力琴原创

获亿元A轮融资,AI新秀触「网」电力,掘金能源智能化

成立三年,获亿元 A 轮融资,这家专注能源智能化方向的安徽企业,正在以「电网」这一能源领域的核心枢纽为切入点,打造以 AI 为核心的设备物联感知、智能分析及应急管理的能力闭环。 核心团队成员多系中国科学技术大学、微软亚洲研究院毕业,他们立志跻身能源行业头部 AI 企业,发力能源智能化市场。

今年 10 月,总部位于安徽合肥的中科类脑公司宣布获得亿元 A 轮融资,由合肥产投领投,金科君创、创东方、华富嘉业、量子基金、国元股权等机构联合参投。

这家公司成立于 2017 年,依托中国科学技术大学类脑智能技术及应用国家工程实验室的科研力量,重点布局能源智能化方向。

不久前,中科类脑与国网安徽电力合作的电力「智能 +」项目获得国家级项目规划支持。

一、选对方向,触「网」电力

在此之前,中科类脑一度让外界看起来有些「神秘」。神秘在于,公司核心团队成员多系中国科学技术大学、微软亚洲研究院等一流院校机构毕业,背景华丽。

中科类脑创始人、董事长兼总经理刘海峰本科毕业于中国科学技术大学,是中国科大 「郭沫若奖学金」获得者;硕博加入中国科大 - 微软亚洲研究院联合培养项目,主要研究图像处理和视频分析。

在成立后的一段时间里,中科类脑扎根打磨技术。彼时,其人工智能平台建设能力已在 AI 平台领域崭露头角,平台产品入选工信部「2018 年人工智能与实体经济深度融合创新项目」 和「2020 年国家级大数据产业发展试点示范项目」。

虽然中科类脑积极探索人工智能技术的行业应用,布局多个业务方向,但一直没有确定核心焦点。如何选择并研制出能够规模化、快速复制的产品,就成了一个摆在面前不得不破的题。

「2019 年是个良好转折。中科类脑在那时确定了方向,聚焦到能源领域。」刘海峰回忆道。

能源是国民经济的基础性产业,从供给侧来看,清洁能源的发电装机增加;从消费侧来看,电能替代趋势明显、电能终端持续增加,电能成为能源行业的主力军。电网作为承载电能转换利用和输送的枢纽平台,正面临迫切的智能升级需求。

作为电网的核心目标之一,电力运作体系的安全、可靠、经济及高效是关键。而在人力有限的情况下,单凭信息化和普通巡检,很难达到高效且精细化的运检水平。因此需要在信息化基础完备的前提下,深度介入人工智能及物联网等技术,提高电网的安全生产、运维管理和应急处理水平。

受消费和供给趋势提升、电费持续下调影响,通过智能化手段,提高电网调度运行效率,实现提质降本增效,也成为电网的必然选择。 

然而,电网智能化改造之路并非一片坦途。

首先,电力行业壁垒较高,行业外企业难以切入,目前电力行业内缺少足够数量和质量的数据积累辅助进行智能化模型训练;其次,电力业务系统庞大且复杂,涉及输、变、配、用、调度等多类型业务场景,专业程度极高,在设计有效的面向电力行业的智能化改造产品和方案时需要大量的行业专业知识;最后,电力场景环境复杂,设备繁多,且对系统的安全性和稳定性要求很高,这对人工智能技术的落地提出了较大挑战。

以上难点,恰恰也是中科类脑的优势所在。

一直以来,中科类脑和省市电力公司、国网电科院和电力三产公司均保持密切的合作关系,实时投身一线场景、深入了解行业需求痛点。

中科类脑依托自身强大的研发团队和中国科学技术大学类脑智能技术及应用国家工程实验室、未来网络实验室的科研力量,保证计算机视觉、多媒体内容处理、视频编解码、多媒体内容安全等人工智能技术的连续性和优化迭代。

针对电力场景特性,中科类脑研发了多种关键技术,如小样本学习、电力 3D 场景仿真、基于学习的分割算法、跨媒体多模态融合等,构建核心技术成果壁垒。

以安徽为例,全省有 3000 座左右的大型变电站(35KV),而运维人员只有 3000 余人,基本人均一站,运维工作量非常饱和,压力明显。

在实际应用中,中科类脑从巡检环节切入,通过 AI 技术自动识别电力场景中潜在的环境风险和设备缺陷,减少人工的重复监控率、大幅提升巡检效率。

在能源行业智能化的新机遇下,中科类脑凭借技术优势和深扎行业的韧劲,以服务国家新基建战略、赋能能源行业智能升级转型为目标,跃入这片蓝海中。

二、从 0 到 100,赋能合作、聚焦技术

电网是一个复杂的巨系统,凭借一家之力,很难推动电力智能化的发展,只有合作共赢,才能满足电力智能化的高效发展需求。

从确定聚焦能源领域起,中科类脑便明确了业务发展路径,即专注技术、精诚合作。 

在产业链条中,中科类脑将自己定位为「技术解决方案提供商」——以「电网」这一能源领域核心枢纽为切入点,专注于研发面向应用场景的核心人工智能技术,构建一套从设备物联感知、智能分析再到应急管理的能力闭环,填补产业链中的对应空缺。同时,衔接产业链中其他环节的合作伙伴,携手多方,完成广阔拼图。

硬件体系方面,中科类脑已和华为、海康、寒武纪等多家国内顶尖的感知和计算硬件厂商达成合作,可针对用户需求,提供多类型、完全满足国产自主可控需求的电力智能化感知和计算设备。

行业合作方面,中科类脑依托国网省市电力公司、国网电科院和电力三产公司(如南瑞继远电网),深度理解电力行业智能改造需求,打通电力巡检和监控业务系统,加速电力智能化产品和解决方案的落地进程。

在联合多方能力的基础上,中科类脑提出面向电力行业的「端边云网」协同一体化的智能解决方案,赋能电力行业完成升级转型。围绕这一布局,中科类脑目前已经陆续推出了多款智能化感知和分析产品。

端边云网协同体系整体架构:终端层、边缘层、网络层和云平台层

中科类脑要做的是深耕技术、挖掘场景价值、打产品组合拳,这也是为后续的演进方向打基础。

三、冲击能源行业头部 AI 企业

现在,中科类脑在能源领域的布局已经有良好起色。刘海峰告诉机器之心,除安徽省之外,中科类脑还在江苏、湖北等地联合合作伙伴推动变电站的智能化升级改造进程。对此,他充满信心。

一旦吃透在电力场景的技术应用,就可长期受益。顺着电力的逻辑,可以推演到能源行业的其他细分领域,比如发电、煤矿和石油。「至今,还未出现聚焦能源领域的头部 AI 企业。」刘海峰告诉机器之心。   

刘海峰认定,用人工智能赋能能源行业升级转型,是一条正确、艰辛的道路。「我们做好了至少投入 8-10 年时间的准备,来扎根这个行业、推动能源智能化的发展,为国家的能源转型添砖加瓦。同时我们需要更多的合作伙伴、更多的前沿技术共同投入到这个行业当中,一起推动行业的变革。」
    
而聚焦能源的同时,中科类脑也逐步强化其在人工智能平台建设领域的能力。「公司也对平台侧的建设能力做稳定输入,已有一些大型的平台建设类项目在西安等地落成」,中科类脑平台事业部副总经理沈萍介绍,「我们在不同行业、不同场景下沉淀的技术能力,都将在平台实现流动,反哺给平台用户和客户。」

目前,随着合作厂商及业务场景越来越多,中科类脑的发展已踏上快车道。对于这样一家技术属性的创业公司而言,需要处理一些更具挑战的问题,比如针对核心业务如何构建更科学的管理体系,比如现阶段的团队力量能否支撑业务发展。

当公司的产品边界越来越广,作为专注技术解决方案的公司也需要分一些注意力在技术之外的事情上,比如供应链管理、合作伙伴关系等。

截至发稿日,中科类脑已有百人以上规模,其中技术研发占到 60%,并在安徽和北京两地都设有研发中心。亿元融资之后,中科类脑将继续扩充团队力量。

当前,中科类脑总部所在的安徽正成长为人工智能的建设高地,前有中国科学技术大学提供科研支持,后有多家迅猛发展的人工智能公司,AI 与产业的强结合蓄势待发。
产业刘海峰中科类脑
相关数据
调度技术

调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源,如线程、进程或数据流;也可以指硬件资源,如处理器、网络连接或扩展卡。 进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态,允许多位用户有效地同时共享系统资源,或达到指定的服务质量。 see planning for more details

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~