人工智能+物联网：这7家公司如何让机器更“听话”

本文转载自资本实验室，作者：李鑫

当今世界，人工智能快速爆发，物联网技术稳步前进。我们可以看到，不论是人工智能，还是物联网，在工业领域的融合应用正在为工业发展带来新的增长点。

通过物联网设备和专用传感器采集生产各环节的数据，工业物联网技术的潜在应用收益将十分可观。仅在2016年，那些致力于工业物联网与产业数字化的初创企业就获得了超过22亿美元的投资；2012-2016年间，全球总投资则超过67亿美元。

图片来源：workingmouse

一方面，企业大数据集与人工智能相结合，特别是与机器学习相结合，已经促成了整个预测分析行业的诞生。

另一方面，物联网的进步——从咖啡机到汽车，都能与传感器、信标相连接，你可以开始实时探测每种连接的模式并做出预测。

总的来说，人工智能与物联网在工业领域的应用，就是要让机器的运行状况更可预测、更可控、更“听话”，从而提升运营效率，并降低成本。

与消费领域的“虚火”相比，工业物联网的人工智能应用显得更为静寂，但这种静寂来自于更脚踏实地的努力，也将带来更为实际的应用成果。

毕竟，在工业物联网的世界，如果企业能在事故发生前预测到机器故障或损耗，就有可能节省数百万美元的资金，而在整个行业，可能就是数十亿美元。

以下这些公司就是用人工智能控制机器的典型代表：

1.Uptake Technologies

美国公司Uptake Technologies为工业企业建立了一个监测平台，帮助客户分析从石油钻井、风力涡轮机到机车、拖拉机的数百万个数据点，并提供可操作信息，以提升效率、安全和资产绩效。

这个平可以通过分析来自机器的数据，以确定可能的性能或维修问题。有趣的是，该系统会随着时间的推移，而变得越来越完善，因其会在对比自身的分析结果与技术人员的实地调查结果的过程中不断学习。

作为一家成立时间才三年的公司，Uptake可以说是工业物联网创业公司中的大赢家。公司刚于上月底完成1.17亿美元D轮融资，累计融资达到2.63亿美元，当前估值23亿美元。

据报道，Uptake曾在伯克希尔·哈撒韦能源公司一家子公司的风电场部署其“监测平台”。在部署平台的第一周，就发现变速箱主轴承可能会出现故障，并可能会导致其中一个涡轮塔的运转不灵。几小时的停机将造成风电场5000美元的损失，而如果这个涡轮机完全崩溃，损失将高达25万美元。

据Uptake估计，其“监测平台”每年可为一个大型风电场节省大约330万美元的成本。

同样，该平台的运算还帮助一家铁路公司每年为每辆机车节省8万美元的维修费用。Uptake其它的知名客户还包括卡特彼勒及其300万件超大号的“机械玩具”。

值得一提的是，Uptake相信人工智能为人类谋福利的能力，甚至建立了一个慈善部门，为非营利机构提供免费预测分析服务。

目前，Uptake已推出Student Union工具，帮助出生在美国的大学申请者申请他们最有可能被录取的大学。其开发的另一个名为ReRout e的平台则帮助处理人口贩卖问题，用人工智能打击犯罪。

2.Maana

来自硅谷的Maana成立于2012年，是一家专注于石油和天然气行业的工业物联网公司。截至目前，公司融资金额约为4320万美元，投资者包括一批重要的工业巨头，例如通用电气，壳牌和雪佛龙。

公司为用户打造了名为Knowledge Platform的平台，其形成的数据不只局限于预测一个泵何时可能出现故障，还会在一个更大的层面帮助客户优化运营。

例如，Maana开发的一个应用程序，可以帮助客户预测液化天然气（LNG）市场的供求情况。该平台不断地吸收数据，包括消费者的天然气消耗情况、市场数据、消费者信心、天气预测、工业生产和历史出货数据，并为每个市场进行实时定价。

3.Sight Machines

位于旧金山的工业物联网公司Sight Machines目前已累计获得融资3050万美元。

据报道，其工业物联网预测分析平台帮助一个生产压力传感器的厂商减少了大量的废料，在短短三周内就能节省50万美元。原因在于其平台能够自动收集数据，并吸收额外的数据源，以帮助顾客追踪到效率低下的原因。

4.Augury

Augury于2011年建立于纽约，目前累计融资2600万美元。

该公司建立了一个软件与硬件集成的工业物联网解决方案，以及可以连接到冷气或供暖设施等商业设备上的小装置。

该装置可以记录机器的振动和超声波，并上传到Augury的云服务里。在这里，通过进行运算，以预测机器的运行状况。与之相配的应用程序，能够为客户提供持续的状态报告，并在故障发生之前发出警报。

5.Falkonry

Falkonry也是一家来自于硅谷的初创公司，成立于2013年。该公司已募集630万美元资金。投资者包括Basis Set Ventures，一家专注于人工智能的新兴风险投资基金。

Falkonry建立了一个名为Falconry LRS的机器学习系统，能够实时监测机器运行状况，以避免停机带来的高昂成本。

Falconry的平台可以从电机电流、温度、阀门调整和其它测量中收集数据，以提供一个早期警报系统，用于鉴别可能关闭整个生产线的不良原料情况。

Falkonry曾通过其独特的算法帮助一家矿物生产企业避免了因原料成份复杂而造成的生产线停工。在这家工厂，一小时的停产相当于3万美元的损失。

6.Alluvium

工业物联网预测分析公司Alluvium建立于2015年，已融资250万美元，投资者包括Lux Capital。Alluvium将其平台命名为Primer，该平台分析历史操作数据，以在任何给定时间显示一个工厂操作的稳定程度。这个“稳定评分”会引起工厂对运行不稳定时刻的注意，技术团队会据此快速排除潜在问题，提高操作效率。

7.Presenso

以色列创业公司Presenso自2015年建立以来，已募集200万美元资金。

该公司的平台目前服务于四个行业：汽车、石油和天然气、能源和水资源，这也意味着该平台学习和适用于不同的传感器和不同的机器。

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