資本實驗室·今日投資關注
聚焦前沿科技創新與傳統產業升級
李鑫
當今世界， 人工智慧快速爆發， 物聯網技術穩步前進。 我們可以看到， 不論是人工智慧， 還是物聯網， 在工業領域的融合應用正在為工業發展帶來新的增長點。
通過物聯網設備和專用感測器採集生產各環節的資料， 工業物聯網技術的潛在應用收益將十分可觀。 僅在2016年， 那些致力於工業物聯網與產業數位化的初創企業就獲得了超過22億美元的投資；2012-2016年間， 全球總投資則超過67億美元。
一方面， 企業大資料集與人工智慧相結合， 特別是與機器學習相結合，
另一方面， 物聯網的進步——從咖啡機到汽車， 都能與感測器、信標相連接， 你可以開始即時探測每種連接的模式並做出預測。
總的來說， 人工智慧與物聯網在工業領域的應用， 就是要讓機器的運行狀況更可預測、更可控、更“聽話”， 從而提升運營效率， 並降低成本。
與消費領域的“虛火”相比， 工業物聯網的人工智慧應用顯得更為靜寂， 但這種靜寂來自於更腳踏實地的努力， 也將帶來更為實際的應用成果。
畢竟， 在工業物聯網的世界， 如果企業能在事故發生前預測到機器故障或損耗， 就有可能節省數百萬美元的資金， 而在整個行業， 可能就是數十億美元。
以下這些公司就是用人工智慧控制機器的典型代表：
1.Uptake Technologies
美國公司Uptake Technologies為工業企業建立了一個監測平臺， 説明客戶分析從石油鑽井、風力渦輪機到機車、拖拉機的數百萬個資料點， 並提供可操作資訊， 以提升效率、安全和資產績效。
這個平可以通過分析來自機器的資料， 以確定可能的性能或維修問題。 有趣的是， 該系統會隨著時間的推移， 而變得越來越完善， 因其會在對比自身的分析結果與技術人員的實地調查結果的過程中不斷學習。
作為一家成立時間才三年的公司， Uptake可以說是工業物聯網創業公司中的大贏家。 公司剛於上月底完成1.17億美元D輪融資， 累計融資達到2.63億美元， 當前估值23億美元。
據報導， Uptake曾在伯克希爾·哈撒韋能源公司一家子公司的風電場部署其“監測平臺”。
據Uptake估計， 其“監測平臺”每年可為一個大型風電場節省大約330萬美元的成本。
同樣， 該平臺的運算還幫助一家鐵路公司每年為每輛機車節省8萬美元的維修費用。 Uptake其它的知名客戶還包括卡特彼勒及其300萬件超大號的“機械玩具”。
值得一提的是， Uptake相信人工智慧為人類謀福利的能力， 甚至建立了一個慈善部門， 為非營利機構提供免費預測分析服務。
目前， Uptake已推出Student Union工具， 幫助出生在美國的大學申請者申請他們最有可能被錄取的大學。
2.Maana
來自矽谷的Maana成立於2012年， 是一家專注於石油和天然氣行業的工業物聯網公司。 截至目前， 公司融資金額約為4320萬美元， 投資者包括一批重要的工業巨頭， 例如通用電氣， 殼牌和雪佛龍。
公司為用戶打造了名為Knowledge Platform的平臺， 其形成的資料不只局限於預測一個泵何時可能出現故障， 還會在一個更大的層面説明客戶優化運營。
例如， Maana開發的一個應用程式， 可以説明客戶預測液化天然氣（LNG）市場的供求情況。 該平臺不斷地吸收資料， 包括消費者的天然氣消耗情況、市場資料、消費者信心、天氣預測、工業生產和歷史出貨資料，
3.Sight Machines
位於三藩市的工業物聯網公司Sight Machines目前已累計獲得融資3050萬美元。
據報導， 其工業物聯網預測分析平臺幫助一個生產壓力感測器的廠商減少了大量的廢料， 在短短三周內就能節省50萬美元。 原因在於其平臺能夠自動收集資料， 並吸收額外的資料來源， 以幫助顧客追蹤到效率低下的原因。
4.Augury
Augury于2011年建立於紐約， 目前累計融資2600萬美元。
該公司建立了一個軟體與硬體集成的工業物聯網解決方案， 以及可以連接到冷氣或供暖設施等商業設備上的小裝置。
該裝置可以記錄機器的振動和超聲波， 並上傳到Augury的雲服務裡。 在這裡， 通過進行運算， 以預測機器的運行狀況。 與之相配的應用程式， 能夠為客戶提供持續的狀態報告，並在故障發生之前發出警報。
5.Falkonry
Falkonry也是一家來自於矽谷的初創公司，成立於2013年。該公司已募集630萬美元資金。投資者包括Basis Set Ventures，一家專注於人工智慧的新興風險投資基金。
Falkonry建立了一個名為Falconry LRS的機器學習系統，能夠即時監測機器運行狀況，以避免停機帶來的高昂成本。
Falconry的平臺可以從電機電流、溫度、閥門調整和其它測量中收集資料，以提供一個早期警報系統，用於鑒別可能關閉整個生產線的不良原料情況。
Falkonry曾通過其獨特的演算法説明一家礦物生產企業避免了因原料成份複雜而造成的生產線停工。在這家工廠，一小時的停產相當於3萬美元的損失。
6.Alluvium
工業物聯網預測分析公司Alluvium建立於2015年，已融資250萬美元，投資者包括Lux Capital。Alluvium將其平臺命名為Primer，該平臺分析歷史運算元據，以在任何給定時間顯示一個工廠操作的穩定程度。這個“穩定評分”會引起工廠對運行不穩定時刻的注意，技術團隊會據此快速排除潛在問題，提高操作效率。
7.Presenso
以色列創業公司Presenso自2015年建立以來，已募集200萬美元資金。
該公司的平臺目前服務於四個行業：汽車、石油和天然氣、能源和水資源，這也意味著該平臺學習和適用於不同的感測器和不同的機器。
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能夠為客戶提供持續的狀態報告，並在故障發生之前發出警報。5.Falkonry
Falkonry也是一家來自於矽谷的初創公司，成立於2013年。該公司已募集630萬美元資金。投資者包括Basis Set Ventures，一家專注於人工智慧的新興風險投資基金。
Falkonry建立了一個名為Falconry LRS的機器學習系統，能夠即時監測機器運行狀況，以避免停機帶來的高昂成本。
Falconry的平臺可以從電機電流、溫度、閥門調整和其它測量中收集資料，以提供一個早期警報系統，用於鑒別可能關閉整個生產線的不良原料情況。
Falkonry曾通過其獨特的演算法説明一家礦物生產企業避免了因原料成份複雜而造成的生產線停工。在這家工廠，一小時的停產相當於3萬美元的損失。
6.Alluvium
工業物聯網預測分析公司Alluvium建立於2015年，已融資250萬美元，投資者包括Lux Capital。Alluvium將其平臺命名為Primer，該平臺分析歷史運算元據，以在任何給定時間顯示一個工廠操作的穩定程度。這個“穩定評分”會引起工廠對運行不穩定時刻的注意，技術團隊會據此快速排除潛在問題，提高操作效率。
7.Presenso
以色列創業公司Presenso自2015年建立以來，已募集200萬美元資金。
該公司的平臺目前服務於四個行業：汽車、石油和天然氣、能源和水資源，這也意味著該平臺學習和適用於不同的感測器和不同的機器。
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