近年來，隨着以5G網絡、工業互聯網為代表的新基建按下快進鍵，邊緣計算行業也進入了發展快車道。
如果把雲計算比作章魚的大腦，邊緣計算就類似八爪魚的觸角，每條觸角都是一個小型機房。它更加靠近設備端，能夠在網絡邊緣側對聯網設備進行數據採集、分析、處理與儲存，是工業裝備智能化運維的底層技術。
創立於2019年的上海朋禾智能科技（以下簡稱：朋禾智能）便是較早進入邊緣計算領域的新鋭公司，定位於一家工業邊緣計算智能解決方案服務商。
公司致力於聚焦工業核心及高價值設備，為工業智能應用提供開放式、模塊化、高性能的平台級軟硬一體化解決方案，幫助電力、能源、港口和交通等領域企業預測性維護和智能化運維，從而實現降本提效，提高產品品質和服務質量。
於創始人崔鵬而言，創辦朋禾智能是一件水到渠成的事。
一方面，2018年、2019年我國工業互聯網產業經濟增加值規模分別為1.42萬億元、2.13萬億元，佔總GDP比重分別為1.5%、2.2%，預計2020年，我國工業互聯網產業經濟規模將達3.1萬億元，佔GDP比重為2.9%，市場前景廣闊；
另一方面，工業互聯網發展多年，但工業核心設備的在線狀態監測和智能維護方面卻一直沒有實現真正落地和規模發展，電力、能源、軌交、港口等領域的關鍵設備對於智能化需求變得越發迫切。
自2015年起，由工信部出台的《中國製造2025》中明確指出中國製造業的現狀：信息化水平不高，與工業化融合深度遠遠不夠。至今已有23項文件陸續出台皆指出，工業互聯網作為新基建重要的基礎設施，其搭建任務迫在眉睫。隨之，全國27個省市相應出台工業互聯網發展政策文件，10餘省市表示在2018-2020內高質量推動工業互聯網創新發展。
崔鵬向創業邦還原了傳統場景下的設備狀態：環境惡劣，不易巡檢；設備老化造成故障風險和成本增加；設備運維重度依賴人工定期巡檢，經手動採集數據後，還需進行分析研讀，流程繁瑣；技術專家數量有限，分身乏術……
以上運維方式不僅數據採集維度單一，效率低、集成化和可視化程度低，還高度依賴運維專家的行業經驗和積累，風險控制能力有限，這與動輒數百萬元的工業核心設備運維需求很不匹配。
為解決以上問題，朋禾智能開發出了新一代工業數據採集與邊緣計算軟硬一體化解決方案 ，該方案融合了多傳感融合及邊緣計算與FPGA技術，可面向工業裝備提供包含振動、聲音、超聲、電壓、電流、局放等傳感器類型的數據運維服務，實時對數據在線採集和累積，並完成半自動化AI設備狀態診斷狀態和預測。
更重要的是，基於在線積累的高質量數據，該平台還可實時對其捕捉、標記為故障圖譜，不斷豐富客户的故障庫，以保障長期診斷分析精度。
崔鵬坦言，從行業的角度來看，目前工業AI領域的創業團隊大部分擁有像IBM、阿里雲等IT、算法層面背景，但對於工業AI落地來説，如何做到高質量數據採集、信號處理、邊緣計算以及專業的工程化實施則顯得更加重要。
而朋禾智能團隊是行業裏少數融合了數據採集、分析、訓練、建模和落地等跨行業基因的技術團隊，核心成員主要來自美國國家儀器、上海交大等知名企業及高校，是國內最早從事工業物聯網及人工智能應用的團隊之一，在電力、物聯網領域積累了豐富的項目經歷，且擁有完善的產學研融合及科技成果轉化經驗。
當然，崔鵬也深知，一家技術型創業公司想要在激烈的市場競爭中生存下來，除了團隊積累，還必須要有獨到的核心技術。
他告訴創業邦，公司技術架構可以分為三層：
第一層是邊緣計算硬件平台，它支持80%以上的高頻傳感器信號的採集和邊緣計算；
第二層，基於軟件定義的工業邊緣智能軟件系統，能夠結合硬件自動甄別設備關鍵特徵及不同工況，為預測性維護找到數據支撐；
第三層，團隊支持把機理診斷算法和AI的模塊化算法下發到硬件裏，讓它得以像手機下載App一樣，去裝載和部署各種工業機理和人工智能應用模型。
有了這樣堅實的技術框架，朋禾智能還梳理了一套紮實的業務打法——先聚焦再橫向拓展。
“前期主要是向電力、港口裝備等企業提供模塊化的產品，每年收取一定的系統維護及數據分析服務費用，等將產品和架構完全打磨成熟後，再以點、線、面的方式逐一進行突破。應用場景廣泛是邊緣計算企業實現規模化進而盈利的關鍵。”崔鵬説。
現階段，“團隊行業經驗、聚焦程度、產品化能力、落地速度”均為該行業的關鍵競爭點。好在依託以上邏輯，朋禾智能已迅速找到突破口，平台可兼容覆蓋市面上80%的關鍵設備，大大縮短部署週期。
成立還不足一年時間內，團隊已與港口裝備、電力物聯網等領域的知名企業建立了合作，預計今年業務將實現快速發展。
融資方面，朋禾智能已於成立4個月時完成了來自銀杏谷資本的數百萬元天使輪投資。今年下半年，該項目將開啓新一輪Pre-A輪融資，資金主要用於研發團隊擴充、產品完善、渠道及銷售團隊搭建等。
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