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无人机+AI 风机叶片巡检新思路

国际新能源网  来源:明威吊装  日期:2018-11-26
  近日,机器视觉公司扩博智能Clobotics宣布完成1100万美金A++轮融资,由南天盈富泰克资本、网宿科技领投,资金将用于行业产品的研发和应用,以及北美、欧洲等行业市场的扩展。
 
  从切入的行业来看,扩博智能的业务主要针对两大领域:风电和零售。
 
  在风电行业,扩博智能为风电基站提供“特种飞行机器人+机器视觉+数据”的解决方案,利用AI图像识别技术对风机叶片进行巡检。
 
  传统模式下,风机叶片巡检需要人工配合吊篮或者高倍望远镜,用肉眼识别叶片上的裂缝,这种方法耗时耗力,且识别准确率较低。扩博智能的巡检方案则包含了无人机自主导航、机器视觉自动初筛叶片受损状况,最终生成风机叶片损耗辅助报告。
 
  在零售市场,扩博智能以店铺巡检为切入点,提供基于视觉引擎的商品识别产品,并以SDK的方式接入合作伙伴已有的销售管理软件。
 
  由于商品在门店货架上的陈列方式直接影响到销售业绩,诸如可口可乐等消费品牌都会派专人检查,人工辨别商品是否摆在货架正确的位置,扩博智能的产品则代替了人眼识别,帮助地推人员记录庞杂的商品信息,以提高商品调查的效率和第一手数据的准确度。
 
  表面来看,扩博智能进入的风电与零售领域,似乎并无太大关联,但从技术的需求来看,不论是风机叶片裂缝,还是零售厂商辨认商品与货架,扩博智能使用的底层视觉识别引擎是一致的,且替代的均是行业中效率较低的环节,这有助于行业客户对扩博智能的产品产生更直观的认知,也撬动了他们的付费意愿。
 
  而在深耕一个行业的过程中,扩博智能也尤其注意行业方案的“细颗粒度”。
 
  扩博智能创始人兼CEO严治庆告诉钛媒体,在风机叶片巡检行业,要想在风机叶片上不错过任何1mm*3mm的裂缝,就对无人机飞行的精细度要求极高,怎么在轨道定点、掌握无人机与叶片的距离、减少飞行偏差,都是巡检时需要注意的环节。
 
  扩博智能的风叶检测方案可以利用机器学习技术,对鼓故障进行高效地检测。
 
  “B端无人机是个很复杂的生态,我们的风电团队有近40%的人在硬件相关环节,只有做好硬件业态,再加上自动化视觉处理的软件能力,才能形成壁垒。”严治庆说。
 
  对于AI公司来说,如何选中一个行业切入,快速实现产品落地以及商业化,最终在市场形成壁垒,已成为AI赛道创业者的共识。对此,严治庆有着相比一般创业者更多元的经验积累。
 
  此前,严治庆曾担任微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理,微软MicrosoftAzure事业部中国区总经理,并在10个月内完成了微软云计算业务在国内的商业化落地。此后,严治庆又在亿航(智能无人机企业)担任首席运营官。
 
  在严治庆看来,找到规模足够大的市场切入并不是难事,但要想在B端市场与对手形成差异化,一方面要提供更具竞争力的“软件+硬件”一体化方案,另一方面,必须与行业龙头合作,确保公司在早期的自我“造血”能力。
 
  根据严治庆向钛媒体透露,目前扩博智能的年营收已达千万级别,风电与零售方案各自营收占比为60%与40%,在零售领域,扩博智能已与可口可乐等国际知名快消品牌建立战略合作,所供方案已在北美、东南亚等四个市场落地。在风电行业,扩博智能产品和服务已与国内海装集团双瑞叶片、协合新能源、盾安新能源等客户进行合作。
 
  团队方面,扩博智能的研发工程团队中博士占比25%,主要核心成员来自微软、谷歌、亚马逊、脸书、英特尔、华为等。其中,前微软全球副总裁陈实博士作为特别战略顾问加盟公司顾问委员会,为公司的长期战略发展,在传统行业数字化转型、智能制造等领域提供战略性咨询。
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