羿媧科技谷鵠翔：儀表識別“小”賽道如何“大有可為”？

谷鵠翔看來(lái)，儀表識別賽道雖認知度不高，但是市場(chǎng)空間非常大。

作為工業(yè)、科研等領(lǐng)域進(jìn)行測量、采集、分析、控制的手段和設備，儀器儀表產(chǎn)品基本已經(jīng)覆蓋了人們生活的方方面面。為了讓它們實(shí)現真正的價(jià)值，人類(lèi)需要對它的數值進(jìn)行抄寫(xiě)，也誕生了“抄表工”一職。

但是，隨著(zhù)越來(lái)越多工廠(chǎng)、大樓的建設，儀表越來(lái)越多。有的時(shí)候，為了抄錄幾個(gè)儀表，抄表工還需要跋山涉水、翻山越嶺。

而現在，不少人想用科技“取締”抄表工。

賽道雖“小”，但是耐不住市場(chǎng)空間大

在計算機視覺(jué)的創(chuàng )業(yè)方向上，“儀表識別非常垂直，在一般人的認知中不比人臉識別、安防等等，進(jìn)入的玩家不是很多，但是市場(chǎng)空間非常大，僅儀表數量就高達幾十億塊，而背后的數據本身也有著(zhù)非常大的價(jià)值。”羿媧科技創(chuàng )始人兼CEO谷鵠翔說(shuō)道。

圖 | 羿媧科技創(chuàng )始人兼CEO谷鵠翔

同時(shí)，據他觀(guān)察，儀表識別這一行業(yè)的先發(fā)優(yōu)勢也較為穩固，一旦客戶(hù)選用某一家服務(wù)商，之后進(jìn)行更換的可能性往往較小。

有著(zhù)中科院自動(dòng)化所與美國麻省理工學(xué)院聯(lián)合培養博士、中科院自動(dòng)化所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗室助理研究員等“標簽”的他稱(chēng)自己是“科班出身”，因此從事計算機視覺(jué)創(chuàng )業(yè)看起來(lái)更像是一種順其自然。

在谷鵠翔看來(lái)，人工抄表存在幾個(gè)痛點(diǎn)，包括估抄、漏抄、錯抄等現象。比如運營(yíng)商所屬基站的儀表，其中的一部分分散在山區等偏遠地區，給人工抄表造成了一定的阻礙。另外，人工也沒(méi)法做到高頻抄表或者同一時(shí)間點(diǎn)對所有儀表進(jìn)行抄表，所以數據沒(méi)有連續性和結構性，不利于企業(yè)的運營(yíng)。

對于注重效率和成本的企業(yè)而言，這種方式并不為他們所樂(lè )意。他們需要有人提供一種更為簡(jiǎn)單、高效的抄表方式，更甚者，能夠將這部分數據徹底利用起來(lái)。

端云結合，從單一AI技術(shù)輸出實(shí)現AIoT服務(wù)升級

事實(shí)上，早在上個(gè)世紀90年代，人們就想出了“智能儀表”的方法，由儀表終端直接上傳數據至平臺。

不過(guò)，“儀表的樣式太多，導致上傳的數據也呈現多樣式，缺少一個(gè)通用的平臺去進(jìn)行統一，且數據的準確性也難以判斷。”谷鵠翔表示。另外，“智能儀表的下行周期太慢，迄今為止，其市場(chǎng)普及率仍不及10%。”

這方面，同“智能儀表”的產(chǎn)品思路一致，羿媧科技也打造了一個(gè)終端產(chǎn)品，并連接上云端。不同的是，“羿媧攝像直讀抄表”系統的終端硬件是一個(gè)自帶閃光燈、負責為儀表拍照的“罩子”，所拍攝的照片將上傳至云端進(jìn)行圖像識別，做到“有圖有真相”。

圖 | 攝像直讀抄表產(chǎn)品

“它是一個(gè)覆蓋式安裝，過(guò)程中不需要停水、停電、停氣，也不必擔心會(huì )破壞那些較為老舊的管道，安裝風(fēng)險相對較小。商業(yè)化上，它也能夠適配于不同口徑、不同用途、不同樣式的儀表，更容易實(shí)現批量化生產(chǎn)、落地，性?xún)r(jià)比高一些。”

此外，眾所周知，幾十億臺儀表中總有那么一些被設置在偏遠地區，數據傳輸往往會(huì )面臨信號覆蓋面窄、信號強度差等挑戰。這方面，羿媧科技設計了GPRS/NB-IoT兩種無(wú)線(xiàn)傳輸方式，另外還支持485有線(xiàn)以及Zeta等小無(wú)線(xiàn)的連接方式。

目前，羿媧科技的儀表識別系統主要覆蓋水電燃三個(gè)垂直領(lǐng)域。不過(guò)，按照谷鵠翔所言，他們想做的不僅僅是幫助客戶(hù)識別儀表內容，更希望基于所采集到的數據做挖掘和分析，脫離終端硬件層面的競爭，“從原先的核心設備提供商升級為服務(wù)提供商，”即從原先單一的AI技術(shù)輸出升級為AIoT平臺。

從單一AI技術(shù)輸出升級為AIoT平臺，意味著(zhù)平臺所提供的服務(wù)不再僅僅局限于基于計算機視覺(jué)算法的儀表識別，還將由此衍生出更多的服務(wù)類(lèi)型。屆時(shí)，平臺將圖像數據轉化為機器可讀數據，進(jìn)而在此基礎上進(jìn)行分析、總結等工作，最終提供包括儀表數據分析、異常情況報警等在內的多樣化服務(wù)。

圖 | 系統架構

AIoT落地中，AI技術(shù)面臨挑戰

做AIoT與單一AI技術(shù)輸出是不同的，后者只需要專(zhuān)注于算法、算力，而AIoT則需要一定范圍之內的軟硬件實(shí)現聯(lián)動(dòng)。

谷鵠翔指出，在AIoT落地過(guò)程中，它也對AI技術(shù)發(fā)起了一些挑戰。

具體是什么挑戰？他提出了三點(diǎn)，分別是通用性、性?xún)r(jià)比和高速度：

通用性：即使是垂直領(lǐng)域，IoT設備也會(huì )呈現多樣性，導致數據的多樣性，這要求算法能夠做到高精度的同時(shí)，還要做到高魯棒性；

性?xún)r(jià)比：由于成本限制，許多IoT設備不會(huì )配備好的攝像頭、光源、處理器和電池等，這要求算法在低分辨率、高動(dòng)態(tài)范圍下也能夠實(shí)現穩定識別；

高速度：IoT設備有著(zhù)極大的體量，算法的速度和模型大小在很大程度上會(huì )影響產(chǎn)品的成本以及使用壽命。

此外，谷鵠翔也指出，在A(yíng)IoT產(chǎn)業(yè)，加入的IoT硬件設備也將能夠源源不斷的提供數據，反哺AI做一些智能方面的提升。

落實(shí)到商業(yè)化，他也表示，隨著(zhù)IoT硬件的加入，它也能夠與數據、算法形成一個(gè)商業(yè)閉環(huán)，“相比軟件，人們更愿意花錢(qián)去購買(mǎi)硬件。出售設備之后，廠(chǎng)商可以通過(guò)硬件+服務(wù)，或是純服務(wù)的商業(yè)模式去服務(wù)客戶(hù)。”

顯然，羿媧科技選擇的是第一種商業(yè)模式。目前，他們已經(jīng)于去年8月初完成了Pre-A輪融資。而谷鵠翔在采訪(fǎng)中也透露，他們計劃于今年4月正式啟動(dòng)新的一輪融資。

【鎂客·請講】專(zhuān)注于報道科技創(chuàng )新項目；我們敞開(kāi)心扉面對每一位創(chuàng )業(yè)者，力求為您呈現一群鮮活、有性格的品牌和人物；我們傾聽(tīng)創(chuàng )業(yè)故事和人生經(jīng)歷、探討商業(yè)模式和行業(yè)趨勢、對接資本市場(chǎng)和供需雙方，以期為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入新的活力。

歡迎做客【鎂客·請講】，欄目合作請發(fā)送郵件至：post@im2maker.com

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！