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从 AI 预测性监控决策切入工业人工智能，「蕴硕物联」连续获得投资

陈绍元 2019.08.13 来源: 36氪Pro 热度: 395

文 | 陈绍元

图片来源 | pexels

无论是近期火热中的工业互联网还是持续火热的人工智能，都面临着落地创造价值的挑战，原因包括如何给客户明确的投入回报预期，人工智能和数据科学团队是否能具备充分的工业知识，如何使工业场景复杂产品得到推广复制等等。

工业人工智能公司「蕴硕物联」，集结了一批工业、人工智能领域的资深技术与实践专家，从生产质量AI预测性监控决策切入，落地“工业人工智能”于这个重要领域，帮助工业企业实现提质、增效和降本，力图改变企业痛点与技术能力的不匹配现状。

创始人崔斌硕士毕业于清华大学，曾在西门子数字化工厂技术领域从业近10年，曾在知名上市公司担任总裁助理/智能制造研究院院长，曾在知名工业互联网平台公司担任副总裁，是工信部智库专家和中国数字经济推进方阵专家，职业生涯中曾服务过超300家制造业企业。团队核心成员还包括德国汉堡科学院院士张建伟、华中科技大学教授夏卫生等（详见文末团队介绍）。

成立三个月以来，蕴硕物联发展迅速，包括5天完成种子轮融资，又在其后2周内获得战略性投资，与船舶、汽车、家电等领域的知名客户已初步开展项目合作等。蕴硕物联也与某市签订意向，即将走出合作共建并引领打造区域工业智能产业集群的重要一步。

以焊接、喷涂作为第一切入点，落地工业人工智能

蕴硕物联选择了焊接、喷涂场景作为第一阶段的切入点，焊接与喷涂工艺是目前广泛应用于车辆、轨道交通、船舶、家电等工业制造领域的工艺场景，蕴硕物联聚焦于帮助工业企业实现焊接、喷涂作业过程的质量预测性监控，从事后发现走向事前预防和事中实时发现，从而实现增效、提质和降本。

构建生产质量 AI 引擎是其公司的研发重点，包括两类核心要素：工业机理模型以及 AI 赋能组件。

工业机理模型，是基于对材料科学和物理成形科学，通过反复而严谨的工程实验、智能制造领域深厚的积累所提炼形成的模型，实现对作业质量的预先判断；
AI 赋能组件，是在机理模型基础上进行了功能软件封装，可以在云端提供 SaaS 化的工业微服务或作为边缘侧环境运行的嵌入式程序，是一种泛化存在的可被集成的组件。

结合一个具体案例来看蕴硕团队曾给客户带来的价值，某著名品牌的空调某款压缩机焊接环节的报废率为1.1%，通过蕴硕质量在线监测及预警优化方案，检测试验节点所在产线单点相关生产单元报废率从原1.1%降低为0.5%，每年累计经济效益可达300万元。

瞄准千亿级市场，以多种形态的工业微服务快速输出能力

盈利模式上，蕴硕物联的 AI 赋能组件可广泛提供个给包括机器人厂商、MES、大数据平台、BI 等在内的生态伙伴，蕴硕物联收取一次性工程项目实施费和订阅式的分析服务年费。

那是否能较快的规模化复制扩张呢？崔斌告诉36氪，蕴硕物联的生产质量 AI 赋能引擎，更偏底层通用工艺和微观交互作用机理，适应范围大。同时，蕴硕物联将自身定位为产品技术提供商和工业微服务提供商。

谈及市场规模，崔斌给36氪算了一笔账，根据第三方统计数据预测，到2022年，国内相关工业机器人、工业焊机及特种焊接设备、喷涂设备总存量超过千万台，在不同设备场景下按每台数千到数万元的年服务费计算，国内市场年规模超过千亿元。

政府合作、融资细节、核心团队

工业互联网是国家战略产业，政府的充分重视与参与推动非常重要，基于新旧动能转换以及发展新经济等目标，已有多个工业基础较好的地市政府与蕴硕物联密切洽谈合作。据了解，近期蕴硕物联与某市的重要合作项目即将落地。

融资细节，蕴硕物联种子轮融资是来自清华和 MIT 背景的天使机构，而随后蕴硕物联也获得了来自云智慧创始团队的战略投资，并在大企业客户资源方面互有协同。崔斌表示，此次面向政府资源的战略性融资也会很快结束。

团队其他核心成员方面，首席人工智能科学家是来自德国汉堡大学的张建伟教授，是机器人和人工智能领域的专家，在传感器融合、模式识别、机器学习、建模推理等模型与算法及其工业应用方面积累了丰富经验。

首席机理专家，是来自华中科技大学材料学院的副教授夏卫生，一直从事熔焊与金属增材制造智能控制、先进连接工艺与装备、机器人智能制造系统等研发，在材料工艺与智能制造的结合方面经验丰富。