越人眼的高成像精度，可以提高工厂质量监控的效率和能力，保持质量等级。
”检测结果稳定性高，输出可预测； 3D机器视觉技术还可以观察环境并与人交互，其应用前景非常广阔。
“工厂对年轻人逐渐失去了吸引力，我们也希望通过3D机器视觉技术，可以把机械臂变成机器人，让年轻人能够全身心投入自己热爱的事业，把枯燥的体力活交给机器人来做这也是我们对整个社会的贡献。
”吕聪奕说。
让计算机视觉成为质检的“尺子”：思谋科技助力半导体研发和测试。
半导体芯片被称为“互联世界的脊梁”、制胜大国竞争的制高点、数字经济的核心基础。
随着芯片国产化的需求越来越迫切，对制造工艺改进的要求也越来越迫切。
芯片制造的过程就像“盖房子”。
硅片是“基础”。
在建造另一层之前，每一层都必须足够光滑。
第一层。
如何保证“基础”的良率，是半导体制造企业一致追求的目标。
“半导体产业链包括材料、设计、制造、封装和测试等，市场规模超过1亿。
”思谋科技联合创始人和CEO沈小勇表示：“思谋科技在半导体产业发展中发挥着重要作用。
”利用计算机视觉技术对各个环节进行检测，保证生产过程的顺利进行。
工业质检占整体成本的30%-40%，同时通过提供AI自动化缺陷检测，提高质检效率。
，利用人工智能深度学习算法和计算机视觉技术，优化现有生产线的良率，并通过长期的数据积累，进一步建立产品良率预测模型。
“在高端制造领域，计算机视觉有其独特的优势。
沈小勇表示，工业视觉可以比人类视觉更加完美。
计算机视觉可以看到更细微的事物，可以捕捉超出人眼的光谱范围，并且可以进行更多三维成像，有效优化工业领域的成像和数据采集问题。
解决了数据采集问题后，需要进行数据分析，可以将图像、视频等模态的数据进行结构化。
建立通用的架构或解决方案，方便多条生产线的实施，可以大大降低定制交付的成本，即使调整生产线的某个环节，也可以减少调整整个生产的参数的成本。
目前，思谋的智能制造解决方案已经在半导体、精密电子、高端装备制造等领域落地，思谋AI技术可以通过数据采集、AI推理建模、知识提取形成完整的产业链。
解决方案。
沈小勇表示：“做‘交钥匙’项目也是SIMI的目标。
”为你的生活添加科技“防护罩”：汇文科技的纳米级MEMS气体传感器和阵列。
室内甲醛含量、厨房天然气泄漏、新居装修后冰箱内食物保存等问题，已成为人们提高生活质量和安全的重要问题。
需要重点关注的问题。
如今，智能纳米和MEMS气体传感器及其阵列仅需绿豆大小的机身，即可定性、定量检测各种气体或气味，利用“人造气味”为人们的生活增添新维度。
一层科技“防护罩”。
直播中，汇??文科技联合创始人和CEO吴庆乐介绍了具有“人工气味”的气体传感器“电子鼻”的工作原理：一个基于MEMS气体传感器的阵列，涂有不同气体的“电子鼻”——敏感材料通过与被检测气体接触后改变气敏材料的电阻来做出响应。
数据通过后台不断开发和改进的算法进行处理，完成气体识别和定量分析的过程。
随着互联网和物联网的快速发展。
随着行业的发展，气体传感器不仅为工业场景等B端企业提供相关服务和解决方案，还进军新兴领域，极大拓展了“电子鼻”技术的应用空间。
例如，人工气味可用于人类疾病的早期筛查和检测。
吴庆乐说，“通过呼出的气体，我们可以检测其中的生物标志物，对人类疾病进行早期筛查和检测；而对于吸入气体，我们需要保证人们吸入的气体是清洁、安全的。
“在智能家居领域，气体传感器将满足家庭不同房间不同气体的检测需求，在远程控制的基础上，可以分析识别室内环境的温度、湿度甚至气体浓度。
例如，厨房需要监测天然气泄漏和不完全燃烧。
在智能家电领域，汇文科技利用MEMS气体传感器开发的传感器阵列来识别不同的气体。
应用于军事领域，准确识别生化毒物或有害气体，保障士兵安全。
更有趣的是，“电子鼻”还能提高日常生活中的“电子鼻”品质。
汇文科技与福建武夷山当地企业合作，开发了武夷山龙井茶炒制过程的质量控制项目，MEMS气体传感器通过其灵敏的嗅觉识别并记录茶叶炒制过程中的气味变化。
，协助炒茶师傅决策，通过不断的机器学习、应用和实践，固化“炒青”流程，精准控制炒茶时间节点，提高生产效率和产品质量，让炒茶师傅从繁重的体力中解放出来受限于嗅觉信息获取量、传感器硬件和算法支撑，国内“电子鼻”技术仍处于早期阶段。
吴庆乐表示，未来，智能纳米和MEMS气体传感器将为我们提供更加智能、高效的技术。
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