编辑：佳敏

工业中的高端装备具有产品复杂、价值高、生命周期长以及生产与管理复杂等特点，如何对高端装备进行维护和能耗管理一直都是工业企业的痛点。近年来，工业领域开始广泛应用物联网和大数据来解决这一问题。

从数据上来看，工业领域企业对设备健康管理和能耗管理的投入也相当重视。根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书》数据，我国互联网平台应用中设备健康管理占比第一，达到26%，能耗与排放管理应用的占比为8%。

36氪近期接触到的工业物联网服务商苏芯物联，推出了端到端工业运维物联网解决方案，该解决方案实现了从传感器、边缘计算再到云端SaaS服务的全覆盖，可以对工业高端设备进行设备健康管理和能耗管理。

实现对设备健康管理的一个关键要素是对设备进行高价值数据采集。

一般来说，通过对速度、加速度、位移等参数进行测量得到的振动数据，可以真实、客观地反映出机械设备运行的深层次变化，利用这类数据进行设备健康管理的适用设备类型也较为广泛。

其中，电流数据是设备能耗管理的核心。但工业设备的用电数据往往并不完整，目前企业装配的绝大多数智能电表采样速率低于每秒10次，无法完整捕捉设备用电异常细节。

因此，苏芯物联选择主要从振动、声发射、电流这三个通用性较高的数据维度出发，开发了集成振动、声发射、电流等传感器的智能无线硬件，其中声发射数据采集主要针对高频段（20KHz～1MHz）的振动信号，使得该设备可以覆盖从低频到高频的振动信号。

该设备还可以对接PLC等数控系统以及工业现场总线，可以完成对机床等设备机械系统、电气系统、数控系统运行数据的采集。

苏芯物联总经理李波表示我国制造业领域一个重要特点是：制造业企业出于维护设备稳定性的考虑对设备全生命周期管理需求较强，但同时因为成本限制相应预算有限。

因此苏芯物联在设计制造智能硬件产品时的出发点，也是苏芯面临的难点主要有两个：一是如何实现高价值、高复杂度数据采集处理设备的小型无线化以降低设备成本；二是如何在设备体积、通信带宽高度受限的情况下能够解决传感器所采集大量数据的传输处理问题。

苏芯物联主要通过相应硬件设计技术将将传感器芯片集成到小型无线化的硬件，并将自主研发的嵌入式边缘计算算法集成在该硬件产品中来解决这两个难点。

相比于市场上的专业数据采集和故障诊断设备，苏芯物联的智能无线硬件设备主要有三个特点：

一是价格低，目前可达到500美元以下，远低于国外同类系统5000美元以上的价格；

二是小型无线化，相比于体积较大的有线台式数据采集处理设备，客户无需布线就可以实现设备数据采集，更加方便终端用户进行批量部署。

苏芯物联智能无线硬件

该设备第三个特点是，与国外厂商提供的有线台式数据采集处理设备通常只能在本地对数据进行中心化计算处理不同，苏芯物联基于ARM架构的边缘端微处理器开发集成了嵌入式边缘计算框架及算法，可以实现设备关键特征数据上云，通过边云协同实现计算资源的合理分配和利用。边缘端可以进行30%-40%的计算处理，对采集的大量工业数据进行预处理，降低数据上传和后端处理的时间和计算需求，后期60%-70%的计算处理则在云端进行，包括通过统计监测和机器学习算法进行故障诊断和能耗分析。并且这种引入边缘计算的私有云部署方式可以满足工业企业生产数据安全（数据不出厂）、低时延高可靠的数据要求。

不同于其他项目驱动类型的初创企业，苏芯物联希望实现标准化硬件、软件产品在不同领域的快速复制和大批量装配。因此在通用性方面，苏芯物联通过严格限制传感器种类，保证采集数据的结构化程度，使得在同类设备迁移需要定制化的比例控制在10%以内，缩短迁移部署的时间，例如在进行针对机床设备的设备健康管理时，在不同型号设备间进行迁移部署所用时间仅不到两个星期。

而对于不同种类机械设备间的迁移，其定制化主要为调整边缘端和云端的算法及模型训练方面，苏芯物联整体解决方案的定制化部分也仅在30%左右，具有较高的标准化程度，有利于进行多个应用领域的规模化部署。

苏芯物联整体解决方案对工业设备关键部件故障诊断的准确率达到97%，实现传送精度、PLC、数控系统故障等的预测性维护和远程检测、诊断，可以有效减少机床损坏和停机损失，也减少了因维护产生的差旅费用。能耗方面，苏芯物联的产品可以实现每秒200万次的采样速率，捕捉、识别大功耗工业设备能耗电流的暂态和稳态，降低设备空跑、不合理待机、故障或老化部件引起电流增大等能耗，可以为设备节省3%-5%的用电成本；以一台10KW的工业设备为例，使用苏芯方案一年平均可以节省近3000元电费。

苏芯物联目前已经与机床、工程机械等行业头部企业开展合作，已经进行了多个试点项目且进展顺利。在与设备制造商客户合作过程中，将苏芯物联的硬件设备装配在机械设备上，为终端客户提供运维服务；能耗服务适用于工业设备前装，同时也可以在车间设备上进行后装改造。

未来苏芯物联除了聚焦在高端装备和高能耗设备管理方面，还将进一步拓展产品的应用场景，例如在机床刀具监测、轮船、轨道交通、石油化工等领域提供预测式设备运维服务。

商业模式方面，苏芯物联主要通过前装方式向设备制造商或渠道商销售标准智能硬件来锁定客户，并通过工业设备数据的沉淀、AI模型建构实现软件和算法方面的SaaS服务，收取设备运维和能耗管理的服务费用。

苏芯物联SaaS服务

李波表示，苏芯在部署标准化软硬件产品后，故障诊断等算法类产品会随着数据积累而不断进行优化升级和构建新的适用模型。因此在具体项目实施过程中，客户愿意和苏芯共享数据，而这一点对苏芯商业模式的实现十分关键，有利于实现硬件、软件、算法服务的整体销售。

业务营收方面，目前团队已经实现整体的盈亏平衡。对于出货量方面，苏芯物联预计今年智能无线硬件设备的销量可以达到近万套。

从整体行业来看，工业物联网市场规模持续扩大。根据IoT Analytics预测，2018年全球工业物联网市场规模为640亿美元，2023年增长到3100亿美元，复合增长率达37%。而工业物联网产生的海量异构数据大部分将在边缘端进行处理，据IDC预测，到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理。

团队方面，李波为华盛顿大学计算机博士，哈工大电气工程本硕，在工业物联网领域发表十余篇论文，谷歌学术引用次数近700次，曾参与主持广州塔大规模无线结构健康监测项目，现为苏芯物联总经理；公司核心创始团队中董事长拥有超过20年工业界经验，首席科学家为国际学术界知名学者。

目前苏芯物联正在进行A轮融资。

将工业运维、能耗监测设备成本降低10余倍，「苏芯物联」要做通用型工业运维SaaS服务商