機器視覺賽道中的玩家不少。而2017年也是人工智能領(lǐng)域泡沫逐漸拂去、好項目逐漸站穩(wěn)腳跟的一年。根據(jù)36氪此前的《風(fēng)向2018 |AI 突圍》分析：
當(dāng)前人工智能能解決的實際問題較為有限，客戶多處于觀望、試點階段，目前除服務(wù)安防、汽車、客服、硬件的初創(chuàng)公司外，實際能持續(xù)產(chǎn)生營收的寥寥無幾。即使是行業(yè)最為知名的幾家初創(chuàng)公司，目前基本也很難或者未能實現(xiàn)當(dāng)年營收平衡。
在這樣的趨勢下，36氪最近接觸到的「擴博智能」（Clobotics）的目標特別直接：用算法幫助傳統(tǒng)行業(yè)升級轉(zhuǎn)型，讓機器視覺技術(shù)真正落地。
這家來自上海的公司成立于2015年，是一家無人巡檢服務(wù)商，專注為企業(yè)提供無人巡檢數(shù)據(jù)的獲取和分析，業(yè)務(wù)主要集中在風(fēng)機巡檢、零售及電信領(lǐng)域。在今年1月，擴博智能剛完成500萬美元A+融資，資方為GGV紀源資本。公司還于2017年6月份獲得GGV的500萬美元首輪融資。
COO陳麗蘋告訴36氪，擴博智能在2017年主要深耕產(chǎn)品，2018年將會積極地在商業(yè)化上拓展。“人工智能要在實體經(jīng)濟上落地，而不是飄在空中講概念。”她表示，“要真的落地，不是單靠最厲害的算法和軟件就能解決問題。首先，需要人決定用不用，怎么用；第二是硬件準備到位了，軟件也成熟了，剛好的時機才會來到。”
擴博智能告訴36氪，在未來一年里會繼續(xù)深耕風(fēng)電和零售兩個領(lǐng)域，本輪融資將用于三個方面：招聘人才、完善現(xiàn)有產(chǎn)品和建立基于云計算的數(shù)據(jù)采集平臺。
風(fēng)機巡檢：需求+政策+技術(shù)，建立行業(yè)閉環(huán)
風(fēng)機是擴博智能首先切入的第一場景。擴博智能利用無人機對風(fēng)機進行巡檢，用算法對圖像進行識別，為維修團隊提供準確的數(shù)據(jù)，用于風(fēng)機后期運維。
目前，國內(nèi)尚未有機器視覺公司切入風(fēng)機這個垂直場景。當(dāng)談及場景是否會太過垂直，導(dǎo)致天花板較低的問題時，COO陳麗蘋表示，國內(nèi)風(fēng)機市場很大，并且以后發(fā)展會越來越快，主要原因有兩點：
首先，從行業(yè)環(huán)境上來說，風(fēng)電站的的運維服務(wù)市場巨大，而國內(nèi)目前沒有專門的企業(yè)，巡檢技術(shù)又停留在人工時代。彭博新能源財經(jīng)發(fā)布的研究報告預(yù)計，隨著政策利好，中國的風(fēng)機行業(yè)會迎來新一輪增長，風(fēng)電的總裝機容量逐年增加，到2022年中國風(fēng)電場運維費用將增至每年30億美元，2015~2022年間中國風(fēng)電場運維支出總計或達160億美元。
其次，從行業(yè)本身發(fā)展程度上看，現(xiàn)在無人機的技術(shù)已經(jīng)完全可以用于巡檢，分布式計算等大數(shù)據(jù)技術(shù)也足夠成熟。綜上種種，都讓風(fēng)機行業(yè)到了可以進行轉(zhuǎn)型升級的時機。
無人機采集的大量圖片數(shù)據(jù)
應(yīng)用模式方面，擴博智能雖然也涉及硬件制造業(yè)務(wù)，但總體上打法較輕，主要專注底層的軟件研發(fā)和數(shù)據(jù)分析，不像國內(nèi)大部分無人機企業(yè)偏重硬件。具體的操作為，需求方將巡檢要求告知擴博智能，設(shè)計師根據(jù)要求設(shè)計出無人機樣機，交由硬件制造商制造，成品用于全自動飛行采集數(shù)據(jù)，收集到的數(shù)據(jù)被實時傳送到擴博智能的數(shù)據(jù)分析平臺后進行分析，再產(chǎn)出數(shù)據(jù)報告。
從整個過程來看，擴博智能能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的、自硬件到最后的數(shù)據(jù)報分析服務(wù)，從多個方面減少風(fēng)機巡檢成本，提高運營效率。
首先，風(fēng)機分布地域也能廣，高度大（一臺風(fēng)機一般高約100多米），若要實現(xiàn)全面的葉片巡檢，傳統(tǒng)的人工操作需讓蜘蛛人爬到塔上測量，或者站在吊籃上用望遠鏡觀察，效率大約為每人每天1臺，且無法精準測量風(fēng)機高度、葉片損耗的精確情況等信息；而使用無人機時，只需一個人帶著無人機，則可實現(xiàn)20分鐘巡檢一臺，從6米以外就能檢測到面積為1毫米*3毫米的破損，巡檢成本減少約三分之二。檢測之后，擴博智能即時反饋數(shù)據(jù)及進行分析，則減少了企業(yè)等待和維修的成本。
最重要的是，人工智能技術(shù)讓風(fēng)機巡檢從人工邁進數(shù)據(jù)量化時代，像擴博智能這樣的在前端搜集數(shù)據(jù)，后端提供數(shù)據(jù)服務(wù)的企業(yè)，能夠拓展到整個行業(yè)的生態(tài)圈，建立閉環(huán)。比如，對處于風(fēng)機行業(yè)其他鏈條的公司，比如專門制造風(fēng)機葉片的公司，擴博智能可以為他們提供一線的數(shù)據(jù)，提供生產(chǎn)建議。風(fēng)機巡檢所搜集到的數(shù)據(jù)也能集成為數(shù)據(jù)庫，進一步實現(xiàn)商業(yè)拓展。
零售：做銷售和執(zhí)行的“人工智能助手”
除風(fēng)機領(lǐng)域外，擴博智能還進入了零售領(lǐng)域。COO陳麗蘋表示，零售領(lǐng)域市場太大，可切入的場景很多，不過擴博智能暫時只做商品識別，目標定位于做零售商銷售和執(zhí)行人員的“人工智能助手”。
線上貨品大數(shù)據(jù)雖然豐富，但實際上線上銷售的商品只占整個商品種類不到20%，大量的貨品在線下，如何用數(shù)據(jù)將貨品與人更好地連起來成為了行業(yè)痛點。
針對這個問題，擴博智能研發(fā)了擴博智維線下零售實時智能監(jiān)測平臺，將幫助零售商“認識產(chǎn)品”，提供包括商品情報分析、銷售執(zhí)行監(jiān)測、資產(chǎn)管理等，集零售執(zhí)行、銷售數(shù)據(jù)分析和管理報告于一體的服務(wù)。目前，擴博智能已經(jīng)為企業(yè)提供app接口。具體應(yīng)用時，零售場所的工作人員只需拿起手機對準貨架拍照，將照片傳到平臺，則可以實時進行分析，在幾秒鐘內(nèi)反饋商品數(shù)據(jù)，比如商品擺設(shè)情況、擺放位置、數(shù)量等，有助于銷售人員快速對產(chǎn)品銷售情況甚至競品的分布情況進行分析。
零售行業(yè)浩如煙海，人工智能公司的切入過程中，技術(shù)固然是重點，但品牌方和客戶的能力也非常重要。現(xiàn)在，擴博智能擁有不斷更新的產(chǎn)品庫，能夠?qū)崟r讓客戶了解貨架上的商品信息，識別商品的精確度達95%以上。而且，據(jù)陳麗蘋透露，團隊已與數(shù)個世界知名快消品企業(yè)達成合作，之后還會繼續(xù)打磨產(chǎn)品，讓識別準確率再進一步。
電信：與服務(wù)運營商合作，打造集成平臺
在利用無人機巡檢時，因為建筑物的高度常常超過日常使用的范圍，此時通訊方案及技術(shù)與硬件方面的磨合至關(guān)重要。因此，在電信領(lǐng)域，擴博智能主要與運營商合作，研發(fā)無人機全自動飛行方面的通訊、集成等技術(shù)。
目前，擴博智能為通信運營商領(lǐng)域，打造了的DDaaS（Drone Data As A Service,無人機數(shù)據(jù)即服務(wù)）平臺，通信運營商能夠利用自身的LTE網(wǎng)絡(luò)向無人機客戶提供定制的模組、網(wǎng)絡(luò)、平臺一體化方案。該平臺支持LTE多種網(wǎng)絡(luò)制式融合，符合標準模組通信接口規(guī)范，并大量利用機器學(xué)習(xí)，圖像識別等人工智能技術(shù)提升平臺可靠性、飛行安全與作業(yè)效率。通訊行業(yè)的無人機客戶能夠?qū)o人機群進行集中化、超視距飛行管理，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動采集、分析與優(yōu)化。
擴博智能在電信領(lǐng)域主要面向政府機構(gòu)提供服務(wù)。不過，這些技術(shù)還能再復(fù)用到風(fēng)機巡檢業(yè)務(wù)中，提升風(fēng)機巡檢的效率。
團隊方面，目前擴博智能的團隊約有50人，約有85%都是技術(shù)人員，大部分擁有碩士及以上學(xué)歷，多來自Microsoft，Intel，Google，華為等知名企業(yè)，公司在國內(nèi)和美國西雅圖均設(shè)有研發(fā)中心。創(chuàng)始人兼CEO嚴治慶曾擔(dān)任過微軟大中華區(qū)副總裁，2011年起負責(zé)Microsoft Azure在華業(yè)務(wù)的落地；CTO柯嚴曾為微軟必應(yīng)搜索研發(fā)團隊負責(zé)人；CRO李炤、COO陳麗蘋同樣來自微軟。
競品方面，在風(fēng)電巡檢領(lǐng)域，國內(nèi)尚未有機器視覺方案提供商，國外則有來自美國的SkySpecs，以及來自英國，側(cè)重海上風(fēng)電設(shè)施、石油管道的巡檢的Cyberhawk和Sky-Futures，但后兩家由傳統(tǒng)巡檢演變而來，在數(shù)據(jù)處理方面仍要依托于人工。
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